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Consultar dados de vendas da padaria usando o agente SQL

O schema "bakehouse" no catálogo samples do Databricks contém dados fictícios sobre vendas de padaria. Podemos criar um agente Databricks SQL do LangChain para se conectar a esse conjunto de dados e, em seguida, fazer perguntas ao agente sobre os dados. O agente pode usar SQL para obter as respostas e pode mostrar seu processo, descrevendo as consultas SQL e a lógica usadas para chegar à solução.

Este exercicio faz parte do curso

Databricks com o SDK em Python

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Instruções do exercicio

  • Crie um banco de dados SQL do LangChain a partir do conjunto de dados bakehouse no catálogo samples.
  • Crie um objeto SQLDatabaseToolkit que se conecte ao banco de dados SQL do LangChain e ao llm.
  • Crie um agente SQL do LangChain que se conecte ao llm e ao toolkit.
  • Pergunte ao agente Databricks SQL qual produto gera a maior receita.

exercicio interativo prático

Tente este exercicio completando este código de exemplo.

# 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)
Editar e Executar Código