الإعلان عن تكامل IBM Db2 Vector Store مع LlamaIndex.
تاريخ النشر 22 أكتوبر 2025
يسرُّنا الإعلان عن إصدار تكامل IBM Db2 Vector Store مع LlamaIndex، وهي حزمة Python مفتوحة المصدر تمكِّن المطوِّرين من استخدام Db2 كمخزن متجهات ضمن سير عمل تطبيقات النماذج اللغوية الكبيرة (LLM) المبنية باستخدام LlamaIndex.
استنادًا إلى نوع بيانات المتجهات الأصلية في Db2، يجمع هذا التكامل بين قابلية التوسُّع والموثوقية التي تتميّز بها Db2 والمرونة التي يوفّرها أحد أكثر أطر العمل مفتوحة المصدر استخدامًا في تطوير النماذج اللغوية الكبيرة (LLM).
يستند هذا الإصدار إلى تكامل Db2 السابق مع LangChain، موسِّعًا دعم Db2 لأشهر أطر عمل Python المستخدمة في بناء تطبيقات الذكاء الاصطناعي القائمة على الوكلاء وعلى التوليد المعزز بالاسترجاع. معًا، تسهِّل هذه التكاملات على المطوِّرين عملية إنشاء النماذج الأولية والتجربة والنشر باستخدام Db2 كأساس موثوق به للابتكار في مجال الذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر.
يعمل موصِّل Python على تبسيط تطوير تطبيقات التوليد المعزز بالاسترجاع (RAG) والتطبيقات المدعومة بالذكاء الاصطناعي، من خلال استخدام Db2 كمخزن متجهات للبحث الدلالي واسترجاع السياق. تُلبي عملية التكامل هذه حاجة أساسية في مجتمع مطوِّري الذكاء الاصطناعي، وهي الوصول السلس إلى قدرات تخزين المتجهات على مستوى المؤسسات في Db2 عبر إطار عمل مألوف قائم على Python.
من خلال الجمع بين قدرات تنسيق البيانات في LlamaIndex والموثوقية والأداء على مستوى المؤسسات في Db2، يمكن للمطورين إنشاء تطبيقات ذكية بسرعة أكبر مع الحفاظ على الحوكمة والأمان وقابلية التوسع المطلوبة لبيئات الإنتاج.
توفر LlamaIndex إطارًا مرنًا لإنشاء وإدارة تطبيقات الذكاء الاصطناعي المدركة للسياق. توسِّع عملية التكامل مع Db2 Vector Store إطار العمل هذا من خلال واجهة Python أصلية تُتيح للمطورين ما يلي:
- إنشاء جداول تحتوي على أعمدة متجهات في Db2 عبر أوامر Python سهلة الاستخدام.
- إدخال متجهات التضمين وتخزينها وإدارتها بكفاءة وعلى نطاق واسع.
- إجراء بحث عن التشابه باستخدام مقاييس المسافة المدعومة، بما في ذلك جيب التمام والجداء النقطي والمقياس الإقليدي.
- الاستفادة من ميزات Db2 المؤسسية للأداء والأمان والموثوقية
يتم دعم جميع العمليات من خلال مهام سير عمل Python المألوف، ما يجعل من السهل دمج Db2 في تطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدي والوكيل الحديثة دون الحاجة إلى خبرة في قواعد البيانات.
يعمل تكامل Db2 Vector Store مع LlamaIndex على تبسيط عملية بناء تطبيقات التوليد المعزز بالاسترجاع والتطبيقات المدعومة بالذكاء الاصطناعي للمطورين. باستخدام نوع بيانات المتجهات في Db2، يمكن للفرق تخزين واستعلام التضمينات على نطاق واسع عبر سير عمل Python المألوف، دون الحاجة إلى إعدادات معقدة أو منطق متجهات مخصَّص.
يعمل هذا التكامل على سد الفجوة بين التجربة السريعة والنشر المؤسسي، حيث يجمع بين مرونة LlamaIndex وموثوقية وأمان وحوكمة Db2، ليتمكّن المطورون من التركيز على الابتكار بدلًا من البنية التحتية.
الموصل متاح للتنزيل من PyPI باستخدام أدوات إدارة حزم Python القياسية. التثبيت بسيط ومباشر ويتطلب الحد الأدنى من التهيئة لبدء العمل مع قدرات المتجهات في Db2.
لمساعدتك على البدء، نشرنا دفتر برنامج تعليمي يوضِّح كيفية استخدام تكامل Db2 مع LlamaIndex كجزء من سير عمل Python. ويغطي البرنامج التعليمي سيناريوهات الاستخدام الشائعة، بما في ذلك تضمين المستندات والبحث الدلالي وبناء مسارات التوليد المعزز بالاسترجاع.
يعزز هذا الإصدار التزامنا بدعم مجتمع الذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر، مع توفير إمكانية الوصول إلى قدرات إدارة بيانات على مستوى المؤسسات تتوسَّع مع تطبيقاتك.