AWSで完結！Auroraで作る「ベクトル検索DB」実践ガイド【ベクトルDB超入門】

「ベクトルDBって何？」「ベクトル検索ってどういう仕組み？」 そんなAI開発の核心部分を、AWSのAmazon Auroraを使い、手を動かしながらサクッと解消できるハンズオンです。 100件の青空文庫データをDBに投入し、「今の気分」にマッチする作品をAIが探し出す「感情検索」を実装します。 数学やPythonは不要。フロントエンドの知識を活かして、クラウド上でのAIシステム構築をマスターしましょう！ ▼ GitHubリポジトリのURL https://github.com/JiroYoyogi/vector-... ▼ この動画で分かること ・Aurora Serverless v2 の爆速構築 ・RDS Data API 活用術 ・pgvector によるベクトル検索 ・実戦的なデータ投入。3072次元のベクトルデータをDBへ ・コサイン類似度検索: ▼ タイムスタンプ 00:00 本日のゴール：Auroraで「感情検索」を実現する 00:38 ベクトルDBとベクトル検索の全体像 02:53 【AWS構築】Aurora Serverless v2 のセットアップ 05:48 RDS Data APIの有効化と設定 06:19 CloudShellでDB作成＆pgvectorの有効化 09:00 CloudShellでテーブル作成 11:00 Node.jsから100件の作品データを一括投入 14:55 ベクトル検索で「今の気分」に合う本を探す 18:30 【重要】高額請求を避けるための「削除手順」解説 #ベクトルDB #生成ai #vectordatabase #aurora #ベクトル検索