[掌握AstraDB：通过Langchain高效载入文档]

# 掌握AstraDB：通过Langchain高效载入文档

## 引言

AstraDB 是一款基于 Cassandra 的无服务器矢量数据库，提供便捷的 JSON API 接口。由于其高效的文档处理能力，这款数据库成为许多开发者的首选。在这篇文章中，我们将探讨如何利用 Langchain 的 AstraDBLoader 高效载入文档。一同了解其工作原理，并通过代码示例，解决常见问题。

## 主要内容

### AstraDBLoader的核心参数

AstraDBLoader 是用于从 AstraDB 数据库中提取文档的工具。它需要如下参数：

- `api_endpoint`: AstraDB 的 API 端点。
- `token`: 用于验证的 AstraDB 令牌。
- `collection_name`: 要查询的集合名称。
- `namespace`: （可选）AstraDB 命名空间。
- `filter_criteria`: （可选）用于查询的过滤条件。
- `projection`: （可选）查询文档时的字段选择。
- `find_options`: （可选）查询时的其他选项。
- `nb_prefetched`: （可选）预取文档的数量。
- `extraction_function`: （可选）用于将 AstraDB 文档转换为 LangChain `page_content` 字符串的函数，默认为 `json.dumps`。

### 元数据的提取

从 AstraDBLoader加载的文档将在元数据中包含以下信息：

- `namespace`: 命名空间。
- `api_endpoint`: API 端点。
- `collection`: 集合名称。

## 代码示例

以下是如何使用 AstraDBLoader 进行文档加载的完整代码示例：

```python
from langchain_community.document_loaders import AstraDBLoader
from getpass import getpass

# 提供API端点和应用令牌时请考虑使用API代理服务提高访问稳定性
ASTRA_DB_API_ENDPO