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标题: Groq LPU 与 DataStax Enterprise：构建下一代AI驱动网络应用 [打印本页]

作者: 链载Ai 时间: 2025-12-2 09:46
标题: Groq LPU 与 DataStax Enterprise：构建下一代AI驱动网络应用

ingFang SC", Cambria, Cochin, Georgia, Times, "Times New Roman", serif;letter-spacing: normal;outline: 0px;text-align: left;line-height: 1.75em;">简介

本文将深入探讨 Groq 的创新语言处理单元（LPU）与 DataStax Enterprise（DSE）、Cassio 和 Langchain 的强大数据管理功能之间的完美结合。

ingFang SC", Cambria, Cochin, Georgia, Times, "Times New Roman", serif;letter-spacing: normal;outline: 0px;text-align: left;line-height: 1.75em;">Groq: AI 的引擎

想象一下，有这样一个与众不同的 AI 平台：Groq，它拥有世界上首个语言处理单元（LPU）。这项突破性技术因其独特的单核流架构而设计出色，专为速度和一致性而生。对于开发者来说，这意味着你的实时 AI 应用每次都能顺利运行。

梦之队：Groq、DSE、Cassio 与 Langchain

我们来看看这个全明星团队的核心成员：

Groq LPU：作为 Groq 的心脏，LPU 以闪电般的速度处理信息，确保你承担的任何任务都能得到可靠的结果。
DataStax Enterprise (DSE)：这个强大的平台为你的网络应用提供了一个可扩展和灵活的数据存储基础。
Cassio：想象 Cassio 是 DSE 的内置数据金库，这个 NoSQL 数据库擅长轻松处理大型数据集，非常适合 webloader 应用。
Langchain：这个框架是你构建复杂 AI 功能（如推理和生成创新文本格式）的秘密武器，一切都在你的 webloader RAG 应用中实现。

这个组合为何如此强大

通过将 Groq 的 LPU 与 DSE、Cassio 和 Langchain 结合，你将获得一系列好处：

极速性能：Groq 的 LPU 确保你的 webloader RAG 应用能瞬间得到实时结果，大大减少了那些令人沮丧的延迟。
可靠的性能：与一些 AI 系统不同，Groq 的预测性架构让你能精确知道任何任务的确切执行时间，为用户带来更可靠的体验。
可扩展的数据管理：DSE 的强大基础设施能够随着你的应用数据需求的增长而无缝扩展，让你永远不必担心存储限制。
强力的数据检索：作为 NoSQL 的佼佼者，Cassio 让你能以闪电般的速度访问和操纵大型数据集，这对 webloader 应用至关重要。
AI 开发变得简单：Langchain 简化了在你的 webloader RAG 应用中构建复杂 AI 功能的过程。
出类拔萃：通过利用 Groq 的前沿技术，你在创造创新和快速响应的网络应用的竞赛中获得了显著的优势。

ingFang SC", Cambria, Cochin, Georgia, Times, "Times New Roman", serif;letter-spacing: normal;outline: 0px;text-align: left;line-height: 1.75em;">代码实现

这一节提供了一个基本的代码示例，展示了 Groq、DSE、Cassio 和 Langchain 之间的互动。

第一步：安装库

pipinstalllangchain_openailangchain_corepython-dotenvbs4pypdfcassiobeautifulsoup4langchain-groqwikipediaarxivlangchainhub

第二步：导入库

import os, bs4from langchain_groq import ChatGroqfrom langchain_community.document_loaders import WebBaseLoaderfrom langchain_community.embeddings import OllamaEmbeddingsfrom langchain_community.embeddings import OpenAIEmbeddingsfrom langchain.chains import create_retrieval_chainfrom langchain.chains.combine_documents import create_stuff_documents_chain
from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitterfrom langchain.indexes.vectorstore import VectorStoreIndexWrapperfrom langchain_core.prompts import ChatPromptTemplatefrom langchain.vectorstores.cassandra import Cassandraimport cassio

第三步：初始化 Groq API、Open API 和 AstraDB

groq_api_key=""
os.environ["OPENAI_API_KEY"]=""
## connection of the ASTRA DBASTRA_DB_APPLICATION_TOKEN="" # enter the "AstraCS:..." string found in in your Token JSON file"ASTRA_DB_ID=""cassio.init(token=ASTRA_DB_APPLICATION_TOKEN,database_id=ASTRA_DB_ID)

第四步：加载数据

loader=WebBaseLoader(web_paths=("<https://lilianweng.github.io/posts/2023-06-23-agent/>",), bs_kwargs=dict(parse_only=bs4.SoupStrainer( class_=("post-title","post-content","post-header")
 )))
text_documents=loader.load()

第五步：分割、向量索引和检索（链）

embeddings=OpenAIEmbeddings()astra_vector_store=Cassandra(embedding=embeddings,table_name="qa_mini_demo",session=None,keyspace=None
)
llm=ChatGroq(groq_api_key=groq_api_key, model_name="mixtral-8x7b-32768")
prompt = ChatPromptTemplate.from_template("""Answer the following question based only on the provided context.Think step by step before providing a detailed answer.I will tip you $1000 if the user finds the answer helpful.<context>{context}</context>
Question: {input}""")
retriever=astra_vector_store.as_retriever()document_chain=create_stuff_documents_chain(llm,prompt)retrieval_chain=create_retrieval_chain(retriever,document_chain)
response=retrieval_chain.invoke({"input":"Chain of thought (CoT; Wei et al. 2022) has become a standard prompting technique"})response

ingFang SC", Cambria, Cochin, Georgia, Times, "Times New Roman", serif;letter-spacing: normal;outline: 0px;text-align: left;line-height: 1.75em;">结论

这个由 Groq、DSE、Cassio 和 Langchain 组成的梦之队赋予你构建卓越 webloader RAG 应用的力量。Groq 的 LPU 提供了无与伦比的速度和可预测性，而 DSE、Cassio 和 Langchain 则为可扩展的数据管理和流线型 AI 开发提供了坚实的基础。有了这个强大的组合，你可以创造出超越竞争对手、重新定义用户体验的突破性网络应用。

ingFang SC", Cambria, Cochin, Georgia, Times, "Times New Roman", serif;letter-spacing: normal;outline: 0px;text-align: left;line-height: 1.75em;">资源：

Github Notebook：https://github.com/mcks2000/llm_notebooks/blob/main/rag/langchain_rag_groq.ipynb

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