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SQL エージェントを使ってベーカリーの売上データをクエリする

Databricks の samples カタログにある「bakehouse」スキーマには、ベーカリーの売上に関する架空のデータが含まれています。LangChain の Databricks SQL エージェントを作成してこのデータセットに接続し、データについて質問することができます。エージェントは SQL を使って回答を導き出し、解答に至るまでの SQL クエリとロジックを説明する形で作業内容を示します。

この演習はコースの一部です

Databricks と Python SDK

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演習の手順

  • samples カタログの bakehouse データセットから LangChain SQL データベースを作成します。
  • LangChain SQL データベースと llm に接続する SQLDatabaseToolkit オブジェクトを作成します。
  • llm と toolkit に接続する LangChain SQL エージェントを作成します。
  • Databricks SQL エージェントに、最も収益を生む商品を尋ねます。

実践的なインタラクティブ演習

このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。

# 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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