DataStax通过创新数据API简化生成式AI RAG应用开发

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DataStax通过新数据API提升生成性人工智能开发

DataStax推出了一款新数据API，旨在简化开发者创建生成性人工智能提升的检索生成（RAG）应用程序的过程。作为开源Apache Cassandra数据库的领先供应商，DataStax利用这一技术支持其AstraDB云数据库服务。自2023年起，他们为平台添加了向量数据库功能，跻身于该领域的主要玩家之列。在最近的一次活动中，DataStax首席执行官自信地称Cassandra为“生成性人工智能的最佳数据库”。

释放向量数据库的力量

向量数据库功能对于RAG应用至关重要，这些应用利用大型语言模型（LLMs）和数据平台生成精准、定制化的输出。自2023年7月以来，DataStax就在AstraDB中提供了向量功能，但用户仍需使用Cassandra查询语言（CQL）进行数据调用。新推出的数据API改变了这一格局，使开发者能够通过Python和JavaScript与数据库进行交互。这一更新使DataStax在竞争中更接近于专门的向量数据库，如最近引入无服务器功能的Pinecone。

DataStax首席产品官Ed Anuff表示：“原生向量数据库仅支持向量查询，而混合数据库在查询建模方面表现优异，二者之间一直存在拉锯。我们的目标是弥合这一差距，而数据API正是实现这一目标的关键。”

简化RAG应用开发

尽管新API并未为AstraDB引入新的向量功能，但它优化了开发流程。Anuff指出，自从引入向量功能以来，大约一半的新AstraDB用户专注于生成性AI应用。然而，这些开发者主要使用Python和JavaScript，而这些语言此前并未直接支持访问AstraDB数据。

在API发布之前，构建人工智能应用需要深入了解CQL，这涉及复杂的数据建模，不利于简化RAG应用开发。此外，查询在向量数据检索方面的效率也较低。

新数据API解决了这些问题，通过自动管理向量化，为Python和JavaScript提供用户友好的接口，并通过高效的存储和索引提升向量数据的性能。这降低了学习曲线，相较于使用现有的Cassandra API，大幅提升了性能。

现代化数据库交互

传统数据库API往往将Python或JavaScript等编程语言转换为数据库的查询语言，这类似于旧的对象关系映射（ORM）方法。DataStax数据API凭借Cassandra独特的架构脱颖而出，促进了数据库内部的深度连接，显著改善了查询性能。

Anuff解释道：“数据API为开发者提供了简单的JSON数据格式。任何可以用JSON表示的数据都可以发送到数据库并从中检索。我们在Cassandra中高效存储这些数据，确保最佳性能。”

利用JVector提升向量搜索

DataStax在向量数据库方面的一项重要进展是JVector搜索引擎，这是嵌入在AstraDB中的一个开源工具。Anuff强调，JVector采用DiskANN，一种针对磁盘优化的近似最近邻（ANN）搜索算法。这种策略在大规模数据检索时显著增强了性能。

DataStax表示，JVector引擎使AstraDB在相关性和检索率方面优于其他向量数据库。DataStax最新的向量开发工作，包括JVector和新数据API，正在为Cassandra社区和AstraDB客户开源。

Anuff表示：“我们坚决致力于为开源生态系统提供资源。我们的目标是确保开发者在选择云服务时能有最简单的路径。”

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