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使用 SQL 代理查詢 NYC Taxi 資料集

Databricks 提供一個開源的 samples catalog，裡面包含多個 schema。這個練習中，你會建立一個 LangChain Databricks SQL 代理，連線到 nyctaxi schema，並向它提出一個需要以 SQL 作答的問題。建立這類代理之後，使用者就能在不需要任何 SQL 先備知識的情況下，針對需要 SQL 的資料進行分析與提問。

本練習屬於課程

使用 Python SDK 的 Databricks

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練習說明

  • 從 Databricks 的 samples catalog 中的 nyctaxi schema 建立 LangChain 的 SQLDatabase 物件。
  • 使用 Databricks 的 Meta Llama 3 模型建立自訂的 LangChain LLM。
  • 使用該自訂 LLM 建立 LangChain Databricks SQL Agent。
  • 查詢該 Databricks SQL Agent。

動手互動練習

試著完成這個範例程式碼，體驗一下這個練習。

# Connect to the nyctaxi schema
db = SQLDatabase.from_databricks(
    ____="samples", 
    ____="nyctaxi",  
  	warehouse_id=warehouse_id)

# Create the custom LangChain LLM
meta_llm = ChatDatabricks(
    ____="databricks-meta-llama-3-3-70b-instruct",
    max_tokens=100)
toolkit = SQLDatabaseToolkit(db=db, llm=meta_llm)

# Create the SQL agent
agent = create_sql_agent(llm=____, toolkit=toolkit, verbose=True, handle_parsing_errors=True)

# Query the Databricks SQL Agent
result = agent.____("what's the duration and distance of the longest trip?")
print(result)
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