Cassandra+Astra DB构建PDF问答系统：Data-Science-Gen-AI-Playlist-2024向量数据库实践

Cassandra+Astra DB构建PDF问答系统：Data-Science-Gen-AI-Playlist-2024向量数据库实践

【免费下载链接】Data-Science-Gen-AI-Playlist-2024 项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/da/Data-Science-Gen-AI-Playlist-2024

你还在为海量PDF文档检索关键信息而烦恼吗？当需要从成百上千页的报告、论文或手册中快速定位答案时，传统的关键词搜索往往事倍功半。本文将带你基于Data-Science-Gen-AI-Playlist-2024项目，使用Cassandra（卡桑德拉）和Astra DB构建高效的PDF问答系统，让你轻松实现"文档即数据库"的智能检索体验。

读完本文你将掌握：

• 向量数据库（Vector Database）在PDF问答场景的核心价值
• Cassandra与Astra DB的部署与配置要点
• 基于LangChain的文档处理与向量嵌入全流程
• 完整PDF问答系统的搭建与测试方法

为什么选择Cassandra+Astra DB构建向量存储

在生成式AI应用中，向量数据库扮演着连接非结构化数据与大语言模型（LLM）的关键角色。与传统关系型数据库相比，向量数据库通过余弦相似度等算法实现语义级别的高效检索，这正是PDF问答系统需要的核心能力。

Cassandra作为高可用、高扩展的分布式数据库，其分布式架构天然支持向量数据的水平扩展。而Astra DB作为Cassandra的云托管服务，进一步简化了集群管理、备份和监控等运维工作。项目README.md中明确将该组合列为推荐技术栈，具体项目案例可参考"Build a PDF Document Question Answering LLM System With Langchain,Cassandra,Astra DB,Vector Database"视频教程。

系统架构与核心组件

PDF问答系统主要包含五大模块，各组件协同工作实现从文档 ingestion 到智能问答的全流程：

模块功能	推荐工具	项目相关资源
PDF文本提取	PyPDF2、LangChain PDFLoader	Langchain Playlist
文本分块处理	RecursiveCharacterTextSplitter	LLamindex Playlist
向量嵌入生成	OpenAI Embeddings、Sentence-BERT	Google Gemini Playlist
向量存储	Cassandra、Astra DB Vector Database	项目案例
问答生成	LangChain QA Chain、GPT-3.5/4	Langchain Open AI Project

其中向量存储模块是系统的性能关键。Astra DB提供专门的向量搜索功能，支持以下特性：

• 向量维度自动适配（支持1536维OpenAI嵌入）
• 内置余弦相似度、点积等多种距离算法
• 与LangChain生态无缝集成

环境准备与依赖安装

开始前需准备以下环境和工具：

• Python 3.8+ 开发环境
• Astra DB账号及API密钥（可通过DataStax官网免费获取）
• 项目基础依赖包

# 克隆项目仓库
git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/da/Data-Science-Gen-AI-Playlist-2024
cd Data-Science-Gen-AI-Playlist-2024

# 安装核心依赖
pip install langchain cassandra-driver python-dotenv pypdf2 openai

创建.env文件配置敏感信息：

ASTRA_DB_APPLICATION_TOKEN=你的Astra DB令牌
ASTRA_DB_ID=你的数据库ID
OPENAI_API_KEY=你的OpenAI密钥

分步实现：从PDF到智能问答

1. 文档加载与预处理

使用LangChain的PDFLoader加载文档并进行分块处理。合理的分块策略能平衡检索精度与上下文窗口限制：

from langchain.document_loaders import PyPDFLoader
from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter

# 加载PDF文档
loader = PyPDFLoader("your_document.pdf")
documents = loader.load()

# 文本分块（建议块大小1000字符，重叠200字符）
text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(
    chunk_size=1000,
    chunk_overlap=200,
    separators=["\n\n", "\n", " ", ""]
)
splits = text_splitter.split_documents(documents)

2. 向量存储初始化

通过Astra DB Python驱动连接数据库并创建向量存储：

from langchain.vectorstores import Cassandra
from langchain.embeddings import OpenAIEmbeddings
import cassandra
from cassandra.cluster import Cluster
from cassandra.auth import PlainTextAuthProvider
import os
from dotenv import load_dotenv

load_dotenv()

# 连接Astra DB
cloud_config= {
  'secure_connect_bundle': 'secure-connect-db.zip'  # 从Astra DB控制台下载
}
auth_provider = PlainTextAuthProvider(
    'token', 
    os.environ['ASTRA_DB_APPLICATION_TOKEN']
)
cluster = Cluster(cloud=cloud_config, auth_provider=auth_provider)
session = cluster.connect()

# 初始化向量存储
embeddings = OpenAIEmbeddings()
vectorstore = Cassandra.from_documents(
    documents=splits,
    embedding=embeddings,
    session=session,
    keyspace=os.environ['ASTRA_DB_KEYSPACE'],
    table_name="pdf_vectors"
)

3. 构建问答链

结合检索到的上下文与LLM构建问答管道：

from langchain.chat_models import ChatOpenAI
from langchain.chains import RetrievalQA

# 初始化LLM
llm = ChatOpenAI(model_name="gpt-3.5-turbo", temperature=0)

# 创建检索式问答链
qa_chain = RetrievalQA.from_chain_type(
    llm=llm,
    chain_type="stuff",
    retriever=vectorstore.as_retriever(search_kwargs={"k": 3}),  # 返回Top 3相关文档
    return_source_documents=True  # 返回引用来源
)

# 测试问答功能
result = qa_chain({"query": "Cassandra如何优化向量检索性能？"})
print(result["result"])
# 打印引用来源
for doc in result["source_documents"]:
    print(f"来源: {doc.metadata['source']}, 页码: {doc.metadata.get('page', '未知')}")

系统优化与最佳实践

在实际部署时，建议从以下方面优化系统性能：

1. 分块策略调优：根据文档类型调整chunk_size参数，技术文档推荐500-800字符，文学类文档可增大至1000-1500字符
2. 向量索引优化：在Astra DB中为向量列创建专用索引，指定合适的维度和距离度量方式
3. 缓存机制：对高频查询结果进行缓存，可使用Redis存储热门问答对
4. 批处理 ingestion：大量PDF处理时使用异步任务队列，避免内存溢出

项目中提供的Langchain Playlist和LLamindex Playlist包含更多高级优化技巧，包括自定义Embedding模型、多模态文档处理等进阶内容。

总结与扩展方向

本文基于Data-Science-Gen-AI-Playlist-2024项目构建了完整的PDF问答系统，通过Cassandra+Astra DB实现了高效的向量存储与检索。该系统不仅可用于PDF文档，还可扩展至TXT、Markdown等多种文本格式，或集成OCR技术处理图片中的文字内容。

后续可探索的方向包括：

• 多语言PDF支持：集成翻译API实现跨语言问答
• 实时更新机制：监控文档变化并自动更新向量库
• 权限控制：基于文档元数据实现细粒度的访问控制

完整实现可参考项目中的视频教程："Build a PDF Document Question Answering LLM System With Langchain,Cassandra,Astra DB,Vector Database"。立即动手搭建你的智能文档检索系统，让知识管理变得前所未有的高效！

如果觉得本文对你有帮助，欢迎点赞、收藏并关注项目更新。下期将带来"基于Astra DB的多模态向量检索"实战教程，敬请期待！

【免费下载链接】Data-Science-Gen-AI-Playlist-2024 项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/da/Data-Science-Gen-AI-Playlist-2024