Use Agent Bricks: extração de informações

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Este recurso está em versão Beta. Os administradores do espaço de trabalho podem controlar o acesso a este recurso na página de Pré-visualizações . Veja as prévias do Gerenciador Databricks.

Esta página descreve como criar um agente AI generativo para extração de informações usando Agent Bricks: extração de informações.

O Agent Bricks oferece uma abordagem simples para construir sistemas de agentes AI de alta qualidade e específicos para cada domínio, para casos de uso comuns AI .

O que é o Agent Bricks: information Extraction?

O Agent Bricks oferece suporte à extração de informações e simplifica o processo de transformação de um grande volume de documentos de texto não rotulados em uma tabela estruturada com informações extraídas para cada documento.

Exemplos de extração de informações incluem:

• Extração de preços e informações de arrendamento de contratos.
• Organizar dados a partir de notas de clientes.
• Obter detalhes importantes de artigos de notícias.

O Agent Bricks: information Extraction aproveita os recursos de avaliação automatizada, incluindo MLflow e Agent Evaluation, para permitir uma avaliação rápida da relação custo-qualidade para sua tarefa de extração específica. Essa avaliação permite que o senhor tome decisões informadas sobre o equilíbrio entre precisão e investimento em recursos.

O Agent Bricks utiliza o armazenamentodefault para guardar transformações de dados temporárias, pontos de verificação do modelo e metadados internos que alimentam cada agente. Ao excluir um agente, todos os dados associados a ele são removidos do armazenamento default .

Requisitos

• Um workspace que inclui o seguinte:

  • Prévia (Beta) dos blocos do agente Mosaic AI ativada. Veja as prévias do gerenciar Databricks.
  • sem servidor compute ativado. Consulte os requisitos do compute sem servidor.
  • Unity Catalog habilitado. Consulte Ativar um workspace para Unity Catalog.
  • Acesso a modelos básicos no Unity Catalog por meio do esquema system.ai.
  • Acesso a uma política orçamentáriaserverless com um orçamento diferente de zero.

• Um workspace em uma das regiões compatíveis: us-east-1 ou us-west-2.

• Capacidade de usar a funçãoai_query SQL.

• Arquivos dos quais o senhor deseja extrair dados. Os arquivos devem estar em um volume ou tabela do Unity Catalog.

  • Se o senhor quiser usar PDFs, primeiro converta-os em uma tabela do Unity Catalog. Consulte Usar PDFs no Agent Bricks.
  • Para criar seu agente, o senhor precisa de pelo menos 1 documento não rotulado no volume do Unity Catalog ou 1 linha na tabela.

Criar um agente de extração de informações

Vá para Agentes no painel de navegação esquerdo do seu workspace. No bloco Extração de informações , clique em Construir .

o passo 1: Configure seu agente

Configure seu agente:

1. No campo Nome , insira um nome para seu agente.

2. Selecione o tipo de dados que você deseja fornecer. O senhor pode escolher entre Unlabeled dataset (conjunto de dados sem rótulo ) ou Labeled dataset (conjunto de dados com rótulo ).

3. Selecione o endereço dataset para fornecer.

Unlabeled dataset

Se você selecionar Sem rótulo dataset :

1. No campo de localização do conjunto de dados , selecione a pasta ou tabela que deseja usar no volume Unity Catalog. Se você selecionar uma pasta, ela deverá conter documentos em um formato de documento compatível.

   Veja a seguir um exemplo de volume:

   /Volumes/main/info-extraction/bbc_articles/

2. Se o senhor estiver fornecendo uma tabela, selecione a coluna que contém os dados de texto no site dropdown. A coluna da tabela deve conter dados em um formato de dados compatível.

   Se o senhor quiser usar PDFs, primeiro converta-os em uma tabela do Unity Catalog. Consulte Usar PDFs no Agent Bricks.

