使用Cassandra Database Toolkit有效集成AI代理

最新推荐文章于 2025-04-25 16:12:41 发布

fgayif

最新推荐文章于 2025-04-25 16:12:41 发布

阅读量288

点赞数 4

文章标签：数据库人工智能 python

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/fgayif/article/details/146466423

版权

在本文中，我们将探讨如何利用Cassandra Database Toolkit，结合大语言模型(LLM)的功能，将AI代理与Cassandra数据库高效集成。这种集成支持生成性AI应用程序快速访问数据，同时提升LLM的推理能力。

技术背景介绍

Apache Cassandra 是一个广泛使用的数据库，适用于存储事务性应用程序数据。随着大语言模型中引入功能和工具用法，一些令人兴奋的数据处理用例被逐渐开发出来。其中，Cassandra Database Toolkit为AI工程师提供了一个强大的工具，能够快速访问数据，进行优化查询，同时支持不同Cassandra部署（如Apache Cassandra、DataStax Enterprise和DataStax Astra）。

核心原理解析

Cassandra查询语言（CQL）是与Cassandra数据库进行交互的主要方式。利用CQL，能够为生成性AI应用程序开发出优化的数据查询路径。通过在LLM中引入CQL函数调用，代理可以选择合适的工具链来满足用户请求。这不仅减少了LLM在提供自顶向下解决方案时引入的随机性，还确保其遵循最佳查询实践，避免使用非推荐的查询选项如ALLOW FILTERING。

代码实现演示

以下是如何使用Cassandra Database Toolkit进行环境设置和数据查询的示例代码：

from dotenv import load_dotenv
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.tools.cassandra_database.prompt import QUERY_PATH_PROMPT
from langchain_community.utilities.cassandra_database import CassandraDatabase
from langchain_openai import ChatOpenAI

load_dotenv(override=True)

# 初始化Cassandra连接
cassio.init(auto=True)
session = cassio.config.resolve_session()
if not session:
    raise Exception("Check environment configuration or manually configure cassio connection parameters")

session.set_keyspace("langchain_agent_test")

# 创建Cassandra数据库实例和工具包
db = CassandraDatabase()
llm = ChatOpenAI(temperature=0, model="gpt-4-1106-preview")
toolkit = CassandraDatabaseToolkit(db=db)
tools = toolkit.get_tools()

# 构建OpenAI工具代理
agent = create_openai_tools_agent(llm, tools, hub.pull("hwchase17/openai-tools-agent"))

# 执行数据查询任务
input_query = (QUERY_PATH_PROMPT + "\n\nHere is your task: Find all the videos that the user with the email address 'patrick@datastax.com' has uploaded to the langchain_agent_test keyspace.")
agent_executor = AgentExecutor(agent=agent, tools=tools, verbose=True)
response = agent_executor.invoke({"input": input_query})

print(response["output"])