Databricks 集成

使用 LangChain Python 与 Databricks 集成。

Databricks 智能平台是全球首个由生成式 AI 驱动的数据智能平台。将 AI 融入业务的方方面面。

Databricks 以多种方式拥抱 LangChain 生态系统：

1. 🚀 模型服务 - 通过高可用、低延迟的推理端点，访问最先进的 LLM（如 DBRX、Llama3、Mixtral）或您的微调模型，这些模型托管在 Databricks Model Serving 上。LangChain 提供了 LLM (Databricks)、聊天模型 (ChatDatabricks) 和嵌入 (DatabricksEmbeddings) 实现，简化了您托管在 Databricks Model Serving 上的模型与 LangChain 应用程序的集成。
2. 📃 向量搜索 - Databricks Vector Search 是一个无服务器向量数据库，无缝集成在 Databricks 平台内。使用 DatabricksVectorSearch，您可以将高度可扩展且可靠的相似性搜索引擎纳入您的 LangChain 应用程序中。
3. 📊 MLflow - MLflow 是一个开源平台，用于管理完整的 ML 生命周期，包括实验管理、评估、追踪、部署等。MLflow 的 LangChain 集成 简化了现代复合 ML 系统的开发和运营过程。
4. 🌐 SQL 数据库 - Databricks SQL 与 LangChain 中的 SQLDatabase 集成，允许您访问自动优化、性能卓越的数据仓库。
5. 💡 开源模型 - Databricks 开源了模型，例如 DBRX，可通过 Hugging Face Hub 获取。这些模型可以直接与 LangChain 配合使用，利用其与 transformers 库的集成。

安装

第一方 Databricks 集成现在可在 databricks-langchain 合作伙伴包中获得。

pip

pip install databricks-langchain

uv add databricks-langchain

旧的 langchain-databricks 合作伙伴包仍然可用，但即将被弃用。

聊天模型

ChatDatabricks 是一个聊天模型类，用于访问托管在 Databricks 上的聊天端点，包括最先进的模型（如 Llama3、Mixtral 和 DBRX），以及您自己的微调模型。

from databricks_langchain import ChatDatabricks

chat_model = ChatDatabricks(endpoint="databricks-meta-llama-3-70b-instruct")

请参阅 使用示例 以获取更多关于如何在 LangChain 应用程序中使用它的指导。

大语言模型

Databricks 是一个 LLM 类，用于访问托管在 Databricks 上的补全端点。

文本补全模型已被弃用，最新和最流行的模型是 聊天补全模型。请使用 ChatDatabricks 聊天模型来使用这些模型及高级功能（如工具调用）。

from langchain_community.llm.databricks import Databricks

llm = Databricks(endpoint="your-completion-endpoint")

请参阅 使用示例 以获取更多关于如何在 LangChain 应用程序中使用它的指导。

嵌入

DatabricksEmbeddings 是一个嵌入类，用于访问托管在 Databricks 上的文本嵌入端点，包括最先进的模型（如 BGE），以及您自己的微调模型。

from databricks_langchain import DatabricksEmbeddings

embeddings = DatabricksEmbeddings(endpoint="databricks-bge-large-en")

请参阅 使用示例 以获取更多关于如何在 LangChain 应用程序中使用它的指导。

向量搜索

Databricks Vector Search 是一个无服务器的相似性搜索引擎，允许您将数据的向量表示（包括元数据）存储在向量数据库中。借助向量搜索，您可以从 Delta 表创建自动更新的向量搜索索引，这些表由 Unity Catalog 管理，并使用简单的 API 查询它们以返回最相似的向量。

from databricks_langchain import DatabricksVectorSearch

dvs = DatabricksVectorSearch(
    endpoint="<YOUT_ENDPOINT_NAME>",
    index_name="<YOUR_INDEX_NAME>",
    index,
    text_column="text",
    embedding=embeddings,
    columns=["source"]
)
docs = dvs.similarity_search("What is vector search?)

请参阅 使用示例 了解如何设置向量索引并将其与 LangChain 集成。

MLflow 集成

在 LangChain 集成的背景下，MLflow 提供以下功能：

• 实验追踪：跟踪并存储来自您的 LangChain 实验的模型、工件和追踪信息。
• 依赖管理：自动记录依赖库，确保开发、预发布和生产环境之间的一致性。
• 模型评估：提供评估 LangChain 应用的本地功能。
• 追踪：可视化追踪数据流经您的 LangChain 应用的过程。

请参阅 MLflow LangChain 集成 以通过广泛的代码示例和指南了解使用 MLflow 与 LangChain 的全部功能。

SQL 数据库

要连接到 Databricks SQL 或查询结构化数据，请参阅 Databricks 结构化检索器工具文档，若要使用上述创建的 SQL UDF 创建代理，请参阅 Databricks UC 集成。

开源模型

要直接集成托管在 HuggingFace 上的 Databricks 开源模型，您可以使用 LangChain 的 HuggingFace 集成。

from langchain_huggingface import HuggingFaceEndpoint

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

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