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SQL एजेंट का उपयोग करके बेकरी सेल्स डेटा क्वेरी करें

Databricks के samples catalog में मौजूद "bakehouse" स्कीमा में बेकरी सेल्स से जुड़ा कृत्रिम डेटा है. हम इस डेटासेट से कनेक्ट होने के लिए LangChain Databricks SQL एजेंट बना सकते हैं और फिर एजेंट से डेटा पर प्रश्न पूछ सकते हैं. एजेंट उत्तर पाने के लिए SQL उपयोग कर सकता है और अपना काम दिखा सकता है, यानी उपयोग की गई SQL क्वेरीज़ और लॉजिक का वर्णन कर सकता है जिनसे समाधान तक पहुँचा गया.

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

Python SDK के साथ Databricks

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

  • samples catalog के bakehouse डेटासेट से एक LangChain SQL डेटाबेस बनाएँ.
  • LangChain SQL डेटाबेस और llm से कनेक्ट होने वाला SQLDatabaseToolkit ऑब्जेक्ट बनाएँ.
  • llm और toolkit से कनेक्ट होने वाला LangChain SQL एजेंट बनाएँ.
  • Databricks SQL एजेंट से पूछें कि कौन-सा प्रोडक्ट सबसे ज़्यादा रेवेन्‍यू जेनरेट करता है.

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

# Connect to the bakehouse schema
bakehouse_db = SQLDatabase.from_databricks(
    ____="samples", 
    schema="bakehouse",  
  	warehouse_id=warehouse_id)

# Build the SQL toolkit
toolkit = SQLDatabaseToolkit(____=bakehouse_db, llm=llm)
# Create the SQL agent
agent = ____(llm=llm, toolkit=toolkit, verbose=True, handle_parsing_errors=True)

# Run the revenue query
prompt = "Which product generates the most revenue?"
result = agent.run(____)
print(result)
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