OceanBaseのAI Function入門。SQLでここまでできる

従来、データベースとLLMは別世界だった。テキスト処理や検索結果の最適化は、アプリケーション側でパイプラインを作り、複数のAPI呼び出しを組み合わせるしかなかった。OceanBaseに実装されたAI関数は、テキストのチャンキング、ベクトル化、検索結果の再ランキング、テキスト生成といった一連の処理をSQL組み込み関数として実行できる。つまり、RAGの全工程をデータベースの中だけで完結させられる。これは「計算エンジンの再統合」だ。1990年代から2000年代初頭、データベースはすべての計算の中心だった。その後、Webアプリケーションとマイクロサービスの台頭で計算が分散し、今はシステム地獄の様相を呈している。OceanBaseのAI Function は、その流れを反転させようとしている。LLMの呼び出しをデータベースの中に持ち込み、一度登録したモデルのエンドポイントなら何度でも同じSQL構文で使える。OpenAI、DeepSeek、Alibaba Cloud など複数ベンダーに対応している点も賢い —— ベンダーロックを避けながら、SQL側は変わらない。業界的には「DXの疲弊感」への一つの解答だ。複数のAPI、複数のツール、複数の言語で同じ処理を書き直す時代は終わりに向かう。中小企業のシステム部門にとって、実務上の価値は計り知れない。顧客レビューの感情分析をやろうとすれば、従来はPythonスクリプトを書いて定期バッチで走らせ、結果をテーブルに戻すという三段階の手順が必要だった。今は `SELECT AI_COMPLETE('model', AI_PROMPT(...)) FROM reviews;` で全件処理が一発で完了する。既存のレポーティングツールやBI ツールの延長線上で、LLM機能を組み込める。新しいプログラミング言語を学ぶ必要も、新しいサービスを立てる必要もない。