3. O Agent Bricks infere e gera automaticamente um exemplo de saída JSON contendo dados extraídos do seu dataset no campo "Saída JSON de exemplo" . Você pode aceitar a saída de exemplo, editá-la ou substituí-la por um exemplo da saída JSON desejada. O agente retorna as informações extraídas usando este formato.

Labeled dataset

Se você selecionar rótulo dataset :

1. No campo datasetde verdades fundamentais , selecione a tabela Unity Catalog que contém seus dados de verdades fundamentais.
2. No campo Coluna de entrada , selecione a coluna que contém o texto que você deseja que o agente processe. Os dados nessa coluna devem estar no formato str.
3. No campo da coluna "Resposta verdadeira" , selecione a coluna que contém as respostas ideais esperadas. Os dados nesta coluna devem ser strings JSON . Cada linha nesta coluna deve seguir o mesmo formato JSON. Linhas contendo chaves adicionais ou ausentes não são aceitáveis.
4. No campo de saída JSON de exemplo , o Agent Bricks gera automaticamente um exemplo de saída JSON usando a primeira linha de dados da coluna de resposta de referência. Verifique se a saída JSON corresponde ao formato esperado.

4. Verifique se o campo de saída JSON de exemplo corresponde ao formato de resposta desejado. Edite conforme necessário.

   Por exemplo, o seguinte exemplo de saída JSON pode ser usado para extrair informações de um conjunto de artigos de notícias:

   JSON

   {
     "title": "Economy Slides to Recession",
     "category": "Politics",
     "paragraphs": [
       {
         "summary": "GDP fell by 0.1% in the last three months of 2004.",
         "word_count": 38
       },
       {
         "summary": "Consumer spending had been depressed by one-off factors such as the unseasonably mild winter.",
         "word_count": 42
       }
     ],
     "tags": ["Recession", "Economy", "Consumer Spending"],
     "estimate_time_to_read_min": 1,
     "published_date": "2005-01-15",
     "needs_review": false
   }

5. Em Escolha do modelo , selecione o modelo mais adequado para o seu agente de extração de informações:

   • Otimizar para escalabilidade (default): Escolha esta opção se estiver processando grandes volumes de dados ou se preferir um agente com boa relação custo-benefício. Este modelo foi projetado para altas taxas de transferência e tempos de resposta mais rápidos e é adequado para a maioria das tarefas de extração de informação.
   • Otimizar para Complexidade : Escolha esta opção se precisar de raciocínio complexo e priorizar a precisão em detrimento da velocidade e do custo. Este modelo oferece maior capacidade de raciocínio para documentos mais longos (como demonstrações financeiras) e pode lidar com extrações mais complexas (como extrair mais de 40 campos de esquema).

6. Clique em Criar agente .

Formatos de documentos suportados

A tabela a seguir mostra os tipos de arquivos de documentos suportados para seus documentos de origem se o senhor fornecer um volume do Unity Catalog.

Arquivos de código	Arquivos de documentos	arquivos de registro
.c .cc .cpp .cs .css .cxx .go .h .hpp .htm .html .java .js .json .jsonl .jsx .lua .md .php .pl .py .rb .sh .swift .tex .ts .tsx	.md .rst .tex .txt .xml .xsd .xsl	.diff .err .log .out .patch

Formatos de dados suportados

Agent Bricks: a extração de informações é compatível com os seguintes tipos de dados e esquemas para os documentos de origem se o senhor fornecer uma tabela Unity Catalog. O Agent Bricks também pode extrair esses tipos de dados de cada documento.

• str
• int
• float
• boolean
• enum (usado para tarefas de classificação onde o agente deve selecionar apenas categorias predefinidas)
• Objeto
• Matrizes

enum (adequado para tarefas de classificação onde queremos que o agente produza apenas um conjunto de categorias predefinidas) objeto (no lugar de "campos aninhados personalizados") variedade

o passo 2: Melhore seu agente

Na tab "Construir" , revise os exemplos de saída para ajudá-lo a refinar a definição do seu esquema e adicionar instruções para obter melhores resultados.

1. À esquerda, revise exemplos de respostas e forneça feedback para ajustar seu agente. Esses exemplos são baseados na sua configuração atual do agente.

