BigQuery AI関数だけでRAGを構築する ― Embedding生成から類似検索まで

概要

BigQueryの新しいAI関数（AI.EMBEDやAI.SIMILARITY）を活用し、外部ベクトルDBを使わずにSQLのみでRAGを実装する具体的な手順を解説しています。

詳細内容

BigQueryの最新AI関数（AI.EMBED、AI.SIMILARITY、AI.GENERATE）を用いて、外部インフラや追加のベクトルデータベースを必要としないRAG（Retrieval-Augmented Generation）の構築方法を解説したチュートリアルです。従来必要だったCREATE MODELによるリモートモデル登録が不要になり、よりシンプルなSQLでEmbedding生成から類似度計算、テキスト生成までを完結できるようになった点が特徴です。記事ではプリキュアのキャラクターデータを例に、Vertex AIとのコネクション作成、Embeddingテーブルの作成、そして商品名から関連キャラクターを特定する類似検索の実装までをステップバイステップで紹介。検索精度を最適化するためのtask_type（RETRIEVAL_DOCUMENTとRETRIEVAL_QUERY）の使い分けなど、実戦的な Tips も含まれています。

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