Aankondiging van LangChain op Vertex AI voor AlloyDB en Cloud SQL voor PostgreSQL

LangChain is een populaire open-source LLM-orchestratieframework onder applicatieontwikkelaars. In maart introduceerde Google Cloud open-source LangChain-integraties voor zijn databases, waaronder Vectorstores, Documentladings en Chatberichtgeschiedenis. Nu heeft Google Cloud aangekondigd dat LangChain-integratie beheerd wordt op Vertex AI, specifiek voor AlloyDB en Cloud SQL voor PostgreSQL. Deze integratie stelt ontwikkelaars in staat om AI-agenten en redenatieframeworks veilig en op grote schaal te bouwen, implementeren en beheren. Door gebruik te maken van de LangChain-bibliotheek kunnen ontwikkelaars aangepaste generatieve AI-toepassingen creëren die verbinding maken met Google Cloud-resources en bestaande Vertex AI-modellen. Belangrijke functies omvatten een gestroomlijnd framework, gereed-to-use agenttemplates, een beheerde dienst voor implementatie en eind-tot-eindtemplates voor verschillende AI-architecturen met behulp van Google Cloud-databases. LangChain op Vertex AI maakt het mogelijk om toepassingen te implementeren in een Reasoning Engine-beheerde runtime, profiterend van beveiliging, privacy, observabiliteit en schaalbaarheid. Het ontsluit krachtige use cases zoals het ondervragen van databases, kennisopslag, chatbots en toolgebruik, waardoor de AI-capaciteiten in organisaties worden verbeterd. Bijvoorbeeld kan het natuurlijke taalvragen omzetten in SQL-queries of semantische zoekacties in ongestructureerde data met vectorondersteuning. Vroege adoptanten zoals TM Forum hebben LangChain op Vertex AI al succesvol gebruikt voor hun AI Virtual Assistant (AIVA), met een significante productiviteitswinst en robuuste prestaties tijdens intensieve hackathons. De integratie heeft backend-functies, beveiliging en governance gefaciliteerd, waardoor innovatieve oplossingen in klanttevredenheid en AIOps mogelijk werden. Voor gebruikers van AlloyDB en Cloud SQL voor PostgreSQL biedt LangChain op Vertex AI snelle kennisopslag, veilige authenticatie en chatgeschiedeniscontext. De integratie vereenvoudigt het ontwikkelen van kennisopslagtoepassingen en verbetert de prestaties met aangepaste vectorindexen. Het ondersteunt ook snel prototypen en beheerde implementatie, waardoor lokaal geteste prototypes worden omgezet in ondernemingsklaar implementaties met behulp van Vertex AI's infrastructuur. In vergelijking met andere methoden vereenvoudigt het gebruik van LangChain op Vertex AI veel workflowstappen, zoals IAM-autorisatie, databasemanagement, codeontwikkeling en infrastructuurwerking. Het biedt ingebouwde observabiliteitsfuncties zoals Cloud Logging, Monitoring en Tracing, waardoor het beheren van toepassingen eenvoudiger wordt. Om aan de slag te gaan, kunnen ontwikkelaars verwijzen naar notebook-gebaseerde tutorials en templates voor het implementeren van RAG-toepassingen met AlloyDB en Cloud SQL voor PostgreSQL op LangChain voor Vertex AI. Deze bronnen laten geavanceerde use cases zien, waardoor de creatie en implementatie van complexe AI-toepassingen mogelijk wordt.