DataStax集成LangChain，让构建生成式AI应用变得更容易

实时人工智能公司DataStax已将人工智能应用程序的并发框架LangChain集成到其Astra DB数据库中。

此次集成的目标是让开发者更轻松地创建生成式人工智能应用程序，从而邀请企业参与生成式人工智能革命。 与 LangChain 的集成使开发人员可以轻松地将 Astra DB 或 Apache Cassandra 添加为 LangChain 框架内的新向量源。

由于许多公司正在其生成式 AI 应用程序中采用检索增强智能 (RAG)，即从外部数据源提供上下文的过程，以便为大型语言模型 (LLM) 提供更准确的查询响应，这是一种提供实时数据的向量存储更新无需… 对关键的实际生产工作负载的响应时间变得必要。

使用 RAG 堆栈开发的生成式 AI 应用程序需要支持矢量的数据库和编排框架，例如 LangChain。 他们为法学硕士提供记忆或背景，以提供准确且相关的答案。 开发人员通常使用人工智能优先的工具包 LangChain 将其应用程序连接到不同的数据源。

LangChain首席执行官Harrison Chase表示，创建生成式人工智能应用程序需要强大的数据库。 他们确保用户可以通过易于使用的附加系统访问高级数据库选项。 通过 DataStax 的 LangChain 连接器等集成，Astra DB 或 Apache Cassandra 作为矢量存储的无缝集成变得简单直观。

“构建生成式人工智能应用程序需要一个强大、稳健的数据库，我们确保我们的用户可以通过我们简单的插件架构获得市场上最好的选择，”蔡斯说。

“通过 DataStax 的 LangChain 连接器等集成，将 Astra DB 或 Apache Cassandra 集成为矢量存储是一个无缝且直观的过程。”

新的集成使开发人员可以通过矢量存储的 LangChain 插件架构更轻松地利用 Astra DB 矢量数据库进行 LLM、助理 AI 和实时生成 AI 项目。

DataStax 首席产品官 Ed Anoff 解释了集成对于初创公司和企业的重要性：“初创公司和企业的开发人员都使用 LangChain 来构建生成式 AI 应用程序，因此深度原生集成是必须的。”

“开发人员能够直接从 LangChain 轻松使用 Astra DB 作为他们的首选向量数据库，简化了构建企业所需的自定义人工智能应用程序的过程。”

事实上，一些公司已经从共享技术中受益。 医疗保健人工智能公司 Skypoint 目前正在使用 Astra DB 和 LangChain 为其人工智能生成的医疗保健模型提供支持，展示了其最近的 DataStax 集成的实际行业用途。

将举行网络研讨会，讨论协作技术的应用，企业家 Harrison Chase (LangChain) 和 Tyson Matthew (SkyPoint) 将描述他们构建 RAG 生产应用程序的经验。

Astra DB还为开发人员提供了强大的环境来快速构建和部署生产级AI应用程序。 组织现在可以利用 DataStax 在任何云上快速、无限规模地调动实时数据来构建创新、高增长的 AI 应用程序。