Databricks Apps でチャット UI を構築して共有する

Databricks アプリを使用して、デプロイされたエージェントのカスタムチャット UI を構築します。これにより、ブランド化されたインタラクティブなインターフェースを作成し、ユーザーがエージェントと対話する方法を完全に制御できるようになります。

デプロイされたエージェントとチャットするためのチャットUIの例。

カスタム UI 要件を必要としないプレプロダクション運用テストの場合は、組み込みレビューアプリを使用してください。ここで説明するカスタムアプリのアプローチは、ブランディング、特殊な機能、または強化されたユーザーエクスペリエンスを必要とする本番運用の展開向けです。

必要条件

次のいずれかのエンドポイントタイプを含む Databricks ワークスペースにアクセスできる必要があります。

カスタムエージェント:agents.deploy() チャット または応答タスクタイプで使用してデプロイされました
エージェントブリック ：ナレッジアシスタントまたはマルチエージェントスーパーバイザー
基盤モデル : チャット タスクタイプのエンドポイント。Mosaic AI Model Serving でサポートされている基盤モデルを参照してください。

注記

レガシースキーマを使用するエージェントはサポートされていません。

次の開発ツールが必要です。

NPM CLI : ローカル開発に必要です。GitHub - NPM CLI を参照)
Databricks CLI : 認証に必要です。インストールガイドを参照してください。
1. Databricks CLI をインストールします。
2. プロフィール名を設定してください:
  Bash
```
export DATABRICKS_CONFIG_PROFILE='your_profile_name'
```
3. 認証を設定します。
  Bash
```
databricks auth login --profile "$DATABRICKS_CONFIG_PROFILE"
```

サンプルアプリe2e-chatbot-app-next は、 NextJS 、 React 、およびAI SDK使用して、本番運用可能なチャットインターフェイスを構築します。

テンプレートの使用方法の詳細については、プロジェクトのREADME.md を参照してください。

サンプルアプリでは次のことが示されています。

ストリーミング出力 : 非ストリーミングモードへの自動フォールバックを使用して生成されるエージェント応答を表示します。
ツール呼び出し :エージェントフレームワークのベストプラクティスを使用して作成されたエージェントのツール呼び出しをレンダリングします。
Databricks Agent と基盤モデルの統合 : 基盤モデル、 Databricks Agent サービスエンドポイント、および Agent Bricks への直接接続
Databricks 認証 : Databricks 認証を使用して、チャットアプリのエンドユーザーを識別し、会話を安全に管理します。
永続的なチャット履歴 : 完全なガバナンスを備えた Databricks Lakebase (Postgres) に会話を保存します

注記

以前の Streamlit テンプレートe2e-chatbot-app も引き続き使用できますが、NextJS アプリの番運用機能がありません。

アプリをテストした後、他のユーザーにアプリを表示する権限を付与できます。「Databricks アプリのアクセス許可を構成する」を参照してください。

アプリのURLを他のユーザーと共有して、エージェントがエージェントとチャットしてフィードバックを提供できるようにします。

画像やその他のマルチモーダル入力はサポートされていません
このアプリは、 Databricksの推奨認証方法 (ローカル開発の場合はDatabricks CLI認証、デプロイされたアプリの場合はDatabricksサービスプリンシパル認証) のみをサポートします。
- その他の認証メカニズム (PAT、Azure マネージド ID など) はサポートされていません。

この例では、アプリコードがデータベースインスタンス内の固定のai_chatbotスキーマをターゲットにしているため、アプリごとに 1 つのデータベースのみが作成されます。同じインスタンスから複数のアプリをホストするには、次の手順を実行する必要があります。