パイプライン開発に Genie Code を使用する
プレビュー
この機能は パブリック プレビュー段階です。
このページでは、Genie Code でエージェント モードを選択することで利用できる AI データ エージェントである、パイプライン開発用の Genie Code を紹介します。LakeFlow Spark宣言型パイプライン (SDP) とLakeFlow Pipelines Editor 用に特別に設計されており、データの探索、パイプライン コードの生成と実行、エラーの修正をすべて 1 つのプロンプトから行います。
パイプライン開発における Genie Code とは何ですか?
エージェント モードのGenie Code は、SDP およびLakeFlow Pipelines Editor でマルチステップのデータエンジニアリング ワークフロー全体を自動化できる自律パートナーです。

Genie Code のチャット モードと比較して、エージェント モードには、ソリューションの計画、関連アセットの取得、コードの実行、パイプライン出力を使用した結果の改善、エラーの自動修正などの機能が拡張されています。
エージェント モードのGenie Codeは、パイプライン全体を最初からエンドツーエンドで計画および生成したり、既存のパイプラインでの作業を加速したりできます。 エージェントはお客様と協力して計画を承認し、次のステップを確認してから続行します。承認されると、Genie Code はツールを使用して、テーブルの検索、SQL または Python ソース ファイルの編集、パイプラインの更新の実行、パイプライン データセットの読み取りなどのタスクを実行できます。
Genie Code のアクセスとアクションは、ユーザーの権限によって制御されます。アクセス権のあるデータにのみアクセスでき、権限のある操作のみを実行できます。
Genie Code でエージェント モードをオンにすると、Genie Code は Databricks で現在使用している機能に基づいて機能を調整します。たとえば、 LakeFlow Pipelines Editor では、 Genie Code はパイプライン編集とデータエンジニアリングタスクに重点を置いています。 ノートブックと SQL エディターでは、Genie Code がデータの探索と分析をサポートします。詳細については、「データ サイエンスにGenie Codeを使用する」を参照してください。
要件
データエンジニアリングにGenie Code を使用するには、ワークスペースに次のものが必要です。
- パートナーが提供する AI 機能がアカウントとワークスペースの両方で有効になっていること。パートナーが提供する AI 機能をご覧ください。
- Genie Code Agent モードの プレビューが有効になりました。「Databricks プレビューの管理」を参照してください。
パイプライン開発に Genie Code を使用する
パイプライン開発に Genie Code のエージェント機能を使用するには:
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LakeFlow Pipelinesエディターから、クリックしてGenie Codeサイドパネルを開きます。
ワークスペースの右上隅にある Genie Code 。
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右下隅で、 [エージェント] を選択します。これにより、 Genie Code のエージェント モードがオンになり、 Genie Code のエージェント型データエンジニアリング機能が使用できるようになります。
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Genie Code のプロンプトを入力します。たとえば、「このパイプラインについて説明してください」など、パイプラインに関する質問をすることができます。また、「bronze_sales_data から読み取り、データをクリーンアップし、有用な品質期待値を追加する新しいファイルに silver_sales_data を作成する」など、新しいデータセットを追加するように要求することもできます。
Genie Code はユーザーのUnity Catalog権限を尊重するため、ユーザーがアクセスできるデータとパイプライン ソースにのみアクセスできます。
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Genie Code が応答を生成すると、入力の取得が停止することがよくあります。
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より複雑なタスクの場合、Genie Code は段階的な計画を作成し、明確にするための質問をすることがあります。明確な質問に答えて、計画を洗練させましょう。
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Genie Code でコードを実行したりパイプラインを更新したりする必要がある場合、続行する前に承認を求められます。要求を 許可 または 拒否します 。また、 このスレッドで許可する (Genie Code の会話スレッドを参照)か、 常に許可するを 選択することもできます。
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エージェント モードの Genie Code は、パイプラインでコードを生成して実行できます。危険な行為を防ぐためのガードレールはありますが、それでもリスクは残ります。信頼できるデータにのみ使用し、実行する前にコードを確認する必要があります。
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Genie Code が作業を続行すると、 [続行] または [拒否] を選択するように求められる場合があります。 既存の作業を確認し、次のステップに進む場合は 「続行」 を選択し、別の作業を試す場合は 「拒否」を 選択します。
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Genie Codeの動作中に停止するには、赤い
。
Genie Code は、新しいファイルを作成したり、テキスト、クエリ、コードを生成したり、ファイルまたはパイプラインを実行したり、出力データセットにアクセスして結果を解釈したりできます。
Genie Code が作業を続行して次のステップに進むためには、現在作業中のタブに留まる必要があります。
ほとんどの応答で使用するために、Genie Code の指示を追加できます。たとえば、使用したいコード規則や使用したいライブラリがある場合は、これらのガイドラインを Genie Code の説明に追加できます。また、ドメイン固有のタスクに特化した機能を使用して Genie Code を拡張するスキルを作成することもできます。詳細とその他のヒントについては、 「Genie Code の応答を改善するためのヒント」を参照してください。
機能
エージェント モードでは、Genie Code がほとんどのパイプライン開発タスクを支援します。主な機能は次のとおりです。
- データ割り当て : Genie Code は、ワークスペース内のテーブルを検索して、タスクに必要なデータを見つけるのに役立ちます。
- パイプライン コード編集 : Genie Code では、一度に複数のファイルを作成および編集できます。どのファイルが変更されているかを通知し、各ファイルのコード差分を表示するので、変更を個別に確認したり、最後にまとめて確認したりできます。
- パイプラインの実行 : Genie Code は、個々のファイルを実行したり、パイプラインをドライ実行/実行したり、完全な更新を実行したりできます。 Genie Code が処理を続行しようとする場合、処理を実行する前に確認を求められます。
- パイプラインの動作の理解と改善 : Genie Code はデータセットとパイプラインの出力を検査して、パイプラインがエンドツーエンドで何を実行しているのか、またその理由を理解するのに役立ちます。たとえば、変換を要約したり、データが下流のテーブルにどのように流れるかを追跡したり、行数やスキーマの予期しない変更を強調表示したりできます。潜在的なデータ品質の問題が明らかになった場合、Genie Code は、その原因を推論し、パイプラインのどこでどのように対処するかを提案するのに役立ちます。
これらの機能は、次のような一般的なユースケースをサポートします。
- 新しいパイプラインの作成 : Genie Code は、データの取り込みから、データの標準化とクリーニング、データの変換と分析まで、新しいメダリオンアーキテクチャ パイプラインの作成のすべてのステップに役立ちます。
- パイプラインの説明 : Genie Code は既存のパイプラインを分析して説明し、迅速な立ち上げを支援します。
- 問題の修正 : エラーが発生した場合、Genie Code は、問題が解決されるまで複数のファイルを反復処理して、問題の診断と修正を支援します。
例
開始するには、次のプロンプトを試してください。
- 「my_catalog.my_schema のテーブル トランザクションとカスタマーを使用して、不正検出のためのメダリオンアーキテクチャ パイプラインを構築して実行します。」
- 「このパイプラインのすべてのステップを説明してください。」
- 「このパイプラインの障害を修正してください。」
次のステップ
- Databricks AI 支援機能の詳細
- Genie Codeの応答を改善するためのヒントを入手する
- データサイエンス、データ保管、探索にGenie Code を使用する
- ダッシュボードの作成には Genie Code を使用する
- LakeFlow Pipelinesエディターを探索する