引言
在现代数据驱动的应用中，RAG（Retrieval-Augmented Generation）已经成为一种强大的技术手段。结合Apache Cassandra或Astra DB的持久化能力和LangChain的高效操作，我们可以实现一个性能卓越的RAG系统。本篇文章将带您从环境配置开始，逐步搭建一个完整的RAG应用。
主要内容
环境设置
在开始之前，您需要准备以下环境：
- 一个AstraVector数据库。您需要拥有数据库管理员令牌，通常以
AstraCS:开头。 - 数据库ID。
- 一个OpenAI API密钥。 了解更多信息
- 一个常规的Cassandra集群（可选），在这种情况下，需要通过
.env.template文件指定连接参数和环境变量。
安装LangChain CLI
为了使用此模板，您需要首先安装LangChain CLI：
pip install -U langchain-cli
创建LangChain项目
若要创建一个新的LangChain项目并仅安装此包，您可以执行以下命令：
langchain app new my-app --package cassandra-entomology-rag
如果您希望将其添加到现有项目中，可以运行：
langchain app add cassandra-entomology-rag
配置LangServe
如果您位于该目录中，可以直接启动LangServe实例：
langchain serve
这将启动一个在本地运行的FastAPI应用，地址为 http://localhost:8000。可以在 http://127.0.0.1:8000/docs 查看所有模板。
配置LangSmith（可选）
LangSmith帮助我们追踪、监控和调试LangChain应用。您可以在此处注册。
export LANGCHAIN_TRACING_V2=true
export LANGCHAIN_API_KEY=<your-api-key>
export LANGCHAIN_PROJECT=<your-project> # 默认为 "default"
代码示例
以下是如何在 server.py 文件中添加路由的示例代码：
from cassandra_entomology_rag import chain as cassandra_entomology_rag_chain
add_routes(app, cassandra_entomology_rag_chain, path="/cassandra-entomology-rag")
我们可以通过以下代码从代码中访问模板：
from langserve.client import RemoteRunnable
runnable = RemoteRunnable("http://localhost:8000/cassandra-entomology-rag") # 使用API代理服务提高访问稳定性
常见问题和解决方案
网络限制问题
在某些地区，由于网络限制，访问Astra DB和其他API可能会出现问题。在这种情况下，建议使用API代理服务来提高访问的稳定性。
错误的环境配置
确保所有需要的环境变量如 AstraCS 和数据库ID正确配置在.env文件中。参考.env.template文件以获取所有必要的变量。
总结和进一步学习资源
本文引导您从头搭建一个基于Apache Cassandra和LangChain的RAG系统。为了进一步提高您的技能，建议查看以下资源：
参考资料
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