Skip to main content

CassandraByteStore

这将帮助您开始使用 Cassandra 键值存储。有关所有 CassandraByteStore 功能和配置的详细文档,请访问 API 参考

概述

Cassandra 是一个 NoSQL、行导向、高度可扩展和高度可用的数据库。

集成细节

包名本地JS 支持包下载包最新
CassandraByteStorelangchain_communityPyPI - 下载量PyPI - 版本

设置

CassandraByteStoreByteStore 的一个实现,它将数据存储在您的 Cassandra 实例中。 存储键必须是字符串,并将映射到Cassandra表的row_id列。 存储的bytes值映射到Cassandra表的body_blob列。

安装

LangChain的CassandraByteStore集成位于langchain_community包中。您还需要根据使用的初始化方法安装cassio包或cassandra-driver包作为对等依赖。

%pip install -qU langchain_community
%pip install -qU cassandra-driver
%pip install -qU cassio

您还需要创建一个 cassandra.cluster.Session 对象,如 Cassandra 驱动程序文档 中所述。具体细节可能有所不同(例如网络设置和身份验证),但这可能类似于:

实例化

您首先需要创建一个 cassandra.cluster.Session 对象,如 Cassandra 驱动程序文档 中所述。具体细节可能有所不同(例如网络设置和身份验证),但这可能类似于:

from cassandra.cluster import Cluster

cluster = Cluster()
session = cluster.connect()

然后您可以创建您的存储!您还需要提供 Cassandra 实例中现有键空间的名称:

<!--IMPORTS:[{"imported": "CassandraByteStore", "source": "langchain_community.storage", "docs": "https://python.langchain.com/api_reference/community/storage/langchain_community.storage.cassandra.CassandraByteStore.html", "title": "CassandraByteStore"}]-->
from langchain_community.storage import CassandraByteStore

kv_store = CassandraByteStore(
table="my_store",
session=session,
keyspace="<YOUR KEYSPACE>",
)

用法

您可以使用 mset 方法在键下设置数据,如下所示:

kv_store.mset(
[
["key1", b"value1"],
["key2", b"value2"],
]
)

kv_store.mget(
[
"key1",
"key2",
]
)

您可以使用 mdelete 方法删除数据:

kv_store.mdelete(
[
"key1",
"key2",
]
)

kv_store.mget(
[
"key1",
"key2",
]
)

使用 cassio 初始化

也可以使用 cassio 来配置会话和键空间。

import cassio

cassio.init(contact_points="127.0.0.1", keyspace="<YOUR KEYSPACE>")

store = CassandraByteStore(
table="my_store",
)

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

API 参考

有关所有 CassandraByteStore 功能和配置的详细文档,请访问 API 参考: https://python.langchain.com/api_reference/community/storage/langchain_community.storage.cassandra.CassandraByteStore.html

相关


Was this page helpful?


You can also leave detailed feedback on GitHub.

扫我,入群扫我,找书