使用Databricks与LangChain进行生成式AI应用开发

技术背景介绍

随着生成式AI的发展，企业越来越多地寻求将AI技术融入其业务流程。Databricks作为全球首个由生成式AI驱动的数据智能平台，通过与LangChain生态系统的深度集成，提供了强大的模型服务、矢量搜索、MLflow集成等功能，赋能开发者快速构建现代化AI应用。

核心原理解析

Databricks的平台提供了多种工具来支持生成式AI应用的开发。其中，LangChain是一个功能强大的框架，能够无缝集成Databricks的各项服务，为开发者提供从模型服务到数据处理的完整支持。

1. 模型服务：通过LangChain的接口，开发者可以轻松访问Databricks上的大规模语言模型（LLMs）及聊天模型，实现高效的文本生成和交互式对话。
2. 矢量搜索：Databricks提供的无服务器矢量数据库，结合LangChain的矢量搜索功能，能够实现高效的相似性搜索。
3. MLflow集成：MLflow帮助管理和追踪机器学习实验，LangChain的集成简化了模型的评估和部署过程。
4. SQL数据访问：Databricks SQL与LangChain集成，提供了高性能的自动优化数据仓库能力。

代码实现演示

下面的示例代码展示了如何使用LangChain集成Databricks的各种服务。

使用ChatDatabricks进行聊天模型服务

from langchain_community.chat_models.databricks import ChatDatabricks

# 初始化聊天模型
chat_model =</