ÎncepețiÎncepe gratuit

Interoghează date despre vânzările unei brutării folosind un agent SQL

Schema „bakehouse" din catalogul samples în Databricks conține date sintetice despre vânzările unei brutării. Putem crea un agent SQL Databricks LangChain care să se conecteze la acest set de date și să răspundă la întrebări despre date. Agentul poate folosi SQL pentru a obține răspunsurile și poate descrie interogările SQL și logica utilizată pentru a ajunge la soluție.

Acest exercițiu face parte din cursul

Databricks cu Python SDK

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

  • Creează o bază de date SQL LangChain din setul de date bakehouse din catalogul samples.
  • Creează un obiect SQLDatabaseToolkit care se conectează la baza de date SQL LangChain și la llm.
  • Creează un agent SQL LangChain care se conectează la llm și la toolkit.
  • Întreabă agentul SQL Databricks care produs generează cel mai mare venit.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# 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)
Editează și rulează codul