**初探ChatDatabricks：在LangChain中集成Databricks聊天模型**

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引言

在现代数据科学和机器学习的背景下，集成和部署模型越来越重要。Databricks Lakehouse平台通过统一的数据、分析和AI功能，为这个过程提供了一站式解决方案。今天我们将探讨如何使用ChatDatabricks类，在LangChain应用中集成Databricks聊天模型。本文将提供实用的知识、代码示例，并讨论潜在的挑战及其解决方案。

主要内容

什么是ChatDatabricks？

ChatDatabricks是一个包装类，用于连接到Databricks Model Serving端点的聊天模型。它支持所有ChatModel的方法，包括异步API。其主要特点包括工具调用、标记级流式传输和原生异步支持。

设置环境

要访问Databricks模型，首先需要创建一个Databricks账号，设置凭证，并安装所需的包。如果你在Databricks工作区外运行LangChain应用程序，需要手动设置Databricks工作区主机名和个人访问令牌。

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: ")

安装必要的包

在开始之前，确保安装langchain-community和mlflow包：

%pip install -qU langchain-community mlflow>=2.9.0

实例化ChatDatabricks

以下示例展示了如何实例化ChatDatabricks并查询DBRX-instruct模型：

from langchain_community.chat_models import ChatDatabricks

chat_model = ChatDatabricks(
    endpoint="databricks-dbrx-instruct",
    temperature=0.1,
    max_tokens=256,
    # 使用API代理服务提高访问稳定性
)

response = chat_model.invoke("What is MLflow?")
print(response.content)

异步调用

支持异步调用使得多个请求可以同时进行，从而提高效率：

import asyncio

async def get_responses(chat_model, questions):
    tasks = [chat_model.ainvoke(question) for question in questions]
    responses = await asyncio.gather(*tasks)
    return responses

questions = ["Where is the capital of Japan?", "Tell me about Databricks."]
responses = await get_responses(chat_model, questions)
for response in responses:
    print(response.content)

常见问题和解决方案

访问受限的API

由于某些地区的网络限制，开发者可能需要考虑使用API代理服务来确保访问的稳定性。这可以通过Databricks的代理端点实现，具体方法请参考官方文档。

定制模型的包装

对于自定义模型，只需确保模型端点符合OpenAI兼容的输入/输出格式，然后使用相同的方式进行包装：

chat_model_custom = ChatDatabricks(
    endpoint="YOUR_ENDPOINT_NAME",
    temperature=0.1,
    max_tokens=256,
    # 使用API代理服务提高访问稳定性
)
response = chat_model_custom.invoke("How are you?")
print(response.content)

总结和进一步学习资源

通过本文，我们初步了解了如何在LangChain中集成和使用Databricks聊天模型。对于更多功能和高级配置，请参考以下学习资源：

参考资料

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