cassandra-entomology-rag

这个模板将使用Apache Cassandra®或Astra DB通过CQL（Cassandra向量存储类）执行RAG。

环境设置

为了进行设置，您需要：

一个Astra向量数据库。您必须有一个数据库管理员令牌，具体是以AstraCS:...开头的字符串。
数据库ID。
一个OpenAI API密钥。（更多信息在这里）

您也可以使用常规的Cassandra集群。在这种情况下，按.env.template中所示提供USE_CASSANDRA_CLUSTER条目以及后续的环境变量来指定如何连接到它。

连接参数和密钥必须通过环境变量提供。请参考.env.template中所需的变量。

用法

要使用此包，您首先应该安装LangChain CLI：

pip install -U langchain-cli

要创建一个新的LangChain项目并将其安装为唯一的包，可以执行以下操作：

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

如果要将其添加到现有项目中，只需运行：

langchain app add cassandra-entomology-rag

并将以下代码添加到您的server.py文件中：

from cassandra_entomology_rag import chain as cassandra_entomology_rag_chain

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

（可选）现在让我们配置LangSmith。 LangSmith将帮助我们跟踪、监视和调试LangChain应用程序。 LangSmith目前处于私有测试版，您可以在此处注册。如果您没有访问权限，可以跳过此部分

export LANGCHAIN_TRACING_V2=true
export LANGCHAIN_API_KEY=<your-api-key>
export LANGCHAIN_PROJECT=<your-project>  # 如果未指定，默认为"default"

如果您在此目录中，则可以直接启动LangServe实例：

langchain serve

这将在本地启动FastAPI应用程序，服务器正在本地运行，地址为 http://localhost:8000

我们可以在http://127.0.0.1:8000/docs上查看所有模板我们可以在http://127.0.0.1:8000/cassandra-entomology-rag/playground访问playground

我们可以通过以下代码访问模板：

from langserve.client import RemoteRunnable

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

参考

带有LangServe链的独立存储库：这里。

cassandra-entomology-rag

环境设置​

用法​

参考​

环境设置

用法

参考