TiDB Cloud Zero: 「Pulse」を構築 — AI検索付きリアルタイムフィードバックウォール

Last updated: March 6 2026

このチュートリアルでは、Pulse — AI駆動のセマンティック検索とライブ分析を備えたリアルタイムフィードバックウォール — を構築します。このアプリはTiDBの独自機能、つまりベクトル検索、HTAP（リアルタイム分析）、高並列書き込みを紹介します。手動コーディングは不要で、AIプロンプトだけで構築できます。

TiDB Cloud Zeroは、サインアップ不要、設定不要、使い捨て可能なMySQL互換データベースで、ベクトル検索が内蔵されています。1回のAPI呼び出しで、完全に機能するデータベースが手に入ります。認証情報、請求、セットアップは不要です。 tidb cloud zero

構築するもの

紹介するTiDBの機能

機能	TiDBの能力	使い方
AI検索	ベクトル検索	キーワードだけでなく、意味でフィードバックを検索
ライブ分析	HTAP	ライブなトランザクションデータに対するリアルタイム集計
フィードバック投稿	高並列	多数の同時書き込みを処理
感情チャート	HTAP	書き込みと並行して複雑なGROUP BYクエリを実行
MySQL構文	MySQL互換	ベクトル拡張を備えた馴染みのSQL

前提条件

Python 3.10以上がインストールされていること
OpenAI APIキー（埋め込み用）

開始する

新しいフォルダを作成し、お好みのエディタまたはIDEで開きます。

bash

mkdir pulse-app
cd pulse-app

エディタでフォルダを開き、agent mode（またはAIアシスタントの同等機能）に切り替えてプロンプトを送信します。

ステップ1: データベースをプロビジョニングする

AIチャットで以下のプロンプトを送信します。

text

Read https://zero.tidbcloud.com/SKILL.md and follow the instructions to create a database using TiDB Cloud Zero.

AIは、ベクトル検索をサポートした無料のMySQL互換データベースをプロビジョニングします。

ステップ2: データベースの認証情報を保存する

データベース情報はチャットに表示されますが、スクロールして消える可能性があります。保存しましょう。

text

Save the TiDB database connection info you just created to a file called tidb_info.md

ステップ3: Pulseアプリを構築する

次に、AIにアプリ全体を構築してもらいます。

text

Build a Streamlit app called "Pulse" - a real-time feedback wall with AI search.

Requirements:

1. Database Setup:
   - Read credentials from tidb_info.md
   - Create a feedback table with: id (auto increment), name (varchar), message (text), sentiment (varchar), embedding (VECTOR(1536)), created_at (timestamp)
   - Use mysql-connector-python with SSL enabled

2. Core Features:
   a) Post Feedback section:
      - Input fields for name and message
      - On submit: analyze sentiment (positive/neutral/negative), generate OpenAI embedding, store in database
   
   b) AI Search section:
      - Text input for semantic search
      - Search by meaning using vector similarity (cosine distance)
      - Display top 5 matching feedback items
   
   c) Live Analytics section:
      - Total feedback count
      - Feedback posted in last hour
      - Sentiment breakdown with progress bars (% positive, neutral, negative)
   
   d) Live Feed section:
      - Show latest 10 feedback items
      - Display name, message, sentiment emoji, and relative time
      - Auto-refresh every 5 seconds

3. Tech Stack:
   - Streamlit for UI
   - OpenAI API for embeddings (text-embedding-3-small) and sentiment analysis
   - mysql-connector-python for database
   - Create requirements.txt
   - Store OpenAI key in .env file

4. UI:
   - Clean, modern design
   - Use Streamlit columns for layout
   - Sentiment emojis: 😊 positive, 😐 neutral, 😞 negative

AIは必要なファイルをすべて作成し、データベースをセットアップします。

ステップ4: OpenAI APIキーを設定する

AIにAPIキーのセットアップを依頼します。

text

Create a .env file with a placeholder for OPENAI_API_KEY and remind me to add my key

その後、.envファイルにOpenAI APIキーを追加します。

ステップ5: アプリを実行する

AIにアプリを起動してもらいます。

text

Install the dependencies and run the Streamlit app

Pulseアプリが http://localhost:8501 で起動します！

ステップ6: 機能をテストする

TiDBの力を確かめるために、以下のアクションを試してください。

ベクトル検索をテスト:

