Cloud SQL for MySQL 用のベクトル類似検索の一般提供開始

※この投稿は米国時間 2025 年 3 月 21 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。

今日インターネットを使用している人であれば、おそらく生成 AI の恩恵をすでに受けているでしょう。仕事の効率化、自宅の修理に関する調べもの、最適なギフト探しなど、生成 AI は私たちの生活に変革をもたらしています。これらの生成 AI エクスペリエンスでは、ユーザーの意図に合った最適な回答を生成するため、ベクトル エンベディング（データの意味を多面的に表現したもの）に対する検索が使用されています。

しかし、ベクトル テクノロジーを既存のアプリケーションに統合するのは容易ではありません。多くのデータベースは、これまでベクトル検索に対応していなかったため、デベロッパーは専用のベクトル データベースを既存のデータベースと並行して統合する必要がありました。

MySQL 類似検索を入力

Cloud SQL for MySQL でベクトル ストレージと類似検索がサポートされるようになりました。つまり、MySQL データベースをその場で変換して、専用のベクトル データベースを使用せずに生成 AI 機能を統合できます。一般提供が開始されており、既存のテーブルに新しい列を追加し、お好みのモデルを使用して生成したベクトル エンベディングを読み込むだけ、という手軽さで利用できます。モデルには、たとえば Vertex AI の事前トレーニング済みテキスト エンベディング モデルを使用できます。データセットをインポートしたら、ユースケースに応じて適切なインデックスを追加することで、k 近傍（kNN）と近似最近傍（ANN）の両方の検索を実行できます。これらの検索インデックスは、Google のオープンソースの ScaNN ライブラリを使用して開発されたものです。Google の一般提供サービスには、リレーショナル データベースと同様の ACID サポートやベクトルに対する障害復旧が含まれています。

実際の例で考えてみましょう。あなたはホームセンターのオンライン ショッピング エクスペリエンス担当の開発者であるとします。買い物客から「ダイニング テーブルのひび割れを修理するには何が必要か」という質問があった場合、ANN 類似検索をカタログに統合しておくことで、この質問をベクトル エンベディングに変換し、カタログ内のすべての商品と照合して、ダイニング テーブルのひび割れを修理するために使用できるアイテムが見つけられるようになります。

Google は、MySQL を利用している企業と緊密に連携して、生成 AI を既存のアプリケーションに統合できるよう支援してきました。たとえば、サプライ チェーン ソリューション プロバイダの Manhattan Associates は、MySQL で類似検索を試み、同社のアプリケーションを使用している顧客の検索結果を改善しています。

「MySQL の類似検索により、Cloud SQL for MySQL で構築したアプリケーションのフリートに生成 AI 機能を簡単に統合できます。たとえば、商品情報に対して類似検索を適用して、より良い検索結果を表示する方法を探求しています。これは、当社が提供しているアプリケーション ソリューション全体のさまざまな検索に拡張できます。」 - Manhattan Associates、エグゼクティブ バイス プレジデント兼最高技術責任者 Sanjeev Siotia 氏

作成を開始

MySQL データベース上に生成 AI アプリを構築する準備はできていますか？以下に、ご利用開始時にお役立ていただけるソリューションをいくつかご紹介します。

• サンプルアプリ: bot ベースのアプリのデータストアをカスタマイズできます。Cloud SQL for MySQL をオプションとして使用できます。このアプリでは、検索タイプとして kNN 検索を使用します。

• コードラボ: Cloud SQL と、生成 AI アプリ開発の一般的なフレームワークである LangChain を使用して生成 AI アプリをデプロイする基本的な手順を説明します。

ぜひお試しください。

-シニア プロダクト マネージャー、Isabella Lubin