## 概要

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> [!IMPORTANT]
> 演習を開始する前に、必ず以下の情報をお読みください。
> + この演習はChromeブラウザのみ対応しています。
> + この演習を始める前に、課金可能なOpenAIアカウントを登録し、`OPENAI_API_KEY`を取得する必要があります。APIキーの取得方法は、この[OpenAIのドキュメント](https://help.openai.com/en/articles/4936850-where-do-i-find-my-openai-api-key)をご参照ください。

AIは現在最先端の分野であり、多くの開発者がその学習に意欲的です。しかし、以下のようないくつかの障害が学習プロセスを妨げることがあります。

- 基礎的なAI知識の不足
- 過度に複雑な基盤アーキテクチャ
- AIアプリケーションに対する包括的で段階的なドキュメントの欠如

これらの問題に対処するため、私たちはこの演習を開発しました。この演習では次のことを学びます。

- **TiDB Cloud Starter** をAIアプリケーションのデータストレージレイヤーとして使用し、AI開発プロセスを高速化する方法。
- 埋め込みとその機能について。
- 埋め込みベクトルを取得後にどのように活用するか。
- 大量のデータを扱う際に、データ回収のためのRAGをどのように使用するか。
- データセットを探索するための有用なText2SQL AIアプリをどのように作成するか。

> **注意:**
>
> この演習に入る前に、課金可能な OpenAI アカウントを登録し、`OPENAI_API_KEY`を取得する必要があります。この[OpenAIのドキュメント](https://help.openai.com/en/articles/4936850-where-do-i-find-my-openai-api-key)から API キーの取得方法を確認できます。

### タスク

- **RAG**

  - 埋め込みベクトルと他のデータを TiDB Cloud Starter クラスタに保存します。
  - RAGアプリケーションのパフォーマンスをテストするためにstreamlitウェブページを開始します。
  - RAGデモのコードを読みます。

- **Text2SQL**

  - TiDB Cloud StarterクラスタをSQLランナーとして使用してLLMを訂正します。
  - Text2SQLアプリケーションを使用するためにstreamlitウェブページを開始します。
  - Text2SQLのコードを読みます。

> [!TIP]
> 演習環境を起動するには、**開始**をクリックしてください。
> 環境の準備が完了すると、ハンズオンセッションに割り当てられたリソースに実際の値が設定されるため、演習ガイドに従って段階的に演習を完了できます。