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Die folgenden Notizbücher zeigen, wie sie das AI Search Python SDK verwenden. Referenzinformationen finden Sie in der Python SDK-Referenz.
LangChain
Weitere Informationen zur Verwendung von LangChain mit Databricks AI Search finden Sie unter Databricks-Vektorsuchintegration.
| Laptop | Description |
|---|---|
| KI-Suche mit dem Python SDK | Erstellen Sie einen Suchendpunkt, erstellen Sie einen Delta-Synchronisierungsvektorindex, führen Sie Ähnlichkeitssuchen aus, und konvertieren Sie Ergebnisse in LangChain-Dokumente. |
Verwenden eines Einbettungsmodells
Diese Notizbücher zeigen, wie Sie einen Databricks Model Serving-Endpunkt konfigurieren, um Einbettungen zu generieren.
| Laptop | Description |
|---|---|
| Verwenden eines OpenAI-Einbettungsmodells | Verwenden Sie das Python SDK mit einem externen Einbettungsmodell (OpenAI), um einen AI-Suchindex zu erstellen und abzufragen. |
| Verwenden Sie ein GTE-Einbettungsmodell | Verwenden Sie das GTE Foundation-Einbettungsmodell, um ein Dataset in eine Delta-Tabelle zu laden, den Text zu unterteilen, einen AI-Suchendpunkt und einen Delta-Synchronisierungsindex zu erstellen und Ähnlichkeitssuchen auszuführen. |
| Registrieren und Bedienen eines OSS-Einbettungsmodells | Laden Sie ein Open Source Einbettungsmodell (e5-small-v2) von Hugging Face herunter, registrieren Sie es im Unity-Katalog, und stellen Sie es als Model Serving-Endpunkt für die Verwendung mit Databricks AI Search bereit. |
Verwenden der KI-Suche mit einem OAuth-Token
| Laptop | Description |
|---|---|
| Verwenden der KI-Suche mit einem OAuth-Token | Führen Sie Abfragen an einem Databricks AI Search-Endpunkt mithilfe des Python-SDK oder direkter HTTP-Anfragen durch, wobei die Authentifizierung über ein OAuth-Token eines Service-Principals über den netzwerkoptimierten Pfad erfolgt. |