BaşlayınÜcretsiz başlayın

SQL ajanı kullanarak fırın satış verilerini sorgula

Databricks'teki samples catalog'unda yer alan "bakehouse" şeması, fırın satışlarına dair kurgusal veriler içerir. Bu veri kümesine bağlanmak için bir LangChain Databricks SQL ajanı oluşturabilir ve ajana veriler hakkında sorular sorabiliriz. Ajan, yanıtları SQL kullanarak bulabilir ve çözümüne nasıl ulaştığını, kullandığı SQL sorgularını ve mantığı açıklayarak gösterebilir.

Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır

Python SDK ile Databricks

Kursa Göz Atın

Egzersiz talimatları

  • samples catalog'undaki bakehouse veri kümesinden bir LangChain SQL veritabanı oluştur.
  • LangChain SQL veritabanına ve llm'e bağlanan bir SQLDatabaseToolkit nesnesi oluştur.
  • llm ve toolkit'e bağlanan bir LangChain SQL Ajanı oluştur.
  • Databricks SQL ajanına en fazla geliri hangi ürünün ürettiğini sor.

Uygulamalı etkileşimli egzersiz

Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.

# 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)
Kodu Düzenle ve Çalıştır