LangChain と Databricks Unity Catalog ツールの統合
Databricks Unity Catalog を使用して、SQL 関数と Python 関数を LangChain および LangGraph ワークフローのツールとして統合します。この統合により、Unity Catalog のガバナンスと LangChain の機能が組み合わされ、強力な LLM ベースのアプリケーションが構築されます。
必要条件
- Python 3.10以降をインストールします。
LangChain と Databricks Unity Catalog の統合
この例では、Unity Catalog ツールを作成し、その機能をテストして、エージェントに追加します。Databricks ノートブックで次のコードを実行します。
依存関係のインストール
Databricks オプションを使用して Unity Catalog AI パッケージをインストールし、LangChain 統合パッケージをインストールします。
この例では LangChain を使用していますが、同様のアプローチを他のライブラリにも適用できます。Unity Catalogツールとサードパーティの生成AIフレームワークとの統合を参照してください。
# Install the Unity Catalog AI integration package with the Databricks extra
%pip install unitycatalog-langchain[databricks]
# Install Databricks Langchain integration package
%pip install databricks-langchain
dbutils.library.restartPython()
Databricks 関数クライアントを初期化する
Databricks 関数クライアントを初期化します。
from unitycatalog.ai.core.base import get_uc_function_client
client = get_uc_function_client()
ツールのロジックを定義する
ツールのロジックを含む Unity Catalog 関数を作成します。
CATALOG = "my_catalog"
SCHEMA = "my_schema"
def add_numbers(number_1: float, number_2: float) -> float:
"""
A function that accepts two floating point numbers adds them,
and returns the resulting sum as a float.
Args:
number_1 (float): The first of the two numbers to add.
number_2 (float): The second of the two numbers to add.
Returns:
float: The sum of the two input numbers.
"""
return number_1 + number_2
function_info = client.create_python_function(
func=add_numbers,
catalog=CATALOG,
schema=SCHEMA,
replace=True
)
関数をテストする
関数をテストして、期待どおりに動作することを確認します。
result = client.execute_function(
function_name=f"{CATALOG}.{SCHEMA}.add_numbers",
parameters={"number_1": 36939.0, "number_2": 8922.4}
)
result.value # OUTPUT: '45861.4'
UCFunctionToolKit を使用して関数をラップします
UCFunctionToolkit
を使用して関数をラップし、エージェントオーサリングライブラリからアクセスできるようにします。このツールキットは、異なるライブラリ間での一貫性を確保し、レトリーバーの自動トレースなどの便利な機能を追加します。
from databricks_langchain import UCFunctionToolkit
# Create a toolkit with the Unity Catalog function
func_name = f"{CATALOG}.{SCHEMA}.add_numbers"
toolkit = UCFunctionToolkit(function_names=[func_name])
tools = toolkit.tools
エージェントでツールを使用する
UCFunctionToolkit
の tools
プロパティを使用して、ツールを LangChain エージェントに追加します。
この例では、わかりやすくするために LangChain の AgentExecutor
API を使用して単純なエージェントを作成します。本番運用ワークロードの場合は、 ChatAgent
例に示されているエージェント作成ワークフローを使用します。
from langchain.agents import AgentExecutor, create_tool_calling_agent
from langchain.prompts import ChatPromptTemplate
from databricks_langchain import (
ChatDatabricks,
UCFunctionToolkit,
)
import mlflow
# Initialize the LLM (replace with your LLM of choice, if desired)
LLM_ENDPOINT_NAME = "databricks-meta-llama-3-3-70b-instruct"
llm = ChatDatabricks(endpoint=LLM_ENDPOINT_NAME, temperature=0.1)
# Define the prompt
prompt = ChatPromptTemplate.from_messages(
[
(
"system",
"You are a helpful assistant. Make sure to use tools for additional functionality.",
),
("placeholder", "{chat_history}"),
("human", "{input}"),
("placeholder", "{agent_scratchpad}"),
]
)
# Enable automatic tracing
mlflow.langchain.autolog()
# Define the agent, specifying the tools from the toolkit above
agent = create_tool_calling_agent(llm, tools, prompt)
# Create the agent executor
agent_executor = AgentExecutor(agent=agent, tools=tools, verbose=True)
agent_executor.invoke({"input": "What is 36939.0 + 8922.4?"})