深入浅出 DataStax Astra DB：构建向量化支持的现代数据库应用

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技术背景介绍

在大规模数据和生成式 AI 应用中，数据库的性能和灵活性尤为关键。而 DataStax Astra DB 是一款完全无服务器（Serverless）、支持向量检索的现代化数据库，它基于 Apache Cassandra 构建，提供了强大的数据存储与检索能力。尤其对 AI 和机器学习应用，它不仅支持传统的 JSON API，还内置了对语义向量操作的支持，让开发者轻松处理嵌入式向量数据。

使用 DataStax Astra DB，开发者可以快速构建从文档加载、向量存储检索，到语义缓存等各类场景的应用。下面，我们通过代码示例详细解析这些功能。

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核心原理解析

在 AI 应用中，通常需要以下几部分数据库支持：

1. 向量存储 (Vector Store)：
   存储生成或语义嵌入向量，用于快速相似性搜索。
2. 聊天消息历史 (Chat Message History)：
   跟踪用户与模型的对话历史，便于上下文记忆。
3. 语言模型缓存 (LLM Cache)：
   减少重复计算结果的存储。
4. 文档加载 (Document Loader)：
   将文本或文档转化为模型可用的数据格式。
5. 自查询检索 (Self-Querying Retriever)：
   自动提取与查询相关的信息。

DataStax Astra DB 将这些能力模块化封装，使得开发可以直接通过 Python 客户端实现。

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代码实现演示

以下用 Python 代码演示 DataStax Astra DB 的典型用法：

1. 环境准备

首先安装官方库并设置环境变量：

pip install "langchain-astradb>=0.1.0"

添加以下环境变量到 .env 文件（可用 python-dotenv 加载）：

ASTRA_DB_APPLICATION_TOKEN="your-application-token"  # 替换为实际 Token
ASTRA_DB_API_ENDPOINT="https://your-astra-db-endpoint"  # 替换为实际 Endpoint

2. 向量存储实现

from langchain_astradb import AstraDBVectorStore

# 初始化向量存储
vector_store = AstraDBVectorStore(
    embedding=lambda text: [0.1, 0.2, 0.3],  # 替换为实际嵌入函数
    collection_name="my_store",
    api_endpoint="https://your-astra-db-endpoint",  # 你的数据库 Endpoint
    token