IBM Db2 Vector StoreがLlamaIndex向けの統合を発表
公開日 2025年10月22日
開発者がLlamaIndexで構築された大規模言語モデル（LLM）アプリケーションのワークフローにおいて、Db2をベクトル・ストアとして使用できるようにするオープンソースのPythonパッケージであるLlamaIndexに向けた、IBM Db2 Vector Storeの統合のリリースをご紹介します。
Db2のネイティブ・ベクトル・データ・タイプに基づいて構築されたこの統合は、Db2の拡張性および信頼性と、LLM開発に最も広く使用されているオープンソース・フレームワークの1つの柔軟性を融合させます。
このリリースは、以前のDb2 LangChain統合に基づいて構築されており、検索拡張およびエージェント型AIアプリケーションの構築に使用される最も一般的なPythonフレームワークに対するDb2のサポートを拡張します。統合により、開発者は、Db2をオープンソースAIイノベーションの信頼できる基盤として使用したプロトタイプの作成、実験、デプロイを行うことが容易になります。
Pythonコネクターは、セマンティック検索とコンテキスト検索のベクトル・ストアとしてDb2を使用することで、検索拡張生成（RAG）とAI搭載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、つまり使い慣れたPythonベースの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ニーズに対応します。
LlamaIndexのデータ・オーケストレーション機能とDb2のエンタープライズ・グレードの信頼性および性能を組み合わせることで、開発者は本番環境に必要なガバナンス、セキュリティ、スケールを維持しながら、インテリジェントなアプリケーションをより迅速に構築できます。
LlamaIndexは、コンテキスト認識型AIアプリケーションを構築および管理するための柔軟なフレームワークを提供します。Db2ベクトル・ストアの統合により、このフレームワークがネイティブPythonインターフェースで拡張されるため、開発者は次のことが可能になります。
- 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
- 埋め込みベクトルを大規模に挿入、保管し、効率的に管理
- コサイン、内積、ユークリッドなど、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・グレードのパフォーマンス、セキュリティ、および信頼性に関する機能を活用
すべてのオペレーションは使い慣れたPythonワークフローを通じて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。
LlamaIndex向けのDb2 Vector Store統合により、開発者が検索拡張型およびAIを活用したアプリケーションを構築する方法が簡素化されます。Db2のベクトルデータタイプを使用すると、チームは複雑なセットアップやカスタムベクトルロジックを使用せずに、使い慣れたPythonワークフローを使用して、埋め込みを大規模に保管およびクエリーを実行できます。
この統合により、LlamaIndexの柔軟性とDb2の信頼性、セキュリティー、ガバナンスが融合され、迅速な実験とエンタープライズによるデプロイメントが可能になるため、開発者はインフラストラクチャーではなくイノベーションに集中できるようになります。
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す。
試用開始時に役立つように、Db2とLlamaIndexの統合をPythonワークフローの一部として使用する方法を紹介するチュートリアル・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、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すると同時に、オープンソースのAIコミュニティーをサポートするというIBMの取り組みを強化するものです。