Integre o LlamaIndex com as ferramentas Databricks Unity Catalog

Use o Databricks Unity Catalog para integrar funções SQL e Python como ferramentas em fluxos de trabalho LlamaIndex. Essa integração combina a governança do Unity Catalog com os recursos do LlamaIndex para indexar e consultar grandes conjuntos de dados para LLMs.

Requerimentos

• Instale o Python 3.10 ou superior.

Integre as ferramentas do Unity Catalog com o LlamaIndex

Execute o código a seguir em um bloco de anotações ou script Python para criar uma ferramenta Unity Catalog e usá-la em um agente LlamaIndex.

1. Instale o pacote de integração do Databricks Unity Catalog para LlamaIndex.

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

2. Crie uma instância do cliente de funções do Unity Catalog.

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

3. Crie uma função Unity Catalog escrita em Python.

   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. Crie uma instância da função Unity Catalog como um kit de ferramentas e execute-a para verificar se a ferramenta se comporta corretamente.

   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. Use a ferramenta em um LlamaIndex ReActAgent definindo a função Unity Catalog como parte de uma coleção de ferramentas LlamaIndex. Em seguida, verifique se o agente se comporta corretamente chamando a coleção de ferramentas LlamaIndex.

   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)`")