Integrar o Anthropic com as ferramentas do Databricks Unity Catalog

Use o Databricks Unity Catalog para integrar funções SQL e Python como ferramentas nas chamadas LLM do Anthropic SDK. Essa integração combina a governança do Unity Catalog com os modelos do Anthropic para criar aplicativos poderosos do AI.

Requisitos

Use o Databricks Runtime 15.0 e o acima.

Integrar as ferramentas do Unity Catalog com o Anthropic

Execute o seguinte código em um Notebook ou script Python para criar uma ferramenta Unity Catalog e usá-la ao chamar um modelo Anthropic.

Instale o pacote de integração do Databricks Unity Catalog para o Anthropic.
Python
```
%pip install unitycatalog-anthropic[databricks]
dbutils.library.restartPython()
```

Crie uma instância do cliente de funções do Unity Catalog.

Python
from unitycatalog.ai.core.base import get_uc_function_client

client = get_uc_function_client()

Crie uma função do Unity Catalog escrita em Python.

Python
CATALOG = "your_catalog"
SCHEMA = "your_schema"

func_name = f"{CATALOG}.{SCHEMA}.weather_function"

def weather_function(location: str) -> str:
  """
  Fetches the current weather from a given location in degrees Celsius.

  Args:
    location (str): The location to fetch the current weather from.
  Returns:
    str: The current temperature for the location provided in Celsius.
  """
  return f"The current temperature for {location} is 24.5 celsius"

client.create_python_function(
  func=weather_function,
  catalog=CATALOG,
  schema=SCHEMA,
  replace=True
)

Crie uma instância da função Unity Catalog como um kit de ferramentas.

Python
from unitycatalog.ai.anthropic.toolkit import UCFunctionToolkit

# Create an instance of the toolkit
toolkit = UCFunctionToolkit(function_names=[func_name], client=client)

Use uma chamada de ferramenta no Anthropic.

Python
import anthropic

# Initialize the Anthropic client with your API key
anthropic_client = anthropic.Anthropic(api_key="YOUR_ANTHROPIC_API_KEY")

# User's question
question = [{"role": "user", "content": "What's the weather in New York City?"}]

# Make the initial call to Anthropic
response = anthropic_client.messages.create(
  model="claude-3-5-sonnet-20240620",  # Specify the model
  max_tokens=1024,  # Use 'max_tokens' instead of 'max_tokens_to_sample'
  tools=toolkit.tools,
  messages=question  # Provide the conversation history
)

# Print the response content
print(response)

Construa uma resposta da ferramenta. A resposta do modelo Claude contém um bloco de metadados de solicitação de ferramenta se uma ferramenta precisar ser chamada.

Python
from unitycatalog.ai.anthropic.utils import generate_tool_call_messages

# Call the UC function and construct the required formatted response
tool_messages = generate_tool_call_messages(
  response=response,
  client=client,
  conversation_history=question
)

# Continue the conversation with Anthropic
tool_response = anthropic_client.messages.create(
  model="claude-3-5-sonnet-20240620",
  max_tokens=1024,
  tools=toolkit.tools,
  messages=tool_messages,
)

print(tool_response)

O pacote unitycatalog.ai-anthropic inclui um utilitário de tratamento de mensagens para simplificar a análise e o tratamento de uma chamada para a função Unity Catalog. As utilidades fazem o seguinte:

Detecta os requisitos de chamada de ferramentas.
Extrai as informações de chamada da ferramenta da consulta.
Realiza a chamada para a função Unity Catalog.
Analisa a resposta da função Unity Catalog.
Crie o próximo formato de mensagem para continuar a conversa com Claude.

nota

O histórico completo da conversa deve ser fornecido no argumento conversation_history para o generate_tool_call_messages API. Os modelos Claude exigem a inicialização da conversa (a pergunta original de entrada do usuário) e todas as respostas subsequentes geradas pelo LLM e os resultados da chamada da ferramenta multivoltas.

Requisitos​

Integrar as ferramentas do Unity Catalog com o Anthropic​

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Integrar as ferramentas do Unity Catalog com o Anthropic