lab_code: demo_409
title_en: Build RAG and Text2SQL AI Apps (OpenAI)
title_zh: 构建 RAG 和 Text2SQL AI 应用 (OpenAI)
title_ja: RAG および Text2SQL AI アプリケーションの構築 (OpenAI)
title_ko: RAG 및 Text2SQL AI 애플리케이션 구축 (OpenAI)
description_en:
  "In this lab, you will learn how to: Use TiDB Cloud Starter as a storage
  layer for AI applications; Generate and utilize Embeddings with OpenAI models; Perform
  Retrieval-Augmented Generation (RAG) to retrieve information from large datasets;
  Build a Text-to-SQL AI application that translates natural language into SQL queries
  and executes them on TiDB Cloud Starter; Develop interactive AI applications with Streamlit,
  integrating database operations, vector search, and LLM capabilities to create practical
  tools."
description_zh:
  在本实验中，您将学习：使用 TiDB Cloud Starter 作为 AI 应用的数据存储层；使用 OpenAI 模型生成并利用 Embedding
  向量；通过 RAG（检索增强生成）从大规模数据集中检索信息；构建一个将自然语言翻译为 SQL 查询并在 TiDB Cloud Starter 上执行的 Text-to-SQL
  应用；使用 Streamlit 开发交互式 AI 应用，结合数据库操作、向量检索与大语言模型能力，打造实用工具。
description_ja:
  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ストレージレイヤーとして使用する方法；OpenAI
  モデルで Embedding ベクトルを生成・活用する方法；RAG（検索拡張生成）を用いて大規模データから情報を取得する方法；自然言語を SQL クエリに変換して
  TiDB Cloud Starter に実行する Text-to-SQL アプリケーションを構築する方法；Streamlit を使ってデータベース操作、ベクトル検索、大規模言語モデルの能力を統合した実践的な
  AI ツールを開発する方法。
description_ko:
  "이 실습에서는 다음을 배우게 됩니다: TiDB Cloud Starter를 사용하여 AI 애플리케이션의 데이터 저장층을 사용하는
  방법; OpenAI 모델을 사용하여 Embedding 벡터를 생성하고 활용하는 방법; Retrieval-Augmented Generation (RAG)을
  사용하여 대량 데이터에서 정보를 검색하는 방법; 자연어를 SQL 쿼리로 변환하고 TiDB Cloud Starter에서 실행하는 Text-to-SQL
  AI 애플리케이션을 구축하는 방법; Streamlit을 사용하여 데이터베이스 작업, 벡터 검색, LLM 기능을 통합하여 실용적인 도구를 만드는
  방법。"
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lab_level: Intermediate
category_en:
  - TiDB Cloud
  - Generative AI
category_zh:
  - TiDB Cloud
  - 生成式 AI
category_ja:
  - TiDB Cloud
  - 生成 AI
category_ko:
  - TiDB Cloud
  - 생성형 AI
authors:
  - Cheese Wong (CEG)
delivery_type: Self-Paced
tidb_environments:
  - TiDB Cloud Starter
tidb_versions: []
target_audience:
  - GenAI Developer
regions:
  aws:
    - singapore
    - frankfurt
  #alicloud:
  #  - singapore
credits: 1
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employee_only: true
estimated_duration_minutes: 120

requirements:
  - type: "CloudStack"
  - type: "TiDBServerlessCluster"

topology:
  - role: monitor
    node_count: 1
    ssh_user: ubuntu
    https_reverse_proxy: true

bootstrap:
  - name: "prepare monitor"
    type: "ShellScript"
    target:
      - monitor1
    script: ./scripts/prepare-monitor.sh

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