利用Apache Cassandra和Astra DB实现实时问答检索生成(RAG)系统

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技术背景介绍

实时问答检索生成(Real-Time Answer Generation, RAG)技术结合了信息检索和生成技术，帮助用户从海量数据中快速获得精准答案。在大数据环境下，Cassandra和Astra DB因其优越的扩展性和高可用性，成为实现RAG的理想数据库后端。

核心原理解析

RAG系统通过将CQL（Cassandra Query Language）与生成模型结合，实现数据检索和答案生成。核心在于高效的数据查询和语言模型的集成。Cassandra在处理大规模数据时具有显著性能优势，而Astra DB提供了简化的云服务管理。

代码实现演示

以下是如何设置并运行一个简单的RAG系统的关键步骤和代码示例。

环境设置

# 安装LangChain CLI工具
pip install -U langchain-cli

创建新项目

# 创建一个新的LangChain项目并添加cassandra-entomology-rag包
langchain app new my-app --package cassandra-entomology-rag

代码集成

在server.py文件中添加以下内容：

from cassandra_entomology_rag import chain as cassandra_entomology_rag_chain

# 定义FastAPI路由
add_routes(app, cassandra_entomology_rag_chain, path="/cassandra-entomology-rag")

配置与运行

确保环境变量配置正确，特别是数据库连接参数和API密钥。然后运行LangServe：

# 启动LangServe实例
langchain serve

启动后，可以通过 http://localhost:8000/docs 查看API文档，并通过 /cassandra-entomology-rag/playground 访问操作界面。

示范API调用

from langserve.client import RemoteRunnable

# 创建远程可运行实例
runnable = RemoteRunnable("http://localhost:8000/cassandra-entomology-rag")

# 执行调用示例
response = runnable.run(input_data={"question": "What is RAG?"})
print(response)