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DataStax Astra DB 是一个基于 Apache Cassandra® 构建的无服务器 AI 就绪数据库,通过易于使用的 JSON API 方便地提供。
请参阅 DataStax 提供的教程

安装和设置

安装以下 Python 包
pip install "langchain-astradb>=0.6,<0.7"
创建数据库(如果需要)并获取 连接密钥。设置以下变量
ASTRA_DB_API_ENDPOINT="API_ENDPOINT"
ASTRA_DB_APPLICATION_TOKEN="TOKEN"

向量存储

此处显示了一些典型的初始化模式
from langchain_astradb import AstraDBVectorStore

vector_store = AstraDBVectorStore(
    embedding=my_embedding,
    collection_name="my_store",
    api_endpoint=ASTRA_DB_API_ENDPOINT,
    token=ASTRA_DB_APPLICATION_TOKEN,
)


from astrapy.info import VectorServiceOptions

vector_store_vectorize = AstraDBVectorStore(
    collection_name="my_vectorize_store",
    api_endpoint=ASTRA_DB_API_ENDPOINT,
    token=ASTRA_DB_APPLICATION_TOKEN,
    collection_vector_service_options=VectorServiceOptions(
        provider="nvidia",
        model_name="NV-Embed-QA",
    ),
)


from astrapy.info import (
    CollectionLexicalOptions,
    CollectionRerankOptions,
    RerankServiceOptions,
    VectorServiceOptions,
)

vector_store_hybrid = AstraDBVectorStore(
    collection_name="my_hybrid_store",
    api_endpoint=ASTRA_DB_API_ENDPOINT,
    token=ASTRA_DB_APPLICATION_TOKEN,
    collection_vector_service_options=VectorServiceOptions(
        provider="nvidia",
        model_name="NV-Embed-QA",
    ),
    collection_lexical=CollectionLexicalOptions(analyzer="standard"),
    collection_rerank=CollectionRerankOptions(
        service=RerankServiceOptions(
            provider="nvidia",
            model_name="nvidia/llama-3.2-nv-rerankqa-1b-v2",
        ),
    ),
)
AstraDBVectorStore 类的显著特点
  • 原生异步 API;
  • 搜索中的元数据过滤;
  • MMR(最大边际相关性)搜索;
  • 服务器端嵌入计算(在 Astra DB 术语中为 “vectorize”);
  • 从现有、已预填充的 Astra DB 集合中自动检测其设置;
  • 混合搜索(向量 + BM25,然后是重新排名步骤);
  • 支持非 Astra Data API(例如自托管 HCD 部署);
示例笔记本中了解更多信息。 请参阅 DataStax 提供的示例

LLM 缓存

from langchain.globals import set_llm_cache
from langchain_astradb import AstraDBCache

set_llm_cache(AstraDBCache(
    api_endpoint=ASTRA_DB_API_ENDPOINT,
    token=ASTRA_DB_APPLICATION_TOKEN,
))

语义 LLM 缓存

from langchain.globals import set_llm_cache
from langchain_astradb import AstraDBSemanticCache

set_llm_cache(AstraDBSemanticCache(
    embedding=my_embedding,
    api_endpoint=ASTRA_DB_API_ENDPOINT,
    token=ASTRA_DB_APPLICATION_TOKEN,
))

文档加载器

from langchain_astradb import AstraDBLoader

loader = AstraDBLoader(
    collection_name="my_collection",
    api_endpoint=ASTRA_DB_API_ENDPOINT,
    token=ASTRA_DB_APPLICATION_TOKEN,
)
示例笔记本中了解更多信息。

自查询检索器

from langchain_astradb import AstraDBVectorStore
from langchain_classic.retrievers.self_query.base import SelfQueryRetriever

vector_store = AstraDBVectorStore(
    embedding=my_embedding,
    collection_name="my_store",
    api_endpoint=ASTRA_DB_API_ENDPOINT,
    token=ASTRA_DB_APPLICATION_TOKEN,
)

retriever = SelfQueryRetriever.from_llm(
    my_llm,
    vector_store,
    document_content_description,
    metadata_field_info
)

存储

from langchain_astradb import AstraDBStore

store = AstraDBStore(
    collection_name="my_kv_store",
    api_endpoint=ASTRA_DB_API_ENDPOINT,
    token=ASTRA_DB_APPLICATION_TOKEN,
)
请参阅 AstraDBStore 的 API 参考。

字节存储

from langchain_astradb import AstraDBByteStore

store = AstraDBByteStore(
    collection_name="my_kv_store",
    api_endpoint=ASTRA_DB_API_ENDPOINT,
    token=ASTRA_DB_APPLICATION_TOKEN,
)
请参阅 AstraDBByteStore 的 API 参考。
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