安全な生成AIアプリケーションを簡単に開発する秘訣とは？
～データベース選びで失敗しないために～ － db tech showcase 2025参加レポート

2025年7月10日、11日に開催されたdb tech showcase 2025に参加しました。
db tech showcaseは、データに関わるすべての技術者に「学び」「気づき」「変化」を提供する、国内最大規模のデータとデータベース関連のカンファレンスです。2011年の開催以来、国内外のデータベースの革新的な技術や最新事例が紹介され、今回が14回目となりました。
今回私は、PostgreSQLを用いたRAG開発について講演しました。この記事ではその内容を中心に紹介します。

PostgreSQLの持つ拡張性と活発なコミュニティによる技術の成長の観点からPostgreSQLは技術の進歩が著しい生成AI分野において最適なデータベースであるといえます。私は講演でPostgreSQLを用いることでRAGアプリケーションを簡単に開発する方法に関して解説しました。

RAGは、大規模言語モデル（LLM）で企業が保有するデータを活用して回答精度を飛躍的に向上させるための仕組みです。従来のLLMは、学習データに基づいた一般的な知識しか持ち合わせていませんでした。しかし、RAGを導入することで、ユーザーからの質問に対し、まず社内データベース（例：戦略計画書や市場調査レポートなど）から関連性の高い情報を検索・取得します。次に、この取得した情報とユーザーの質問をLLMに渡し、回答を生成させます。このプロセスにより、LLMは特定の業務分野や専門知識、あるいは最新の社内情報に基づいた、より具体的で精度の高い回答を提供できるようになります。RAGアプリケーションにおいて、社内データを効率的かつ安全に活用するためには、基盤となるデータベースの適切な運用が極めて重要なポイントになります。

RAGアプリケーション開発のポイントを3つ挙げました。