使用 ChatDatabricks 模型在 LangChain 上开发智能聊天应用

## 技术背景介绍

Databricks Lakehouse Platform 是一个统一的数据、分析和人工智能平台，提供了一站式的数据处理解决方案。ChatDatabricks 类是一个专注于聊天模型的包装器，用于利用 Databricks 模型服务进行聊天应用开发。该平台支持多种基础模型和自定义模型的托管，能够满足不同的业务需求。

## 核心原理解析

ChatDatabricks 通过 LangChain 社区包提供了一种与 Databricks 模型服务进行集成的方式。它支持 OpenAI 兼容的聊天输入/输出格式，使得开发者能快速将不同类型的模型应用于聊天应用中。无论是基础模型、用户自定义模型还是外部模型，ChatDatabricks 都能有效地进行封装和调用。

## 代码实现演示

首先，你需要设置Databricks工作区的主机名和访问令牌作为环境变量：

```python
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: ")

安装必要的 Python 包：

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

实例化 ChatDatabricks 模型并进行调用：

from langchain_community.chat_models import ChatDatabricks

# 创建 ChatDatabricks 实例
chat_model = ChatDatabricks(
    endpoint="databricks-dbrx-instruct",
    temperature=0.1,
    max_tokens=256,
)

# 调用聊天模型
message = chat_model.invoke("What is MLflow?")
print(message.content)

通过流式方式接收响应：

for chunk in chat_model.stream("How are you?"):
    print(chunk.content, end="|")

应用场景分析

ChatDatabricks 可以用于各种聊天应用开发场景，例如客服聊天机器人、智能问答系统和数据咨询助手等。它支持将基础模型和自定义模型无缝集成到现有应用中，并通过异步调用和流式响应提高响应效率。

实践建议

• 确保准确配置环境变量，尤其是在 Databricks 外部使用时。
• 开发过程中可以使用 ChatDatabricks 的流式响应和异步调用提高应用性能。
• 定期更新和管理模型，确保提供最新的功能和最佳性能。

如果遇到问题欢迎在评论区交流。

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