Kueri data penjualan bakery menggunakan agen SQL
Skema "bakehouse" dalam katalog samples di Databricks berisi data fabrikasi tentang penjualan bakery. Kita dapat membuat agen Databricks SQL LangChain untuk terhubung ke himpunan data ini dan kemudian menanyakan kueri kepada agen tentang datanya. Agen dapat menggunakan SQL untuk mendapatkan jawabannya dan dapat menampilkan proses kerjanya, dengan menjelaskan kueri SQL dan logika yang digunakan untuk mencapai solusi.
Latihan ini merupakan bagian dari kursus
Databricks dengan Python SDK
Instruksi latihan
- Buat database SQL LangChain dari himpunan data
bakehousedalam katalogsamples. - Buat objek
SQLDatabaseToolkityang terhubung ke database SQL LangChain danllm. - Buat Agen SQL LangChain yang terhubung ke
llmdantoolkit. - Tanyakan kepada agen Databricks SQL produk mana yang menghasilkan pendapatan terbesar.
Latihan interaktif langsung praktik
Cobalah latihan ini dengan melengkapi kode contoh ini.
# 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)