使用Apache Cassandra进行RAG的实用教程

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/asdfghiuus/article/details/144716692

老铁们，今天的技术分享我们聚焦在如何利用Apache Cassandra来实现RAG（检索增强生成）。这一过程通过CQL（Cassandra Query Language）来操作数据，而在这个过程中，我们也会用到LangChain生态系统中的一些工具。说白了就是这么个原理。

技术背景介绍

RAG（检索增强生成）是一种结合信息检索和生成的技术，能在生成模型回答用户问题时增强其准确性。例如，当你使用一个文本生成AI时，它背后可能运用了RAG技术从数据库中获取相关信息以提高答案的准确度。

Apache Cassandra和其云版本Astra DB是强大的NoSQL数据库，适用于需要高可用性和可扩展性的场景。这次，我们会用Cassandra来作为数据存储层进行RAG操作。

原理深度解析

通过Apache Cassandra进行RAG的核心在于使用CQL语言来操作存储在Cassandravector store类中的数据。当我们需要提高生成模型的回答质量时，首先从数据库中检索相关信息，然后将这些信息用作生成答复的上下文。

环境准备

确保你有：

一个AstraVector数据库账户，并获取了Database Administrator token。
数据库ID。
OpenAI API密钥（用于调用生成模型）。
如果使用常规Cassandra集群，配置环境变量以指定连接信息。

实战代码演示

环境配置

首先，安装LangChain CLI工具：

pip install -U langchain-cli

创建一个新的LangChain项目并安装cassandra-entomology-rag包：

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

或者在现有项目中添加这个包：

langchain app add cassandra-entomology-rag

在你的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")

启动服务

如果你在当前目录中，可以直接启动LangServe实例：

langchain serve

这将会启动一个在本地运行的FastAPI应用。你可以通过http://localhost:8000访问它。

优化建议分享

使用代理服务设置以提高服务稳定性。
通过LangSmith进行应用的追踪、监控和调试。注册LangSmith并配置环境变量：

export LANGCHAIN_TRACING_V2=true
export LANGCHAIN_API_KEY=<your-api-key>
export LANGCHAIN_PROJECT=<your-project>

这些设置将帮助你在开发过程中更加从容。

补充说明和总结

这是一个站立在强大工具肩膀上的操作，Cassandra的高可用性和LangChain的灵活性结合在一起，这波操作可以说是相当丝滑。如果想实现更多复杂功能，可以访问LangChain的独立仓库。

今天的技术分享就到这里，希望对大家有帮助。开发过程中遇到问题也可以在评论区交流~

—END—