探索Databricks Lakehouse平台：为数据、分析和AI赋能

引言

在数据驱动的世界中，如何有效地管理和分析数据一直是企业面临的主要挑战。Databricks Lakehouse平台通过整合数据、分析和AI，提供了一个一体化的解决方案，这篇文章将指导你如何开始使用DatabricksLLM模型，并在LangChain应用中进行集成。

主要内容

DatabricksLLM模型概述

DatabricksLLM类封装了一个补全端点，该端点可以作为以下两种端点类型之一被托管：

1. Databricks 模型服务：推荐用于生产和开发。
2. 集群驱动程序代理应用：推荐用于交互式开发。

虽然DatabricksLLM类是一个遗留实现，存在一些功能兼容性上的限制，例如不支持异步调用和批处理API，但它仍然是理解和使用Databricks模型的一个起点。

设置Databricks

要访问Databricks模型，你需要创建一个帐户，设置凭据（如果你在Databricks工作区外），并安装所需的软件包。

凭据设置

如果你在Databricks内运行LangChain应用，可以跳过这一步。否则，需要手动设置Databricks工作区主机名和个人访问令牌到DATABRICKS_HOST和DATABRICKS_TOKEN环境变量中。

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: ")

此外，还可以在初始化Databricks类时传递这些参数：

from langchain_community.llms import Databricks

databricks = Databricks(
    host="https://your-workspace.cloud.databricks.com",
    token=dbutils.secrets.get(scope="YOUR_SECRET_SCOPE", key="databricks-token"),  # noqa: F821
)

安装

确保安装必要的包以支持Databricks集成：

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

代码示例

以下是如何封装模型服务端点并调用的示例：

from langchain_community.llms import Databricks

llm = Databricks(endpoint_name="YOUR_ENDPOINT_NAME")  # 使用API代理服务提高访问稳定性
response = llm.invoke("How are you?")
print(response)

常见问题和解决方案

1. 网络限制：由于某些地区的网络限制，开发者可能需要考虑使用API代理服务来确保稳定访问Databricks API。
2. 模型签名不兼容：可以使用transform_input_fn和transform_output_fn来适配不同的输入输出格式。

def transform_input(**request):
    full_prompt = f"{request['prompt']}\nBe Concise."
    request["prompt"] = full_prompt
    return request

def transform_output(response):
    return response.upper()

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)

总结和进一步学习资源

Databricks Lakehouse平台提供了数据和AI的无缝整合。通过本文，你应能初步掌握如何在LangChain应用中使用DatabricksLLM模型。对于更多功能和配置，建议查阅Databricks API参考。

参考资料

1. Databricks官方文档
2. MLflow项目
3. LangChain社区文档

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