PolarDB:クイックスタート

ステップ 1：拡張機能の有効化

特権アカウントでクラスターに接続し、以下のコマンドを実行します。

CREATE EXTENSION IF NOT EXISTS polar_ai;

ステップ 2：モデルサービスのデプロイ

Polar_AI が呼び出す AI モデルをデプロイします。

1. PAI 上への DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B のデプロイ を実行します。サービスがご利用の PolarDB クラスターと同じ VPC 内にデプロイされていることを確認してください。

2. デプロイ後、サービスの詳細 > 呼び出し情報 に移動し、呼び出し情報を表示 をクリックします。アクセスアドレス および トークン をメモしてください。次のステップでこれらが必要になります。

ステップ 3：入力関数の定義

入力関数は、SQL 入力をモデルサービスが期待する JSON リクエストボディに変換します。

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B モデルは、以下のリクエストボディ形式を期待します。

{
  "model": "DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B",
  "prompt": "こんにちは！"
}

モデル名およびテキストプロンプトからこの JSON を構築する入力関数を作成します。

CREATE OR REPLACE FUNCTION ai_text_in_fn(model_name text, content text)
    RETURNS jsonb
    LANGUAGE plpgsql
    AS $function$
    BEGIN
        RETURN ('{"model": "'|| model_name ||'","prompt":"'|| content ||'"}')::jsonb;
    END;
    $function$;

ステップ 4：モデルの登録

AI_CreateModel を呼び出して、モデルをデータベースに登録します。

SELECT polar_ai.ai_createmodel(
    'my_test_pai_model',                              -- model_id: このモデルの固有の名前
    '<アクセスアドレス>/v1/completions',                -- model_url: エンドポイント + 呼び出し方法
    'Alibaba',                                        -- model_provider
    'EAS 大規模言語モデル',                       -- model_type
    'DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B',                   -- model_name
    '{"author_type": "token", "token": "<モデルサービストークン>"}', -- model_config: 認証トークン
    NULL,                                             -- model_headers_fn: 任意
    'ai_text_in_fn'::regproc,                         -- model_in_transform_fn: 入力関数
    NULL                                              -- model_out_transform_fn: 任意
);

<アクセスアドレス> および <モデルサービストークン> は、ステップ 2 で取得した値に置き換えてください。

主要なパラメーター：

モデルが正しく登録されたことを確認するには、以下のコマンドを実行します。

SELECT * FROM polar_ai._ai_models;

ステップ 5：ラッパー関数の作成

AI_CallModel を呼び出し、応答テキストを抽出する SQL 関数を作成します。

CREATE OR REPLACE FUNCTION my_text_pai_model_func(model_id text, content text)
    RETURNS text
    AS $$ SELECT (polar_ai.AI_CALLMODEL($1, $2)::jsonb -> 'choices' -> 0 ->> 'text')::text AS result $$
    LANGUAGE 'sql' IMMUTABLE;

この関数は、model_id および content を AI_CALLMODEL に渡し、JSON 応答の choices[0].text フィールドから応答テキストを抽出します。

ステップ 6：モデルの呼び出し

SELECT my_text_pai_model_func('my_test_pai_model', 'こんにちは');

予想される出力：

my_text_pai_model_func
--------------------------------------
 こんにちは！ 今日はどのようにお手伝いできますか？
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