新久保浩二氏

現在、多くのお客様に AWS が提供する幅広いマネージドデータベースサービスをご利用いただいています。AWS のサービスに移行する背景としてコスト削減がありますが、商用データベースのライセンスに対して自社のビジネスの成長が制約される可能性についてリスクと捉えているお客様もいらっしゃいます。このような中、AWS では商用グレードの信頼性、性能などを提供しながらコストを削減し、イノベーションを加速させる Amazon Aurora を提供しています。さらに、ツール、プログラム、専門家を提供することで、データベース移行を支援します。

生成AIを利用する際、いかに既存のデータを有効活用し、新しい知識の獲得に繋げるかが重要になっています。企業内で多く利用されているRDBには従来より企業活動を支える多くのデータが格納されています。これらの既存データと生成AIをシームレスに繋げることでどのようなことができるか具体的な例を見ながら考えてみたいと思います。また、今回ご紹介するRDBであるAurora PostgreSQLで利用できるベクトルデータ類似性検索拡張(pgvector)についても触れようと思います。また、比較的新しい技術であるベクトル検索をPostgreSQLで利用する場合の課題をAurora PostgreSQLで最適化する方法もみてみます。