Offentliggørelse af LangChain på Vertex AI for AlloyDB og Cloud SQL for PostgreSQL

LangChain er blevet et førende open-source LLM-koordinationsværktøj, populært blandt applikationsudviklere. I marts introducerede Google Cloud open-source LangChain-integrationer for sine databaser, herunder Vektor-lager, Dokument-læsere og Chat-meddelelseshistorik. Nu har Google Cloud annonceret en managed LangChain-integration på Vertex AI, specifikt for AlloyDB og Cloud SQL for PostgreSQL. Denne integration tillader udviklere at bygge, installere og administrere AI-agenter og fornuftsværktøjer sikkert og i stor skala. Ved at udnytte LangChain-biblioteket kan udviklere skabe brugerdefinerede generative AI-applikationer, der forbinder til Google Cloud-resourcer og eksisterende Vertex AI-modeller. Nøglefunktioner omfatter et strømlinet rammeværk, færdige agent-skabeloner, en managed service for installation og end-to-end-skabeloner for forskellige AI-arkitekturer ved hjælp af Google Cloud-databaser. LangChain på Vertex AI muliggør at installere applikationer på en Reasoning Engine-managed runtime, hvilket giver fordele i form af sikkerhed, privatliv, overvågning og skalerbarhed. Det låser op for kraftfulde anvendelsesområder som f.eks. at forespørge databaser, videnhentning, chatbots og værktøjsanvendelse, hvilket forbedrer AI-kapaciteten i organisationer. For eksempel kan det omdanne naturlige sprogspørgsmål til SQL-forespørgsler eller semantisk søge i ustrukturerede data ved hjælp af vektorstøtte. Tidlige adoptører som TM Forum har med succes anvendt LangChain på Vertex AI for deres AI-Virtual Assistant (AIVA), hvilket har vist sig at give betydelige produktivitetsgevinster og robust ydeevne under intensive hackathons. Integrationen faciliterede backend-funktioner, sikkerhed og governance, hvilket muliggjorde innovative løsninger inden for kundetilfredsstillelse og AIOps. For AlloyDB- og Cloud SQL for PostgreSQL-brugere tilbyder LangChain på Vertex AI hurtig videnhentning, sikker autentificering og chat-historik-kontekst. Integrationen forenkler udviklingen af videnhentningsapplikationer og forbedrer ydeevnen med brugerdefinerede vektorindekser. Det understøtter også hurtig prototyping og managed installation, hvilket omdanner lokalt testede prototyper til enterprise-klare installationer ved hjælp af Vertex AIs infrastruktur. I sammenligning forenkler brugen af LangChain på Vertex AI mange arbejdsflow-trin, såsom IAM-autorisering, database-administration, kodeudvikling og infrastruktur-drift. Det tilbyder indbyggede overvågningsfunktioner som Cloud Logging, Monitoring og Tracing, hvilket gør det lettere at administrere applikationer. For at komme i gang kan udviklere henvises til notebook-baserede tutorials og skabeloner for at installere RAG-applikationer med AlloyDB og Cloud SQL for PostgreSQL på LangChain for Vertex AI. Disse ressourcerne fremhæver avancerede anvendelsesområder, hvilket muliggør skabelsen og installationen af sofistikerede AI-applikationer.