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# IBM 集成

> 使用 LangChain Python 与 IBM 进行集成。

与 IBM 技术相关的 LangChain 集成，包括 [IBM watsonx.ai](https://www.ibm.com/products/watsonx-ai) 平台和 DB2 数据库。

## Watsonx AI

IBM® watsonx.ai™ AI 工作室是 IBM [watsonx](https://www.ibm.com/watsonx)™ AI 和数据平台的一部分，它将由[基础模型](https://www.ibm.com/products/watsonx-ai/foundation-models)驱动的新型生成式 AI 功能与传统机器学习 (ML) 结合到一个强大的、覆盖 AI 生命周期的工作室中。使用您的企业数据调整和引导模型，通过易于使用的工具构建和优化高性能提示，以满足您的需求。借助 watsonx.ai，您可以在更短的时间内、使用更少的数据构建 AI 应用程序。Watsonx.ai 提供：

* **多模型多样性与灵活性：** 从 IBM 开发、开源和第三方模型中选择，或构建您自己的模型。
* **差异化的客户保护：** IBM 为 IBM 开发的模型提供支持，并对客户因第三方知识产权索赔而产生的损失进行赔偿。
* **端到端 AI 治理：** 企业可以利用整个业务中受信任的数据，无论数据位于何处，来扩展和加速 AI 的影响。
* **混合、多云部署：** IBM 提供灵活性，可将您的 AI 工作负载集成并部署到您选择的混合云技术栈中。

### 模型接口

<Columns cols={2}>
  <Card title="ChatWatsonx" href="/oss/python/integrations/chat/ibm_watsonx" cta="开始使用" icon="message" arrow>
    IBM watsonx.ai 聊天模型。
  </Card>

  <Card title="WatsonxLLM" href="/oss/python/integrations/llms/ibm_watsonx" cta="开始使用" icon="cursor-text" arrow>
    （旧版）IBM watsonx.ai 文本补全模型。
  </Card>

  <Card title="WatsonxEmbeddings" href="/oss/python/integrations/embeddings/ibm_watsonx" cta="开始使用" icon="stack-2" arrow>
    IBM watsonx.ai 嵌入模型。
  </Card>
</Columns>

### 工具和工具包

<Columns cols={2}>
  <Card title="WatsonxToolkit" href="/oss/python/integrations/tools/ibm_watsonx" cta="开始使用" icon="tools" arrow>
    IBM watsonx.ai 工具包。
  </Card>

  <Card title="WatsonxSQLDatabaseToolkit" href="/oss/python/integrations/tools/ibm_watsonx_sql" cta="开始使用" icon="tools" arrow>
    IBM watsonx.ai SQL 数据库工具包。
  </Card>
</Columns>

### 检索器

<Columns cols={2}>
  <Card title="WatsonxRerank" href="/oss/python/integrations/retrievers/ibm_watsonx_ranker" cta="开始使用" icon="download" arrow>
    IBM watsonx.ai 文档检索器。
  </Card>
</Columns>

## DB2

IBM DB2 关系型数据库 v12.1.2 及更高版本提供了向量存储和向量搜索功能。安装 `langchain-db2` 包将为 LangChain 用户提供 DB2 向量存储和向量搜索的支持。

<Note>
  `langchain-db2` 是一个仅用于向量存储功能的独立包，可以在没有 `langchain-ibm` 包的情况下运行。
</Note>

### 向量存储

<Columns cols={2}>
  <Card title="DB2VS" href="/oss/python/integrations/vectorstores/db2" cta="开始使用" icon="database" arrow>
    IBM DB2 向量存储和向量搜索
  </Card>
</Columns>

***

<div className="source-links">
  <Callout icon="terminal-2">
    [将这些文档](/use-these-docs)通过 MCP 连接到 Claude、VSCode 等，以获取实时答案。
  </Callout>

  <Callout icon="edit">
    [在 GitHub 上编辑此页面](https://github.com/langchain-ai/docs/edit/main/src/oss/python/integrations/providers/ibm.mdx) 或 [提交问题](https://github.com/langchain-ai/docs/issues/new/choose)。
  </Callout>
</div>