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title: Serverless Meetup Osaka  #05 Dify + TiDB + Bedrockパート資料
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author: [bohnen](https://www.docswell.com/user/bohnen)
site: [Docswell](https://www.docswell.com/)
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description: Serverless Meetup OsakaでのDifyハンズオン資料です
published: June 28, 25
canonical: https://www.docswell.com/s/bohnen/KPMXJ7-2025-06-28-osaka
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Serverless Meetup Osaka #05
Dify + TiDB + Bedrock
PingCAP株式会社
関⼝匡稔 （X: @bohnen）


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ハンズオンの資料はこちらです
https://bit.ly/dify-tidb-vector


# Page. 3

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分散MySQL互換データベース
Design Goals
AZ
AZ
AZ
LB
SQL
● MySQL互換
● 運用の容易さ
TiDB
TiDB
TiDB
TiKV
TiKV
TiKV
● 水平スケール
● 強い一貫性
KVS
● 高い可用性と信頼性


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TiDB Cloud - フルマネージドDBaaS
Serverless（共有型）
Dedicated（占有型）
TiDB Serverless はマルチテナント
マネージドTiDBサービスです。
サーバ構成などを気にせず⼿軽に利
⽤できます。
TiDB Dedicated はお客様専⽤のマ
ネージドTiDBサービスです。
基幹システムなどに要求される⾼い
⾮機能要件を満たします。
●
最低課⾦なしの完全従量課⾦
●
透明性の⾼いノード単位課⾦
●
TiFlash(HTAP)も利⽤可能
●
⾼い耐障害性、カスタマイズ性
●
⾼速起動、ブランチ、Data Service
●
移⾏ツールやCDCなどもオンデマン
Vector Searchといった先進機能
ドで利⽤可能


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TiDB Cloud Serverless（AWS）
https://aws.amazon.com/jp/blogs/storage/how-pingcap-transformed-tidb-int
o-a-serverless-dbaas-using-amazon-s3-and-amazon-ebs/


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TiDB Cloud ServerlessのAI対応
TiDB⾃⾝で実装
TiDB + LLM App
OSS + LLM
‧ベクトル検索
‧Text to SQL
‧Graph RAG
‧OSS Insight
‧TiDB.ai
‧TiDB Labs
● MCP server
● PyTiDB


# Page. 7

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RAG（Retrieval Augmented Generation）
LLMの学習していないドメイン知識を検索により取得
LLMに解釈させハルシネーションを防⽌するのに役⽴てる
LLM
APIやコーディングによ
るDBとの接続
質問の解釈
外部情報の取得
●
質問（ベクトル）
●
●
ドキュメント
類似度
結果の解釈
回答の⽣成


# Page. 8

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RAGの例：TiDB AI
精度向上のために
‧ベクトル検索
‧質問の書き換え
‧知識グラフ
‧推奨演習
などを追加している
https://tidb.ai/


# Page. 9

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/PJXK361V7X.jpg)

Dify + TiDB + Bedrock
ハンズオン


# Page. 10

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/3JK5Y1257D.jpg)

Dify + TiDB +
Bedrock
ハンズオン解説


# Page. 11

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/LE3K9Q41E5.jpg)

0. TiDB側 設定
TiDB Cloud ServerlessクラスタのSQL Editorから、Difyデータベースを作成す
る


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1. Dify .env設定
TiDB Cloud Serverlessの
接続情報を設定するだけ！
設定情報は “Connect” から
再起動を忘れずに


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2. ナレッジの設定
対象とするドキュメントによって変える
のがポイント
うまく切り分けられるかが検索精度に影
響します
RerankのトップKはナレッジで設定する
値が上限値になるので注意
多少⼤きめに設定しておきましょう


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データの保存プロセス


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3. ワークフローでの利⽤
Knowledge Retrievalノードを使う
質問⽂をクエリ変数にセットします
ここで返ってきた結果が次のノード（多
くの場合はLLMノード）のコンテキスト
として利⽤されます


# Page. 16

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/4JQ6D13LJP.jpg)

4. LLMからの利⽤
コンテキストとして設定
ただし、コンテキストとして設定するだけでは
不⼗分
SYSTEMなどのプロンプトで明⽰的に
コンテキストを参照する必要があるので注意し
てください
実⾏時にはプロンプトの⼀部としてLLMに渡さ
れます


# Page. 17

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おまけ: TiDB Labsの紹介
オンラインラーニングサイト TiDB Labsでは、Bedrockを使ったコーディング演
習もあります。興味を持っていただけた⽅は是⾮チャレンジしてください！


# Page. 18

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Thank you
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