Vertex AI上のLangChainとPostgreSQL用Cloud SQLを発表

LangChainは、Application Developerの間で人気のあるオープンソースLLMオーケストレーションフレームワークです。3月には、Google CloudがVector Stores、Document Loaders、Chat Message Historyを含むデータベース向けのLangChainのオープンソース統合を導入しました。現在、Google CloudはVertex AI上でAlloyDBとCloud SQL for PostgreSQL向けのマネージドLangChain統合を発表しました。 この統合により、開発者は、AIエージェントや推論フレームワークを安全かつ大規模に構築、展開、管理することができます。LangChainライブラリを使用して、開発者は、Google Cloudリソースや既存のVertex AIモデルに接続するカスタムジェネレーティブAIアプリケーションを作成できます。主要な機能には、ストリームラインフレームワーク、既製のエージェントテンプレート、展開のためのマネージドサービス、Google Cloudデータベースを使用したAIアーキテクチャーのためのエンドツーエンドテンプレートが含まれます。 Vertex AI上のLangChainは、Reasoning Engineのマネージドランタイムにアプリケーションを展開することを可能にし、セキュリティ、プライバシー、可観察性、スケーラビリティーなどの利点を享受します。これにより、組織でAIの能力が大幅に向上し、データベースの問い合わせ、知識の取得、チャットボット、ツールの使用などの強力なユースケースが実現できます。例えば、自然言語の質問をSQLクエリーに変換したり、ベクトルサポートを使用して構造化されていないデータを意味的に検索することができます。 LangChain on Vertex AIを早期に採用した企業の1つであるTM Forumは、AI Virtual Assistant (AIVA)向けにLangChain on Vertex AIを使用し、ハッカソン中の生産性向上とロバストな性能を実現しました。この統合は、バックエンドの機能、セキュリティー、ガバナンスをサポートし、顧客満足度とAIOps向けの革新的なソリューションを実現しました。 AlloyDBとCloud SQL for PostgreSQLのユーザーにとって、LangChain on Vertex AIは、高速の知識取得、セキュアな認証、チャット履歴のコンテキストを提供します。この統合は、知識取得アプリケーションの開発を簡略化し、カスタムベクトルインデックスを使用して性能を向上させます。また、ローカルでテストされたプロトタイプをVertex AIのインフラストラクチャーを使用してエンタープライズレディーな展開に変換します。 比較的、LangChain on Vertex AIを使用すると、多くのワークフローの手順が簡略化されます。IAM認証、データベース管理、コード開発、インフラストラクチャー運営などが含まれます。また、Cloud Logging、Monitoring、Tracingなどの組み込みの可観察性機能を提供し、アプリケーションを管理することを容易にします。 はじめるには、AlloyDBとCloud SQL for PostgreSQL向けにVertex AI上でRAGアプリケーションを展開するためのノートブックベースのチュートリアルとテンプレートを参照してください。これらのリソースは、先進的なユースケースを示し、LangChain for Vertex AIを使用して高度なAIアプリケーションを作成して展開することを可能にします。