Db2 LangChain Connectorの発表：Python AIワークフロー向けのエンタープライズ・ベクトル・ストレージ
IBM Db2をLangChainエコシステムに取り込むオープンソースのPythonライブラリー、Db2 LangChainコネクターのリリースを発表いたします。Db2 12 Mod Pack 2で新たに導入されたベクトル機能の上に構築されたこのコネクターにより、開発者はDb2をLangChainワークフロー内のベクトル・ストアとして使用できます。
このPythonコネクターは、セマンティック検索や多くの生成AIタスク用のベクトル・ストアとしてDb2を使用することで、AIエージェントや検索拡張生成（RAG）などのLLMアプリケーションの開発を簡素化します。この統合は、AI開発者コミュニティーにおける重要なニーズ、つまり、使い慣れ、広く採用されているPythonフレームワークを通じて、Db2のエンタープライズ・グレードのベクトル・ストレージ機能にシームレスにアクセスするという重要なニーズに対応します。
LangChainは、言語モデルをツール、データソース、ベクトル・ストアと組み合わせて、エンドツーエンドのLLMアプリケーションパイプラインを調整するための柔軟なフレームワークを提供します。Db2 LangChainコネクターは、開発者が次のことを実現するネイティブPythonインターフェースを提供することで、このフレームワークを拡張します。
- 直感的なPythonコマンドでDb2でベクトル列を含むテーブルを作成
- ベクトル埋め込みを大規模に挿入、保存、効率的に管理
- コサイン類似度、ユークリッド距離、内積などのサポートされている距離メトリックを使用した類似性検索の実行
- Db2のエンタープライズ・グレードの性能、セキュリティー、信頼性の機能を活用
使い慣れたPythonワークフローを通じてすべての操作がサポートされているため、データベースの専門知識を必要とせずに、Db2を最新の生成AIおよびエージェント型AIアプリケーションに簡単に統合できます。
弊社の目標は、Db2でエンタープライズ・グレードのベクトル検索の力を解放しながら、LangChainのようなコミュニティーで採用されているオープンなフレームワークを使用する開発者の摩擦を減らすことです。このネイティブ統合を提供することで、開発者は、複雑なデータベース構成やカスタム統合コードの管理ではなく、革新的なAIアプリケーションの構築に集中できるようになります。
このコネクターは、高速な試作と本番環境におけるギャップを埋め、チームが使い慣れたPythonベースの開発ワークフローから開始して、アーキテクチャーを変更することなくエンタープライズ要件にシームレスに拡張できるようにします。
このコネクターは、標準のPythonパッケージ管理ツールを使用してPyPIからダウンロードできます。インストールは簡単で、Db2のベクトル機能で作業を開始するために必要な設定は最小限で済みます。
すぐに使用していただけるよう、Pythonワークフローの一部として Db2 LangChain コネクターを使用する方法を示す包括的なチュートリアル・ノートブックを公開しました。このチュートリアルでは、ドキュメントの埋め込み、セマンティック検索の実装、RAGパイプライン構築などの一般的な使用シナリオについて説明します。
このリリースは、アプリケーションに合わせて拡張できるエンタープライズ・グレードのデータ管理機能へのアクセスを提供しながら、オープンソースのAI開発コミュニティーをサポートするというIBMの取り組みを体現しています。