推出Astra DB Data API，提升开发者体验

增强的Astra开发者体验

通过与客户和开发者的紧密合作，Astra在提升产品体验方面取得了显著进展，尤其是在生成式人工智能（GenAI）应用领域。这一过程包括内部产品试用（dogfooding）、与客户共同创新以及广泛的开发者访谈。这些努力为Astra产品体验带来了革命性的改进。

新的数据API：简化开发流程

全新推出的数据API旨在消除复杂数据建模的需求，让开发者能够快速投入应用程序的开发。这在快速发展的GenAI市场中尤为重要。底层技术依然基于Apache Cassandra®，充分利用其强大的扩展性、性能和实时索引功能。通过结合Cassandra和Data API，Astra DB为GenAI应用开发提供了从初始数据加载到生产部署的完整路径。

在设计API时，我们将易用性作为首要目标，同时保留了灵活性和功能的丰富性。API支持向量集合和非向量集合，开发者可以执行向量搜索查询、应用复杂的文档过滤，并将两者结合以获得高度相关的结果。

新客户端库：支持Python、TypeScript和Java

针对Python、TypeScript和Java的全新客户端库现已推出，旨在简化Astra DB的开发流程。这些语言专属的库让从事GenAI应用开发的开发者能够快速上手。只需一个API端点和令牌，开发者即可轻松将高性能、可扩展的向量存储集成到他们的GenAI应用中。

尽管这些库是为特定语言设计的，但我们确保了跨语言的一致开发体验。无论使用哪种编程语言，开发者都能享受到同样的便捷性和高效性。

Astra门户升级：更强大的数据浏览器

过去，Astra门户主要通过Cassandra查询语言（CQL）控制台提供数据访问和管理。然而，这对不熟悉CQL的开发者来说存在一定门槛。为此，我们推出了改进版的Data Explorer，并集成了新的Data API。这一工具让对CQL了解有限甚至完全不了解的开发者，也能快速将数据集成到他们的数据库和应用程序中。

Data Explorer的一大亮点是支持相似性搜索分数的可视化。开发者可以进行基于向量的搜索，并获得最多100个按相似性排序的结果。这对RAG（检索增强生成）和AI代理等使用场景尤为有利。此外，Data Explorer还支持混合搜索过滤器，提供了更通用且强大的数据查询功能。

实用性为核心的文档设计

我们重新定义了文档的编写方式，确保在项目开发的每个阶段，开发者都能获得所需的精准信息。文档不再只是信息的堆积，而是转变为实用的开发指南。这种转变让文档内容更具针对性，避免了冗余信息的干扰。

我们的目标是让开发者在阅读文档时感到简单易懂，甚至会想：“这看起来很容易！”通过这种方式，我们不仅希望帮助开发者完成当前任务，还希望让他们对使用Astra DB充满信心，进而将其作为GenAI项目的首选平台。

一个简单而高效的开发者旅程

总而言之，Astra DB通过推出全新数据API、直观的客户端库、多功能的Data Explorer以及实用性为核心的文档，极大地简化了GenAI应用程序的开发流程。这些改进不仅提升了开发效率，还为开发者提供了更加流畅和高效的体验。

原文链接: https://www.datastax.com/blog/general-availability-data-api-for-enhanced-developer-experience