Databricks Assistant の応答を改善するためのヒント

このページでは、Databricks Assistant がより良い応答を提供するための一般的なヒントとベスト プラクティスについて説明します。

アシスタントを好みに合わせてカスタマイズするには、手順を入力します。アシスタントの機能を拡張するには、エージェント スキルを作成し、 MCP サーバーに接続します。

具体的に

Databricks Assistant が提供する構造と詳細は、同じプロンプトでも随時異なります。アシスタントに必要な情報を目的の形式や詳細レベルなどで返せるように、できる限り多くのガイダンスを提供するようにしてください。次のことを行うことを検討してください。

• 探している詳細レベルを指定します。たとえば、「このコードを数文で説明してください」や「このコードを行ごとに説明してください」などです。
• アシスタントで使用するライブラリを指定します。たとえば、「Matplotlibを使用してビジュアライゼーションを作成する」や「Seabornを使用してビジュアライゼーションを作成する」などです。
• 必要な応答の構造を指定します。たとえば、「番号付きのステップで指示を提供する」や「手順を箇条書きで簡単な説明で指示を提供する」などです。
• プロンプトは具体的にしてください。Databricks Assistant は、テーブルと列のスキーマとメタデータを認識しているため、自然言語を使用して質問できます。たとえば、「シーズン中に 500 回以上のトライをした人について、現役および引退した NFL クォーターバックのパス完了率をリストします。」Databricks Assistant は、 s.player_id や s.attemptsなどの列のデータを使用して回答します。

Databricks Assistant はコンテキストを使用して、より適切な回答を提供します

テーブル、パイプライン、ノートブック、クエリ、ファイルなどの特定のコンテキストをアシスタントに提供できます。アシスタントチャットパネルで、 コンテキストを追加して 、提供するリソースを手動で選択します。チャットプロンプトに@<resource-name>と入力してコンテキストを参照することもできます。選択された各コンテキストはプロンプト ボックスの上部にリストされ、チャットに残ります。

手動で提供するコンテキストに加えて、Databricks Assistant はテーブルと列のスキーマおよびメタデータにアクセスできます。これにより、自然言語を使用して、より正確なクエリを生成できるようになります。たとえば、テーブルに State という列がある場合、Databricks Assistant にミシガン州に住んでいるユーザーのリストを生成するように依頼できます。

Databricks Assistant は次のコンテキストを使用します。

• 現在のノートブック セルまたは Databricks SQL エディター タブのコードまたはクエリ。
• テーブルと列の名前と説明。
• 以前のプロンプトの質問。
• お気に入りのテーブルとアクティブなテーブル。
• エラーの診断 機能の場合、エラー出力からのスタックトレース。

Databricks Assistant は会話履歴を使用して、より適切で正確な回答を提供するため、プロンプト全体を書き換えることなく、以前の応答の出力を変更するように Databricks Assistant に依頼できます。アシスタントのチャット履歴を使用して、アシスタント ウィンドウで DataFrames を繰り返しクリーニング、探索、フィルター処理、スライスします。

アシスタントがデータセットを操作できるようにする

アシスタントは、作業中のテーブルに関するコンテキストにアクセスできます。データセットを操作するときに応答を改善するためにできることをいくつか示します。

• テーブルを検索するときは、「テーブルを検索」プロンプトまたはコマンド /findTables を使用して、より良い応答を得ることができます。たとえば、「NFL の試合に関連するテーブルを検索する」などです。

• プロンプト内の特定のテーブルを参照するには、 @<table-name>を使用します。クリックして手動でテーブルを選択することもできます チャットにコンテキストを追加します。アシスタントはそのテーブルを使用して応答をカスタマイズします。

• データフレーム から列を選択する場合、開始クエリを指定することで、より正確な結果を得ることができます。 たとえば、 SELECT * FROM <table_name>のようなステートメントを指定します。 これにより、Databricks Assistant は列名を取得でき、推測する必要がなくなります。

• 列データ型変換を使用して操作を実行する必要がある場合は、詳細を指定する必要がある場合があります。たとえば、「このコードを Pandas から PySparkに変換します。 Pandas DataFrame を PySpark DataFrame に変換するために必要なコードを含め、列チャーンのデータ型をブール値から整数に変更します。」

• Unity Catalog のテーブルと列を文書化します。「 AI が生成したコメントを Unity Catalog オブジェクトに追加する」を参照してください。これにより、アシスタントはデータに関するより多くのコンテキストを得ることができます。カタログ エクスプローラーでテーブルまたは列のコメントを使用して、サンプル データの行を追加します。たとえば、高さ列の形式が feet-inchesであるとします。アシスタントがデータを解釈しやすくするには、「高さ列は文字列形式で、ハイフンで区切られています。例: '6-2'。詳細については、 表と列のコメントについては、「 データおよび AI アセットにコメントを追加する」を参照してください。

Databricks Assistant チャット ウィンドウでコードを編集して実行する

[アシスタント] ウィンドウでコードを実行して検証するか、スクラッチパッドとして使用します。コードを実行するには、[アシスタント] ウィンドウのコード ボックスの左上隅にある をクリックします。

以下のタブは、Python と SQL コードの例を示しています。

Python

SQL

[アシスタント] ウィンドウでコードを実行すると、出力が表示され、変数がノートブックで使用可能になります。

コードをノートブックに移動する前に、Databricks Assistant が生成したコードをアシスタントチャットボックスで直接編集することもできます。

Shift + Enter を使用して、チャット テキスト ボックスに新しい行を追加する

Shift + Enter を使用して、アシスタント チャット テキスト ボックスに新しい行を追加します。これにより、Databricks Assistant へのメッセージを簡単に書式設定して整理できます。

ノートブックでのセル アクションの使用

セル アクションには、コードの文書化 (コメント)、修正、説明などの一般的なタスクへのショートカットが含まれます。

追加のリソース

• アシスタントを好みに合わせてカスタマイズするには、手順を入力します。
• アシスタントのカスタム機能を拡張するには、エージェント スキルを作成します。
• アシスタントに外部ツールやデータ ソースへのアクセスを許可するには、アシスタントをMCP サーバーに接続します。
• データアナリストのためのDatabricksアシスタントのヒントとコツ
• データエンジニアのためのDatabricks Assistantヒントとコツ