Annuncio dell'integrazione IBM Db2 Vector Store for LlamaIndex
Pubblicato il 22 ottobre 2025
Siamo lieti di annunciare il rilascio dell'integrazione IBM Db2 Vector Store for LlamaIndex, un pacchetto Python open source che consente agli sviluppatori di utilizzare Db2 come database vettoriale nei workflow delle applicazioni con modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) realizzati con LlamaIndex.
Basata sul tipo di dati vettoriale nativo di Db2, questa integrazione combina la scalabilità e l'affidabilità di Db2 con la flessibilità di uno dei framework open source più utilizzati per lo sviluppo di LLM.
Questa versione si basa sulla nostra precedente integrazione di Db2 LangChain, ampliando il supporto di Db2 per i framework Python più diffusi utilizzati per creare applicazioni con recupero potenziato e agentic AI. Insieme, queste integrazioni rendono più facile per gli sviluppatori prototipare, sperimentare e implementare con Db2 come base affidabile per l'innovazione AI open source.
Il connettore Python semplifica lo sviluppo di applicazioni basate su AI e retrieval-augmented generation (RAG) utilizzando Db2 come database vettoriale per la ricerca semantica e il recupero del contesto. Questa integrazione risponde a un'esigenza critica della comunità di sviluppatori di AI: accesso senza interruzioni alle funzionalità di storage vettoriale di livello aziendale in Db2 tramite un framework basato su Python.
Combinando le funzionalità di orchestrazione dei dati di LlamaIndex con l’affidabilità e le prestazioni di livello aziendale di Db2, gli sviluppatori possono realizzare applicazioni più velocemente mantenendo la governance, la sicurezza e la scalabilità richiesta per gli ambienti di produzione.
LlamaIndex fornisce un framework flessibile per la creazione e la gestione di applicazioni AI sensibili al contesto. L'integrazione Db2 Vector Store estende questo framework con un'interfaccia Python nativa che consente agli sviluppatori di:
- creare tabelle con colonne vettoriali in Db2 tramite comandi intuitivi in Python;
- inserire, memorizzare e gestire in modo efficiente i vettori di embedding su larga scala;
- eseguire la ricerca di similarità utilizzando metriche di distanza supportate, tra cui coseno, prodotto scalare ed euclideo;
- utilizzare le caratteristiche di prestazioni, sicurezza e affidabilità di livello aziendale di Db2.
Tutte le operazioni sono supportate da workflow Python, rendendo facile l'integrazione di Db2 nelle moderne applicazioni GenAI e agentic AI senza richiedere competenze di database.
L'integrazione Db2 Vector Store for LlamaIndex semplifica il modo in cui gli sviluppatori creano applicazioni con recupero potenziato e basate su AI. Con il tipo di dati vettoriali di Db2, i team possono memorizzare e interrogare gli embedding su larga scala utilizzando workflow Python familiari senza configurazioni complesse o logica vettoriale personalizzata.
Questa integrazione unisce la rapida sperimentazione e la distribuzione aziendale, combinando la flessibilità di LlamaIndex con l'affidabilità, la sicurezza e la governance di Db2 in modo che gli sviluppatori possano concentrarsi sull'innovazione e non sull'infrastruttura.
Il connettore è disponibile per il download da PyPI utilizzando gli strumenti standard di gestione dei pacchetti Python. L'installazione è semplice e richiede una configurazione minima per iniziare a lavorare con le funzionalità vettoriali di Db2.
Per aiutarti a iniziare, abbiamo pubblicato un tutorial che mostra come utilizzare l'integrazione Db2 LlamaIndex come parte di un workflow Python. Il tutorial illustra scenari di utilizzo comuni, tra cui l'embedding di documenti, la ricerca semantica e la costruzione di pipeline RAG.
Questa versione rafforza il nostro impegno a supportare la community di AI open source fornendo al contempo l'accesso a funzionalità di gestione dei dati di livello aziendale che si adattano alle applicazioni.