解锁Databricks潜力：如何使用Databricks Embeddings进行嵌入模型集成

引言

在现代数据处理和人工智能应用中，数据的嵌入表示扮演了至关重要的角色。Databricks Lakehouse平台通过将数据、分析和AI整合在一个平台上，为行业应用提供了强大的基础设施。本篇文章将详细介绍如何使用Databricks Embeddings来集成嵌入模型，让您能够在LangChain应用中高效利用这些强大的工具。

主要内容

什么是Databricks Embeddings?

Databricks Embeddings是一个能够封装由Databricks Model Serving托管的嵌入模型的类。无论是开箱即用的基础模型、您自己定制的模型、还是外部托管的模型，Databricks都能兼容OpenAI风格的输入/输出格式，从而满足不同应用场景的需求。

使用前的准备工作

设置Databricks账户和凭证

• 如果您在Databricks工作区以外运行LangChain应用，则需要设置工作区主机名和个人访问令牌。
• 使用环境变量DATABRICKS_HOST和DATABRICKS_TOKEN设置主机名和访问令牌。

import getpass
import os

os.environ["DATABRICKS_HOST"