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Databricks Lakehouse 平台将数据、分析和 AI 统一在一个平台上。
本指南提供 Databricks 嵌入模型 的快速入门概述。有关所有 DatabricksEmbeddings 功能和配置的详细文档，请访问 API 参考。

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概述

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集成详情

类包
DatabricksEmbeddingsdatabricks-langchain

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支持的方法

DatabricksEmbeddings 支持 Embeddings 类的所有方法，包括异步 API。

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终结点要求

DatabricksEmbeddings 封装的服务终结点必须具有 OpenAI 兼容的嵌入输入/输出格式（参考）。只要输入格式兼容，DatabricksEmbeddings 就可用于托管在 Databricks Model Serving 上的任何类型终结点：
  1. 基础模型 - 精选的最先进基础模型，如 BAAI General Embedding（BGE）。这些终结点可在您的 Databricks 工作区中直接使用，无需任何配置。
  2. 自定义模型 - 您也可以通过 MLflow 将自定义嵌入模型部署到服务终结点，可选择 LangChain、Pytorch、Transformers 等框架。
  3. 外部模型 - Databricks 终结点可作为代理为托管在 Databricks 之外的模型提供服务，例如 OpenAI text-embedding-3 等专有模型服务。

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设置

要访问 Databricks 模型，您需要创建 Databricks 账户、设置凭证（仅在 Databricks 工作区外部时需要），并安装所需包。

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凭证（仅在 Databricks 外部时需要）

如果您在 Databricks 内部运行 LangChain 应用，可以跳过此步骤。 否则，您需要手动将 Databricks 工作区主机名和个人访问令牌分别设置到 DATABRICKS_HOST 和 DATABRICKS_TOKEN 环境变量中。有关如何获取访问令牌，请参阅身份验证文档。 
import getpass
import os

os.environ["DATABRICKS_HOST"] = "https://your-workspace.cloud.databricks.com"
if "DATABRICKS_TOKEN" not in os.environ:
    os.environ["DATABRICKS_TOKEN"] = getpass.getpass(
        "Enter your Databricks access token: "
    )

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安装

LangChain Databricks 集成位于 databricks-langchain 包中： 
pip install -qU databricks-langchain

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实例化

from databricks_langchain import DatabricksEmbeddings

embeddings = DatabricksEmbeddings(
    endpoint="databricks-bge-large-en",
    # Specify parameters for embedding queries and documents if needed
    # query_params={...},
    # document_params={...},
)

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索引与检索

嵌入模型通常用于检索增强生成（RAG）流程，既用于数据索引，也用于后续检索。更详细的说明请参阅我们的 RAG 教程。 以下展示如何使用上面初始化的 embeddings 对象对数据进行索引和检索。本示例将在 InMemoryVectorStore 中索引并检索一个示例文档。 
# Create a vector store with a sample text
from langchain_core.vectorstores import InMemoryVectorStore

text = "LangChain is the framework for building context-aware reasoning applications"

vectorstore = InMemoryVectorStore.from_texts(
    [text],
    embedding=embeddings,
)

# Use the vectorstore as a retriever
retriever = vectorstore.as_retriever()

# Retrieve the most similar text
retrieved_document = retriever.invoke("What is LangChain?")

# show the retrieved document's content
retrieved_document[0].page_content

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直接使用

在底层，向量存储和检索器实现会分别调用 embeddings.embed_documents(...) 和 embeddings.embed_query(...) 来为文本创建嵌入。 您可以直接调用这些方法来满足自己的使用需求。

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嵌入单条文本

您可以使用 embed_query 嵌入单条文本或文档： 
single_vector = embeddings.embed_query(text)
print(str(single_vector)[:100])  # Show the first 100 characters of the vector

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嵌入多条文本

您可以使用 embed_documents 嵌入多条文本： 
text2 = (
    "LangGraph is a library for building stateful, multi-actor applications with LLMs"
)
two_vectors = embeddings.embed_documents([text, text2])
for vector in two_vectors:
    print(str(vector)[:100])  # Show the first 100 characters of the vector

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异步使用

您还可以使用 aembed_query 和 aembed_documents 异步生成嵌入： 
import asyncio


async def async_example():
    single_vector = await embeddings.aembed_query(text)
    print(str(single_vector)[:100])  # Show the first 100 characters of the vector


asyncio.run(async_example())

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API 参考

有关 DatabricksEmbeddings 功能和配置选项的详细文档，请参阅 API 参考。
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