利用 Apache Cassandra 作为向量存储的快速入门指南

最新推荐文章于 2025-12-19 16:42:31 发布

原创最新推荐文章于 2025-12-19 16:42:31 发布 · 448 阅读

3 ·

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：

#apache #python

利用 Apache Cassandra 作为向量存储的快速入门指南

在现代数据存储和检索系统中，引入向量搜索功能变得越来越重要，特别是对于需要处理大量非结构化数据的应用程序。Apache Cassandra 作为一种高效、可扩展的 NoSQL 数据库，从 5.0 版本开始，已经支持向量搜索能力。本文将带您快速入门如何将 Cassandra 用作向量存储。

技术背景介绍

Apache Cassandra 是一种分布式 NoSQL 数据库，旨在提供高可用性和水平可扩展性。传统上，它是一种行导向型数据库，但随着版本的更新，Cassandra 现在可以支持向量搜索，这对于需要实现快速、模糊匹配检索的应用程序来说是非常有利的。

核心原理解析

在利用 Cassandra 进行向量存储时，我们需要使用 OpenAI 的嵌入模型生成向量表示。然后，我们可以利用 Cassandra 的强大分布式存储能力来存储和检索这些向量。

代码实现演示

下面的代码示例展示了如何设置和使用 CassIO（Cassandra 向量存储的接口）来实现向量存储。

环境配置

首先，确保安装必要的 Python 包：

%pip install --upgrade --quiet langchain-community "cassio>=0.1.4"

连接 Cassandra 集群

from cassandra.cluster import Cluster

cluster = Cluster(["127.0.0.1"])
session = cluster.connect()

import cassio

CASSANDRA_KEYSPACE = input("CASSANDRA_KEYSPACE = ")
cassio.init(session=session, keyspace=CASSANDRA_KEYSPACE)

创建向量存储

from langchain_openai import OpenAIEmbeddings
from langchain_community.vectorstores import Cassandra

embe = OpenAIEmbeddings()
vstore = Cassandra(
    embedding=embe,
    table_name="cassandra_vector_demo"
)

加载数据集并插入向量

from datasets import load_dataset
from langchain_core.documents import Document

philo_dataset = load_dataset("datastax/philosopher-quotes")["train"]

docs = []
for entry in philo_dataset:
    metadata = {"author": entry["author"]}
    doc = Document(page_content=entry["quote"], metadata=metadata)
    docs.append(doc)

inserted_ids = vstore.add_documents(docs)
print(f"\nInserted {len(inserted_ids)} documents.")

运行搜索

results = vstore.similarity_search("Our life is what we make of it", k=3)
for res in results:
    print(f"* {res.page_content} [{res.metadata}]")

应用场景分析

文档检索：对于需要通过语义搜索从大量文本中提取信息的应用，如知识库问答。
个性化推荐：基于用户历史行为的嵌入，可以在 Cassandra 上实现实时推荐。

实践建议

批量操作优化：利用 batch_size 参数来调整批量插入和检索的并发数，以提高性能。
数据清理：注意管理过期或不再需要的数据，以保持数据库的高效运行。

如果遇到问题欢迎在评论区交流。

—END—