Integrieren von LlamaIndex in Databricks Unity-Katalogtools

Verwenden Sie databricks Unity Catalog, um SQL- und Python-Funktionen als Tools in LlamaIndex-Workflows zu integrieren. Diese Integration kombiniert Unity Catalog Governance mit den Funktionen von LlamaIndex zum Indizieren und Abfragen großer Datasets für LLMs.

Anforderungen

• Installieren Sie Python 3.10 oder höher.

Integrieren von Unity-Katalogtools in LlamaIndex

Führen Sie den folgenden Code in einem Notizbuch oder Python-Skript aus, um ein Unity Catalog-Tool zu erstellen und es in einem LlamaIndex-Agent zu verwenden.

1. Installieren Sie das Integrationspaket "Databricks Unity Catalog" für LlamaIndex.

   %pip install unitycatalog-llamaindex[databricks]
   dbutils.library.restartPython()
   

2. Erstellen Sie eine Instanz des Unity Catalog-Funktionsclients.

   from unitycatalog.ai.core.base import get_uc_function_client
   
   client = get_uc_function_client()
   

3. Erstellen Sie eine Unity Catalog-Funktion, die in Python geschrieben wurde.

   CATALOG = "your_catalog"
   SCHEMA = "your_schema"
   
   func_name = f"{CATALOG}.{SCHEMA}.code_function"
   
   def code_function(code: str) -> str:
     """
     Runs Python code.
   
     Args:
       code (str): The Python code to run.
     Returns:
       str: The result of running the Python code.
     """
     import sys
     from io import StringIO
     stdout = StringIO()
     sys.stdout = stdout
     exec(code)
     return stdout.getvalue()
   
   client.create_python_function(
     func=code_function,
     catalog=CATALOG,
     schema=SCHEMA,
     replace=True
   )
   

4. Erstellen Sie eine Instanz der Funktion "Unity Catalog" als Toolkit, und führen Sie sie aus, um zu überprüfen, ob sich das Tool ordnungsgemäß verhält.

   from unitycatalog.ai.llama_index.toolkit import UCFunctionToolkit
   import mlflow
   
   # Enable traces
   mlflow.llama_index.autolog()
   
   # Create a UCFunctionToolkit that includes the UC function
   toolkit = UCFunctionToolkit(function_names=[func_name])
   
   # Fetch the tools stored in the toolkit
   tools = toolkit.tools
   python_exec_tool = tools[0]
   
   # Run the tool directly
   result = python_exec_tool.call(code="print(1 + 1)")
   print(result)  # Outputs: {"format": "SCALAR", "value": "2\n"}
   

5. Verwenden Sie das Tool in einem LlamaIndex ReActAgent, indem Sie die Unity-Katalogfunktion als Teil einer LlamaIndex-Toolsammlung definieren. Überprüfen Sie dann, ob sich der Agent ordnungsgemäß verhält, indem Sie die LlamaIndex-Toolsammlung aufrufen.

   from llama_index.llms.openai import OpenAI
   from llama_index.core.agent import ReActAgent
   
   llm = OpenAI()
   
   agent = ReActAgent.from_tools(tools, llm=llm, verbose=True)
   
   agent.chat("Please run the following python code: `print(1 + 1)`")