   1. Clique em uma linha para visualizar a entrada e a resposta completas.
   2. Na parte inferior, ao lado de "Esta resposta está correta?" , forneça feedback selecionando uma das opções. Sim ou Corrija isso . Para o feedback " Corrigir ", forneça detalhes adicionais sobre como o agente deve alterar sua resposta e clique em Salvar .
   3. Após concluir a revisão de todas as respostas, clique em Sim, atualize o agente . Ou você pode clicar em Salvar feedback e atualizar após analisar pelo menos três respostas.

2. À direita, em Campos de saída , refine as descrições dos campos do seu esquema de extração. Essas descrições são o que o agente utiliza para entender o que você deseja extrair. Utilize as respostas de exemplo à esquerda para ajudá-lo a refinar a definição do esquema.

   1. Para cada campo, revise e edite a definição do esquema conforme necessário. Utilize as respostas de exemplo à esquerda para ajudá-lo(a) a refinar essas descrições.
   2. Para editar o nome e o tipo do campo, clique em Editar campo .
   3. Para adicionar um novo campo, clique Adicionar novo campo . Insira o nome, o tipo e a descrição e clique em Confirmar .
   4. Para remover um campo, clique Remover campo .
   5. Clique em Salvar e atualizar para atualizar a configuração do seu agente.

3. (Opcional) À direita, em Instruções , insira quaisquer instruções globais para o seu agente. Estas instruções aplicam-se a todos os elementos extraídos. Clique em Salvar e atualizar para aplicar as instruções.

4. Novas respostas de amostra são geradas no lado esquerdo. Revise essas respostas atualizadas e continue a refinar a configuração do seu agente até que as respostas sejam satisfatórias.

o passo 3: Use seu agente

Você pode usar seu agente no fluxo de trabalho no Databricks. Por default, o endpoint do Agent Bricks é zerado após três dias de inatividade, portanto, você só é cobrado pelo tempo de atividade.

Para começar a usar seu agente, clique em Usar . Você pode escolher usar seu agente de várias maneiras:

• extração de dados para todos os documentos : Clique em iniciar extração para abrir o editor SQL e use ai_query para enviar solicitações ao seu novo agente de extração de informações.
• Criar pipeline ETL : Clique em Criar pipeline para implantar um pipeline que será executado em intervalos agendados para usar seu agente em novos dados. Consulte o pipeline declarativoLakeFlow Spark para obter mais informações sobre o pipeline.
• Teste seu agente : clique em Abrir no Playground para testar seu agente em um ambiente de teste e ver como ele funciona. Veja Bate-papo com LLMs e protótipos de aplicativos AI generativa usando AI Playground para saber mais sobre AI Playground.

(Opcional) o passo 4: Avalie seu agente

Para garantir que você criou um agente de alta qualidade, execute uma avaliação e revise o relatório de qualidade resultante.

1. Mude para a tab Qualidade .

2. Clique avaliação de execução .

3. No painel Nova Avaliação que desliza para fora, configure a avaliação:

   1. Selecione o nome da execução de avaliação. Você pode escolher usar um nome gerado ou fornecer um nome personalizado.
   2. Selecione o dataset de avaliação. Você pode escolher usar o mesmo dataset de origem usado para criar seu agente ou fornecer um dataset de avaliação personalizado usando dados rotulados ou não rotulados.

4. Clique para iniciar a avaliação .

5. Após a conclusão da execução da sua avaliação, revise o relatório de qualidade:

   • Por default é exibida uma view de resumo . Revisar a qualidade geral, o custo, a Taxa de transferência e o relatório resumido das métricas de avaliação. Clique Ao lado do campo de esquema, você pode ver como esse campo é avaliado.

     

   • Mude para a view Detalhada para obter mais detalhes. Esta view mostra cada solicitação e a pontuação de avaliação para cada uma delas. Clique em uma solicitação para ver detalhes adicionais, como entrada, saída, avaliações, rastreamentos e prompts relacionados. Você também pode editar as avaliações da solicitação e fornecer feedback adicional.

