> DataStax Astra DB 是一个无服务器的 AI 就绪数据库，构建于 Apache Cassandra® 并通过易于使用的 JSON API 便捷提供。

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"

uv add langchain-astradb>=0.6,<0.7

创建数据库（如需要）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

这里展示了几个典型的初始化模式：

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",
        ),
    ),
)

类的显著特性 AstraDBVectorStore:

• - 原生异步 API；
• - 搜索中的元数据过滤；
• - MMR（最大边际相关性）搜索；
• - 服务端嵌入计算（"vectorize" 在 Astra DB 术语中）；
• - 从现有的、预填充的 Astra DB 集合中自动检测其设置；
• - 混合搜索 （向量 + BM25，然后进行重排序步骤）；
• - 支持非 Astra Data API（例如自托管 HCD 部署）；

在 示例笔记本.

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,
)

在 示例笔记本.

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.

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.