[使用Cassandra进行RAG：一站式指南，轻松上手！]

引言

在现代数据驱动的应用中，检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation，简称RAG）是一个非常流行的技术，用于结合信息检索和生成模型，以提供上下文相关的响应。本篇文章将探讨如何通过使用Apache Cassandra®或Astra DB来实现RAG，具体地，我们将使用CQL（Cassandra Query Language）和 cassandra-entomology-rag 包来进行这一实现。

主要内容

环境设置

在开始之前，您需要以下准备：

Astra Vector 数据库：
- 数据库管理员令牌（字符串以 AstraCS: 开头）
- 数据库 ID
OpenAI API Key：
- 请访问OpenAI获取更多信息
Cassandra 集群（可选）：
- 如果您使用常规的 Cassandra 集群，需在 .env.template 中提供 USE_CASSANDRA_CLUSTER 条目以及连接参数。

确保所有连接参数和密钥通过环境变量提供，具体变量请参阅 .env.template。

使用说明

首先，安装 LangChain CLI：

pip install -U langchain-cli

新建项目

创建一个新的 LangChain 项目并安装 cassandra-entomology-rag 包：

langchain app new my-app --package cassandra-entomology-rag

添加至现有项目

如需添加到现有项目：

langchain app add cassandra-entomology-rag

在您的 server.py 文件中加入以下代码：

from cassandra_entomology_rag import chain as cassandra_entomology_rag_chain

add_routes(app, cassandra_entomology_rag_chain, path="/cassandra-entomology-rag")

可选配置 LangSmith

LangSmith 可帮助跟踪、监控和调试 LangChain 应用。您可以在这里注册。在未获得访问权限的情况下，可以跳过这个步骤。

export LANGCHAIN_TRACING_V2=true
export LANGCHAIN_API_KEY=<your-api-key>
export LANGCHAIN_PROJECT=<your-project>  # 默认不指定为 "default"

运行一个 LangServe 实例：

langchain serve

这将在本地启动一个 FastAPI 应用，地址为 http://localhost:8000。查看所有模板请访问 http://127.0.0.1:8000/docs，探索项目的 playground 请访问 http://127.0.0.1:8000/cassandra-entomology-rag/playground。

代码示例

以下是如何从代码中访问模板的示例：

from langserve.client import RemoteRunnable

runnable = RemoteRunnable("http://localhost:8000/cassandra-entomology-rag")

常见问题和解决方案

网络连接问题：由于地理位置的网络限制，访问 API 可能不稳定，建议使用 API 代理服务来提高访问稳定性。
API 密钥问题：确保所有 API 密钥和连接参数均正确配置为环境变量。
Cassandra 连接失败：请检查 .env.template 中的连接参数是否正确。

总结与进一步学习资源

通过使用 cassandra-entomology-rag，我们可以结合使用 Apache Cassandra 和 Astra DB 实现高效的 RAG 应用。接下来，您可以探索以下资源来加深理解：

参考资料

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