Integre LangChain com ferramentas Databricks Unity Catalog

Use o Databricks Unity Catalog para integrar funções SQL e Python como ferramentas em fluxos de trabalho LangChain e LangGraph. Essa integração combina a governança do Unity Catalog com os recursos LangChain para criar aplicativos poderosos baseados em LLM.

Requerimentos

• Instale o Python 3.10 e superior.

Integre o LangChain com o Databricks Unity Catalog

Neste exemplo, você cria uma ferramenta Unity Catalog, testa sua funcionalidade e a adiciona a um agente. Execute o código a seguir em um bloco de anotações Databricks.

Instalar dependências

Instale os pacotes Unity Catalog AI com o Databricks opcional e instale o pacote de integração LangChain.

Este exemplo usa LangChain, mas uma abordagem semelhante pode ser aplicada a outras bibliotecas. Consulte Integrar ferramentas do Unity Catalog com estruturas de IA generativas de terceiros.

# Install the Unity Catalog AI integration package with the Databricks extra
%pip install unitycatalog-langchain[databricks]

# Install Databricks Langchain integration package
%pip install databricks-langchain
dbutils.library.restartPython()

Inicializar o cliente da função Databricks

Inicialize o cliente da função Databricks.

from unitycatalog.ai.core.base import get_uc_function_client

client = get_uc_function_client()

Definir a lógica da ferramenta

Crie uma função Unity Catalog contendo a lógica da ferramenta.

CATALOG = "my_catalog"
SCHEMA = "my_schema"

def add_numbers(number_1: float, number_2: float) -> float:
  """
  A function that accepts two floating point numbers adds them,
  and returns the resulting sum as a float.

  Args:
    number_1 (float): The first of the two numbers to add.
    number_2 (float): The second of the two numbers to add.

  Returns:
    float: The sum of the two input numbers.
  """
  return number_1 + number_2

function_info = client.create_python_function(
  func=add_numbers,
  catalog=CATALOG,
  schema=SCHEMA,
  replace=True
)

Testar a função

Teste sua função para verificar se ela funciona conforme o esperado:

result = client.execute_function(
  function_name=f"{CATALOG}.{SCHEMA}.add_numbers",
  parameters={"number_1": 36939.0, "number_2": 8922.4}
)

result.value # OUTPUT: '45861.4'

Envolva a função usando o UCFunctionToolKit

Envolva a função usando o UCFunctionToolkit para torná-la acessível às bibliotecas de desenvolvimento de agentes. O kit de ferramentas garante a consistência entre diferentes bibliotecas e adiciona recursos úteis, como rastreamento automático para retrievers.

from databricks_langchain import UCFunctionToolkit

# Create a toolkit with the Unity Catalog function
func_name = f"{CATALOG}.{SCHEMA}.add_numbers"
toolkit = UCFunctionToolkit(function_names=[func_name])

tools = toolkit.tools

Usar a ferramenta em um agente

Adicione a ferramenta a um agente LangChain usando a propriedade tools do UCFunctionToolkit.

Este exemplo cria um agente simples usando a API do AgentExecutor LangChain para simplificar. Para operações de produção, utilize o fluxo de construção do agente visto nos ResponsesAgent exemplos.

from langchain.agents import AgentExecutor, create_tool_calling_agent
from langchain.prompts import ChatPromptTemplate
from databricks_langchain import (
  ChatDatabricks,
  UCFunctionToolkit,
)
import mlflow

# Initialize the LLM (replace with your LLM of choice, if desired)
LLM_ENDPOINT_NAME = "databricks-meta-llama-3-3-70b-instruct"
llm = ChatDatabricks(endpoint=LLM_ENDPOINT_NAME, temperature=0.1)

# Define the prompt
prompt = ChatPromptTemplate.from_messages(
  [
    (
      "system",
      "You are a helpful assistant. Make sure to use tools for additional functionality.",
    ),
    ("placeholder", "{chat_history}"),
    ("human", "{input}"),
    ("placeholder", "{agent_scratchpad}"),
  ]
)

# Enable automatic tracing
mlflow.langchain.autolog()

# Define the agent, specifying the tools from the toolkit above
agent = create_tool_calling_agent(llm, tools, prompt)

# Create the agent executor
agent_executor = AgentExecutor(agent=agent, tools=tools, verbose=True)
agent_executor.invoke({"input": "What is 36939.0 + 8922.4?"})