LangChain PostgreSQL のオープンソース機能強化の発表

※この投稿は米国時間 2025 年 5 月 14 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。

Google Cloud Next ‘25 で、Google は LangChain Postgres のコアパッケージのアップグレードを発表し、このライブラリの主要なコントリビューターとなりました。これらの改善は、すべてのアプリケーション デベロッパーが生成 AI のデベロッパーであるという Google のビジョンを明確に示しています。生成 AI のデベロッパーとは、オープンソース ツールを活用してデータベースを基盤とするエージェント生成 AI アプリケーションを構築できるデベロッパーです。

LangChain は、大規模言語モデル（LLM）を活用したエージェント生成 AI アプリケーションの開発を簡素化するために設計されたオープンソース フレームワークです。LLM を外部データソースに接続するためのインターフェースを提供し、よりコンテキストを認識し、優れた AI アプリケーションを実現します。構造化データから情報を効果的に管理、取得するには、LangChain では多くの場合、データベースとやり取りする必要があります。langchain-postgres パッケージは、LangChain が PostgreSQL データベースに接続して、チャット履歴の保存、エンベディングのベクトルストアとしての動作、ドキュメントの読み込みなどのタスクにデータベースを利用できるようにするインテグレーションを提供します。このインテグレーションは、メモリを備えた chatbot の構築、セマンティック検索の実行、LLM を活用したアプリケーション内での既存のリレーショナル データの活用に不可欠です。

この更新により、非同期 PostgreSQL ドライバによる最適化されたパフォーマンス、リレーショナル メタデータ列による高速な SQL フィルタリング、エンタープライズ レベルのスケーラビリティを実現する堅牢な接続プーリングが実現されます。さらに、次のような機能を統合しました。

• デベロッパーが LangChain からベクトル データベースを設定できるようにするためのベクトル インデックスのサポート

• より高機能でメンテナンスが容易なアプリケーションを構築するための柔軟なデータベース スキーマのサポート

• データベースの設定と使用を明確に分離し、最小権限の原則を遵守してセキュリティを向上させるための強化された LangChain Vector Store API

最新情報

セキュリティと接続性の強化

堅牢で安全な生成 AI アプリケーションを構築するには、アプリケーションが基盤となるデータ インフラストラクチャとどのようにやり取りするかを慎重に検討する必要があります。Google の LangChain Postgres パッケージへの貢献として、いくつかの重要な改善を通じて、セキュリティの強化と効率的な接続を優先しました。

Google は、最小権限の原則を遵守することに重点を置いてきました。強化された API では、データベース スキーマの作成に必要な権限と、アプリケーションの日常的な使用に必要な権限が明確に分離されています。この分離により、アプリケーション レイヤに制限付きの権限を付与し、基盤となるデータベース構造を変更する機能を制限できます。これらの責任を分離することで、潜在的な攻撃対象領域を大幅に減らし、AI アプリケーションの全体的なセキュリティ ポスチャーを強化できます。

さらに、アクティブなデータベース接続のプールを維持することで、クエリごとに新しい接続を確立する際のオーバーヘッドを最小限に抑えます。これにより、特にスループットの高い環境でパフォーマンスが大幅に向上するだけでなく、リソース使用率を効果的に管理して、使用されていないアクティブな PostgreSQL 接続が多くならないようすることで、アプリケーションの安定性にも貢献します。

スキーマ設計の改善

これまで、langchain-postgres パッケージでは、固定のテーブル名と単一の JSON メタデータ列を使用して新しいスキーマを作成することしかできず、目的に応じて構築されたベクトル データベースのデータモデルをエミュレーションしていました。しかし、PostgreSQL データベースをベクトル データベースとして使用する利点の一つは、PostgreSQL の豊富なクエリ機能を活用して、ベクトル以外の列にフィルタを使用してベクトル検索の質を向上させることができることです。LangChain postgres パッケージの改善により、ベクトル検索クエリと SQL フィルタを組み合わせてベクトルストアにクエリを実行できるように、個別のメタデータ列を定義できるようになりました。

PostgreSQL に既存のデータベース スキーマがある場合、新しい LangChain PostgreSQL パッケージでそのデータを活用できます。データを新しいスキーマに移行する必要はありません。わずか数行のコードで、運用ワークロードを AI ワークロードに変換できます。

プロダクション レディな機能

本番環境にスケールできる LangChain アプリケーションをサポートするために、LangChain パッケージに非同期ドライバのファースト クラスのインテグレーションを作成し、ベクトル インデックス管理を導入しました。非同期ドライバを使用すると、非ブロッキング I/O オペレーションを活用して、パフォーマンスを大幅に向上させることができます。これにより、アプリケーションはより多くの同時リクエストを効率的に処理し、リソース消費を最小限に抑えながら効果的にスケーリングし、応答性を最大化できます。

さらに、LangChain 内で直接ベクトル インデックスを作成、維持する機能を統合しました。これにより、ベクトル検索に Infrastructure as Code のアプローチを採用し、データベース スキーマからベクトル インデックス構成まで、アプリケーション スタック全体を LangChain を使用して定義し、デプロイできるようになります。このエンドツーエンドのインテグレーションにより開発プロセスが合理化され、LangChain の非同期操作のスピードとベクトル検索の機能を活用した AI 搭載アプリケーションをシームレスに設定、管理できるようになります。

これらは、Google Cloud データベース向けの独自の LangChain パッケージに以前に行った機能強化です。これらの機能をパッケージから抽出し、変更点をアップストリームして LangChain PostgreSQL パッケージに公開することで、あらゆるプラットフォームを使用しているデベロッパーが Google の機能強化を活用できるようになりました。データベースは生成 AI アプリケーションにとって欠くことのできない存在となってきており、LLM のグラウンディング、RAG アプリケーションのナレッジベースとしての機能、高品質のベクトル検索のサポートなどに活用されています。そのため、ソフトウェア ライブラリとデータベースの高品質なインテグレーションによってデータを活用できるようにすることがますます重要になっています。

始める

langchain-postgres パッケージを今すぐダウンロードして、クイックスタート アプリケーションをお試しください。以前のバージョンの langchain-postgres から Google の langchain-postgres パッケージに移行するには、こちらのチュートリアルをご覧ください。AlloyDB と Cloud SQL for PostgreSQL の LangChain パッケージを使用して、AlloyDB AI の ScaNN インデックスなどの Google Cloud 固有の機能を利用できます。MCP Toolbox を使用してエージェント アプリケーションの構築を始めてください。

AlloyDB または Cloud SQL の無料トライアルで Google Cloud データベースの利用を開始できます。

-プロダクト マネージャー Tabatha Lewis-Simo 
-シニア ソフトウェア エンジニア、Averi Kitsch