探索Cassandra数据库工具包：赋能AI应用的智慧之选-优快云博客

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# 探索Cassandra数据库工具包：赋能AI应用的智慧之选

## 引言

随着大规模语言模型（LLMs）功能的增强，为现有数据在生成式AI应用中的应用场景提供了新的可能性，其中Cassandra数据库工具包正是这样一项创新。这篇文章将引导您深入了解如何利用这款工具包来有效集成Cassandra数据，为AI应用提供快速、智能的数据访问。

## 主要内容

### 什么是Cassandra数据库工具包？

Cassandra数据库工具包使AI工程师能够高效地将智能代理与Cassandra数据集成。该工具包的主要功能包括：

- 通过优化查询实现快速数据访问，大部分查询在毫秒级别完成。
- 通过模式内省增强LLM的推理能力。
- 兼容多种Cassandra部署，包括Apache Cassandra®、DataStax Enterprise™，以及DataStax Astra™。

### 工作原理简述

Cassandra Query Language (CQL) 是与Cassandra数据库交互的主要方式。尽管CQL提供了较为灵活的查询生成，但它需要对Cassandra数据建模有一定的了解。通过LLM的功能调用，代理可以用Cassandra特定的逻辑选择合适的工具包或工具链，这大大减少了LLM提供非结构化解决方案引入的随机性。

### 工具包提供的功能

- **cassandra_db_schema**：收集连接数据库或特定模式的所有模式信息。
- **cassandra_db_select_table_data**：从特定keyspace和表中选择数据。
- **cassandra_db_query**：一个实验性的工具，允许代理完全形成查询字符串。

## 代码示例

为了演示工具包的实际应用，我们提供了一个完整的代码示例：

```python
from dotenv import load_dotenv

load_dotenv(override=True)

import os
import cassio
from langchain import hub
from langchain.agents import AgentExecutor, create_openai_tools_agent
from langchain_community.agent_toolkits.cassandra_database.toolkit import (
    CassandraDatabaseToolkit,
)
from langchain_community.utilities.cassandra_database import CassandraDatabase
from langchain_openai import ChatOpenAI

# 初始化Cassandra会话
cassio.init(auto=True)
session = cassio.config.resolve_session()

session.set_keyspace("langchain_agent_test")

# 创建CassandraDatabase实例
db = CassandraDatabase()

# 选择驱动代理的LLM
llm = ChatOpenAI(temperature=0, model="gpt-4-1106-preview")
toolkit = CassandraDatabaseToolkit(db=db)

tools = toolkit.get_tools()

agent = create_openai_tools_agent(llm, tools, hub.pull("hwchase17/openai-tools-agent"))

input = (
    "你是一名Apache Cassandra专家查询分析机器人..."
)

agent_executor = AgentExecutor(agent=agent, tools=tools, verbose=True)
response = agent_executor.invoke({"input": input})

print(response["output"])

此代码展示了如何通过Cassandra数据库工具包查询数据库以获取用户上传的视频。