## 結論

この演習では、Python、統合データストアとしてのTiDB Cloud Starter、およびAmazon Bedrockを使用して2種類のAIアプリケーションを構築する方法を学びました：

- **検索拡張生成（RAG）：** `pytidb`を使用してTiDB Cloud Starterに接続し、Amazon Bedrockの`bedrock/amazon.titan-embed-text-v2:0`モデルによって生成されたベクトル埋め込みとともにテキストデータを保存し、ベクトル類似性検索を実行して関連するコンテキストを取得し、`bedrock/us.amazon.nova-lite-v1:0`のような大規模言語モデル（LLM）を使用して取得したコンテキストに基づいて回答を生成する方法を学びました。また、RAGシステムと対話するためのStreamlitインターフェースも構築しました。
- **テキストからSQL：** LLM（`bedrock/us.amazon.nova-pro-v1:0`）を活用して自然言語の質問をSQLクエリに変換する方法を探りました。正確なSQL生成のためにLLMにTiDBからのテーブルスキーマをコンテキストとして提供し、生成されたクエリをTiDBに対して実行し、別のLLM呼び出しを使用して結果をフォーマットする方法を学びました。このアプリケーションもStreamlitインターフェースを通じて提示されました。