OpenAI 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 OpenAI 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 OpenAI が組み合わされ、強力なジェネレーション AI アプリが生まれます。

必要条件

Python 3.10以降をインストールします。

Unity Catalog ツールを OpenAI と統合する

ノートブックまたは Python スクリプトで次のコードを実行して Unity Catalog ツールを作成し、OpenAI モデルを呼び出しながら使用します。

OpenAI 用の Databricks Unity Catalog 統合パッケージをインストールします。
Python
```
%pip install unitycatalog-openai[databricks]
%pip install mlflow -U
dbutils.library.restartPython()
```

Unity Catalog 関数クライアントのインスタンスを作成します。

Python
from unitycatalog.ai.core.base import get_uc_function_client

client = get_uc_function_client()

Python で記述された Unity Catalog 関数を作成します。

Python
CATALOG = "your_catalog"
SCHEMA = "your_schema"

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

def code_function(code: str) -> str:
  """
  Runs Python code.

  Args:
    code (str): The python code to run.
  Returns:
    str: The result of running the Python code.
  """
  import sys
  from io import StringIO
  stdout = StringIO()
  sys.stdout = stdout
  exec(code)
  return stdout.getvalue()

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

Unity Catalog 関数のインスタンスをツールキットとして作成し、関数を実行してツールが適切に動作することを確認します。

Python
from unitycatalog.ai.openai.toolkit import UCFunctionToolkit
import mlflow

# Enable tracing
mlflow.openai.autolog()

# Create a UCFunctionToolkit that includes the UC function
toolkit = UCFunctionToolkit(function_names=[func_name])

# Fetch the tools stored in the toolkit
tools = toolkit.tools
client.execute_function = tools[0]

ツールと共に OpenAI モデルに要求を送信します。

Python
import openai

messages = [
  {
    "role": "system",
    "content": "You are a helpful customer support assistant. Use the supplied tools to assist the user.",
  },
  {"role": "user", "content": "What is the result of 2**10?"},
]
response = openai.chat.completions.create(
  model="gpt-4o-mini",
  messages=messages,
  tools=tools,
)
# check the model response
print(response)

OpenAI が応答を返した後、Unity Catalog 関数呼び出しを呼び出して、OpenAI に応答を返す応答を生成します。

Python
import json

# OpenAI sends only a single request per tool call
tool_call = response.choices[0].message.tool_calls[0]
# Extract arguments that the Unity Catalog function needs to run
arguments = json.loads(tool_call.function.arguments)

# Run the function based on the arguments
result = client.execute_function(func_name, arguments)
print(result.value)

回答が返されたら、OpenAI への後続の呼び出しの応答ペイロードを構築できます。

Python
# Create a message containing the result of the function call
function_call_result_message = {
  "role": "tool",
  "content": json.dumps({"content": result.value}),
  "tool_call_id": tool_call.id,
}
assistant_message = response.choices[0].message.to_dict()
completion_payload = {
  "model": "gpt-4o-mini",
  "messages": [*messages, assistant_message, function_call_result_message],
}

# Generate final response
openai.chat.completions.create(
  model=completion_payload["model"], messages=completion_payload["messages"]
)

ユーティリティ

ツールのレスポンスを作成するプロセスを簡素化するために、 ucai-openai パッケージには、OpenAI ChatCompletion レスポンスメッセージをレスポンス生成に使用できるように変換するユーティリティ generate_tool_call_messagesがあります。

Python
from unitycatalog.ai.openai.utils import generate_tool_call_messages

messages = generate_tool_call_messages(response=response, client=client)
print(messages)

注記

応答に複数の選択肢エントリが含まれている場合は、generate_tool_call_messages を呼び出すときに choice_index 引数を渡して、使用する選択肢エントリを選択できます。現在、多肢選択式エントリの処理はサポートされていません。

必要条件​

Unity Catalog ツールを OpenAI と統合する​

ユーティリティ​

必要条件

Unity Catalog ツールを OpenAI と統合する

ユーティリティ