Truy vấn dữ liệu bán hàng tiệm bánh bằng SQL agent
Schema "bakehouse" trong catalog samples của Databricks chứa dữ liệu giả lập về doanh số tiệm bánh. Ta có thể tạo một LangChain Databricks SQL agent để kết nối đến tập dữ liệu này, rồi đặt câu hỏi cho agent về dữ liệu. Agent có thể dùng SQL để lấy câu trả lời và có thể "trình bày cách làm", mô tả các truy vấn SQL và logic được dùng để đi đến lời giải.
Bài tập này là một phần của khóa học
Databricks với Python SDK
Hướng dẫn bài tập
- Tạo một cơ sở dữ liệu SQL của LangChain từ tập dữ liệu
bakehousetrong catalogsamples. - Tạo một đối tượng
SQLDatabaseToolkitkết nối với cơ sở dữ liệu SQL của LangChain vàllm. - Tạo một LangChain SQL Agent kết nối với
llmvàtoolkit. - Hỏi Databricks SQL agent sản phẩm nào tạo ra doanh thu cao nhất.
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
# 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)