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エージェントを構造化データに接続する

AIエージェントは、質問に答えたり、レコードを更新したり、データ パイプラインを作成したりするために、構造化データをクエリまたは操作する必要があることがよくあります。

Databricks 、エージェントをUnity Catalogテーブルおよび外部データ ストア内の構造化データに接続するための複数のアプローチを提供します。 事前構成された MCP サーバーを使用してGenie spacesやSQLウェアハウスにすぐにアクセスしたり、特殊なワークフロー用のカスタム ツールを構築したりできます。

このページでは、次の方法を説明します。

Unity Catalogテーブル内のデータのクエリ​

エージェントがUnity Catalogテーブル内のデータをクエリする必要がある場合、 Databricks Genie spaces使用を推奨します。 Genieスペースは、 Genieコンテキスト内で保持し、自然言語を使用してクエリを実行できる最大 25 個のUnity Catalogテーブルのコレクションです。 エージェントは、事前設定された MCP URL を使用してGenieにアクセスできます。

Genieスペースに接続するには:

  1. クエリを実行するテーブルを含むGenieスペースを作成し、そのスペースにアクセスする必要があるユーザーまたはサービスプリンシパルとスペースを共有します。 AI/BI Genieスペースのセットアップと管理」を参照してください。
  2. エージェントを作成し、それをスペースの事前構成された管理対象 MCP URL に接続します: https://<workspace-hostname>/api/2.0/mcp/genie/{genie_space_id} 。

マネージド MCP サーバーに接続するエージェントを作成する方法については、 「Databricks マネージド MCP サーバーの使用」を参照してください。

注記

Genieの管理対象 MCP サーバーはGenie MCP ツールとして呼び出します。つまり、 Genie APIs呼び出すときに履歴は渡されません。

Unity Catalog SQL 関数ツールを使用したデータのクエリ​

クエリが事前にわかっていて、エージェントが を提供する場合は、 Unity Catalog SQL関数を使用して構造化検索ツールを作成します。

次の例では、 lookup_customer_infoという Unity Catalog 関数を作成します。これにより、AI エージェントは仮想のcustomer_dataテーブルから構造化データを取得できるようになります。

SQL エディターで次のコードを実行します。

SQL
CREATE OR REPLACE FUNCTION main.default.lookup_customer_info(
  customer_name STRING COMMENT 'Name of the customer whose info to look up'
)
RETURNS STRING
COMMENT 'Returns metadata about a particular customer, given the customer's name, including the customer's email and ID. The
customer ID can be used for other queries.'
RETURN SELECT CONCAT(
    'Customer ID: ', customer_id, ', ',
    'Customer Email: ', customer_email
  )
  FROM main.default.customer_data
  WHERE customer_name = customer_name
  LIMIT 1;

Unity Catalog ツールを作成したら、エージェントに追加します。エージェント ツールの作成を参照してください。