     

Consultar o agente endpoint

Há várias maneiras de consultar o assistente de conhecimento criado endpoint. Use os exemplos de código fornecidos no AI Playground como ponto de partida.

1. No site Configure tab, clique em Open in playground (Abrir no playground ).
2. No Playground, clique em Obter código .
3. Escolha como o senhor deseja usar o endpoint:
   • Selecione Aplicar nos dados para criar uma consulta SQL que aplique o agente a uma coluna específica da tabela.
   • Selecione Curl API para obter um exemplo de código para consultar o endpoint usando curl.
   • Selecione Python API para obter um exemplo de código para interagir com o endpoint usando Python.

gerenciar permissões

Por default, somente os autores do Agent Bricks e os administradores workspace têm permissões para acessar o agente. Para permitir que outros usuários editem ou consultem seu agente, você precisa conceder-lhes permissão explicitamente.

Para gerenciar as permissões do seu agente:

1. Abra sua agência no Agent Bricks.

2. Na parte superior, clique em Cardápio de kebabs.

3. Clique em gerenciar permissões .

4. Na janela Configurações de Permissão , selecione o usuário, grupo ou entidade de serviço.

5. Selecione a permissão que deseja conceder:

   • Gerenciar : Permite gerenciar os Agent Bricks, incluindo definir permissões, editar a configuração do agente e melhorar sua qualidade.
   • Permissão para consulta : Permite consultar o endpoint do Agent Bricks no AI Playground e por meio da API. Usuários com apenas essa permissão não podem view ou editar o agente no Agent Bricks.

6. Clique em Adicionar .

7. Clique em Salvar .

nota

Para endpoints de agente criados antes de 16 de setembro de 2025 , você pode conceder permissões de "Pode consultar" ao endpoint na página "Endpoint de serviço" .

Use PDFs no Agent Bricks

Os PDFs ainda não são suportados nativamente no Agent Bricks: information Extraction e Custom LLM. No entanto, o senhor pode usar o fluxo de trabalho da interface do usuário do Agent Brick para converter uma pasta de arquivos PDF em markdown e, em seguida, usar a tabela resultante do Unity Catalog como entrada ao criar seu agente. Esse fluxo de trabalho usa ai_parse_document para a conversão. Siga estas etapas:

1. Clique em Agents no painel de navegação esquerdo para abrir o Agent Bricks no Databricks.

2. Nos casos de uso de Extração de informações ou LLM personalizado, clique em Usar PDFs .

3. No painel lateral que se abre, preencha os seguintes campos para criar um novo fluxo de trabalho para converter seus PDFs:

   1. Selecione a pasta com PDFs ou imagens : selecione a pasta Unity Catalog que contém os PDFs que você deseja usar.
   2. Selecione a tabela de destino : Selecione o esquema de destino para a tabela de remarcação para baixo convertida e, opcionalmente, ajuste o nome da tabela no campo abaixo.
   3. Select active SQL warehouse : Selecione o site SQL warehouse para executar o fluxo de trabalho.

   

4. Clique em começar a importar .

5. O senhor será redirecionado para o All fluxo de trabalho tab, que lista todos os seus fluxos de trabalho em PDF. Use o site tab para monitorar o status do seu trabalho.

   

   Se o fluxo de trabalho falhar, clique no nome do trabalho para abri-lo e view mensagens de erro para ajudá-lo a depurar.

6. Quando o fluxo de trabalho for concluído com êxito, clique no nome do trabalho para abrir a tabela no Catalog Explorer e explorar e entender as colunas.

7. Use a tabela do Unity Catalog como dados de entrada no Agent Bricks ao configurar seu agente.

Limitações

• informação Os agentes de extração possuem um comprimento máximo de contexto de 128k tokens.
• Os espaços de trabalho que possuem Segurança Avançada e conformidade ativadas não são suportados.
• Não há suporte para tipos de esquema de união.