Integra LlamaIndex con las herramientas del Catálogo Unity de Databricks

Use Databricks Unity Catalog para integrar funciones de SQL y Python como herramientas en flujos de trabajo llamaIndex. Esta integración combina la gobernanza del catálogo de Unity con las funcionalidades de LlamaIndex para indexar y consultar grandes conjuntos de datos para LAS VM.

Requisitos

• Instale Python 3.10 o superior.

Integración de herramientas de Catálogo de Unity con LlamaIndex

Ejecute el código siguiente en un cuaderno o script de Python para crear una herramienta de catálogo de Unity y usarla en un agente llamaIndex.

1. Instale el paquete de integración del catálogo de Unity de Databricks para LlamaIndex.

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

2. Cree una instancia del cliente de funciones del catálogo de Unity.

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

3. Cree una función de catálogo de Unity escrita en 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. Cree una instancia de la función Catalog deUnity como un kit de herramientas y ejecútelo para comprobar que la herramienta se comporta correctamente.

   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 la herramienta en LlamaIndex ReActAgent mediante la definición de la función Catalog de Unity como parte de una colección de herramientas LlamaIndex. A continuación, compruebe que el agente se comporta correctamente llamando a la colección de herramientas 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)`")