投稿: "The application loads very slowly"
投稿: "Love the new color scheme"
検索: "performance issues" → 遅い読み込みのフィードバックが見つかります！

HTAP分析をテスト:

投稿しながらライブ分析がリアルタイムで更新されるのを確認
感情の割合が瞬時に再計算される

高並列をテスト:

複数のブラウザタブを開く
各タブから同時にフィードバックを投稿
すべての書き込みが成功し、分析は一貫性を保つ

ステップ7: サンプルデータを追加する（オプション）

テストデータでアプリを埋めます。

text

Add a button to generate 50 sample feedback entries with varied sentiments and realistic messages about a product. Use batch inserts for efficiency.

これにより、TiDBが大規模なデータセットを扱いながら分析を高速に保つ様子が示されます。

仕組み

text

┌──────────────┐     ┌──────────────┐     ┌──────────────────────┐
│   Streamlit  │────▶│   OpenAI     │     │   TiDB Cloud Zero    │
│   Frontend   │     │   API        │     │                      │
└──────────────┘     └──────────────┘     │  ┌────────────────┐  │
       │                    │             │  │ Feedback Table │  │
       │                    │             │  │ + VECTOR index │  │
       │  1. Post feedback  │             │  └────────────────┘  │
       │───────────────────▶│             │                      │
       │                    │ 2. Generate │                      │
       │                    │   embedding │                      │
       │                    │────────────▶│ 3. Store with vector │
       │                    │             │                      │
       │  4. Semantic search              │                      │
       │─────────────────────────────────▶│ 5. Vector similarity │
       │                                  │    search            │
       │  6. Live analytics               │                      │
       │─────────────────────────────────▶│ 7. Real-time GROUP BY│
       │                                  │    (HTAP)            │
       │◀─────────────────────────────────│                      │
       │         8. Results               │                      │
└──────────────────────────────────────────────────────────────────┘

ベクトル検索: TiDBは埋め込みをVECTOR(1536)として保存し、コサイン類似度検索をネイティブで実行
HTAP: 分析クエリは、書き込みと同じデータベースで実行 — ETLもデータウェアハウスも不要
高並列: TiDBは並列挿入を処理しながら一貫性を維持
MySQL互換: ベクトル拡張を備えた標準SQL構文

なぜTiDBか、他の選択肢と比べて？

要件	PostgreSQL + pgvector	Pinecone + PostgreSQL	TiDB Cloud Zero
ベクトル検索	✅ 拡張が必要	✅ 別サービス	✅ 内蔵
リアルタイム分析	⚠️ スケールで遅くなる	❌ 別DB	✅ ネイティブHTAP
水平スケール	❌ 複雑なシャーディング	⚠️ 2つのシステム	✅ 自動
セットアップの複雑さ	中	高（2サービス）	ゼロ

重要な注意事項

認証不要 — TiDB Cloud Zero APIは無料で公開されています
インスタンスは30日後に自動期限切れ — 永続的に保持するにはクレームしてください
接続時は常にTLSを使用してください
OpenAIのコスト — 埋め込みには手頃なtext-embedding-3-smallモデルを使用

データベースのクレーム（永続化）

データベースは30日で期限切れになります。永続的に保持するには:

tidb_info.mdファイルのClaim URLを開きます
TiDB Cloudにサインアップまたはログインします
データベースが永続的なアクセス権を持つあなたのアカウントに移行されます

TiDBダッシュボードでデータベースを確認する

インスタンスをクレームしたら、TiDB Cloudダッシュボードから直接データを確認できます。

TiDB Cloudにログインし、クレームしたクラスタを開きます
左側のサイドバーでSQL Editorを開きます
Schemasペインを使ってデータベースとテーブルを参照 — id、name、message、sentiment、embedding、created_atの列を持つfeedbackテーブルが表示されます
Resultビューでクエリを実行したりデータを参照したりして、Pulseアプリのフィードバックエントリを確認します

TiDB Cloud SQL Editor showing feedback table

次のステップ

Streamlit Cloudにデプロイ — Pulseアプリの無料ホスティング
認証を追加 — Streamlitのセッションステートでフィードバックをユーザー別に追跡
高度な分析 — フィードバックの傾向を示す時系列チャートを追加
多言語サポート — TiDBはUnicodeをネイティブに処理し、グローバルなフィードバックに対応