Astra DB

DataStax 的 Astra DB 是建立在 Cassandra 上的无服务器向量数据库，通过易于使用的 JSON API 方便地提供。

AstraDBStore 和 AstraDBByteStore 需要安装 astrapy 包：

%pip install --upgrade --quiet  astrapy

Store 需要以下参数：

• api_endpoint：Astra DB API 端点。看起来像 https://01234567-89ab-cdef-0123-456789abcdef-us-east1.apps.astra.datastax.com

• token：Astra DB 令牌。看起来像 AstraCS:6gBhNmsk135....

• collection_name：Astra DB 集合名称

• namespace：（可选）Astra DB 命名空间

AstraDBStore

AstraDBStore 是 BaseStore 的实现，将所有内容存储在 DataStax Astra DB 实例中。

存储键必须是字符串，并将映射到 Astra DB 文档的 _id 字段。

存储值可以是任何可以由 json.dumps 序列化的对象。

在数据库中，条目的形式将是：

{
  "_id": "<key>",
  "value": <value>
}

from langchain_community.storage import AstraDBStore

from getpass import getpass
ASTRA_DB_API_ENDPOINT = input("ASTRA_DB_API_ENDPOINT = ")
ASTRA_DB_APPLICATION_TOKEN = getpass("ASTRA_DB_APPLICATION_TOKEN = ")

store = AstraDBStore(
    api_endpoint=ASTRA_DB_API_ENDPOINT,
    token=ASTRA_DB_APPLICATION_TOKEN,
    collection_name="my_store",
)

store.mset([("k1", "v1"), ("k2", [0.1, 0.2, 0.3])])
print(store.mget(["k1", "k2"]))

['v1', [0.1, 0.2, 0.3]]

与 CacheBackedEmbeddings 的使用

您可以将 AstraDBStore 与 CacheBackedEmbeddings 结合使用，以缓存嵌入计算的结果。

请注意，AstraDBStore 将嵌入存储为浮点数列表，而不是首先将它们转换为字节，因此我们不在那里使用 fromByteStore。

from langchain.embeddings import CacheBackedEmbeddings
from langchain_openai import OpenAIEmbeddings
embeddings = CacheBackedEmbeddings(
    underlying_embeddings=OpenAIEmbeddings(), document_embedding_store=store
)

AstraDBByteStore

AstraDBByteStore 是 ByteStore 的实现，将所有内容存储在 DataStax Astra DB 实例中。

存储键必须是字符串，并将映射到 Astra DB 文档的 _id 字段。

存储的 bytes 值将转换为 base64 字符串，以便存储到 Astra DB 中。

在数据库中，条目的形式将是：

{
  "_id": "<key>",
  "value": "bytes encoded in base 64"
}

from langchain_community.storage import AstraDBByteStore

from getpass import getpass
ASTRA_DB_API_ENDPOINT = input("ASTRA_DB_API_ENDPOINT = ")
ASTRA_DB_APPLICATION_TOKEN = getpass("ASTRA_DB_APPLICATION_TOKEN = ")

store = AstraDBByteStore(
    api_endpoint=ASTRA_DB_API_ENDPOINT,
    token=ASTRA_DB_APPLICATION_TOKEN,
    collection_name="my_store",
)

store.mset([("k1", b"v1"), ("k2", b"v2")])
print(store.mget(["k1", "k2"]))

[b'v1', b'v2']