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구조적 데이터에 에이전트 연결

AI 에이전트는 질문에 답변하거나, 레코드를 업데이트하거나, 데이터 파이프라인을 만들기 위해 구조화된 데이터를 쿼리하거나 조작해야 하는 경우가 많습니다.

Databricks는 Unity 카탈로그 테이블 및 외부 데이터 저장소의 구조화된 데이터에 에이전트를 연결하는 여러 가지 방법을 제공합니다. 미리 구성된 MCP 서버를 사용하여 Genie 공간 및 SQL 웨어하우스에 즉시 액세스하거나 특수 워크플로에 대한 사용자 지정 도구를 빌드합니다.

이 페이지에서는 다음 방법을 보여줍니다.

Unity 카탈로그 테이블의 데이터 쿼리

에이전트가 Unity 카탈로그 테이블에서 데이터를 쿼리해야 하는 경우 Databricks는 지니 공간을 사용하는 것이 좋습니다. Genie 공간은 Genie가 자연어를 사용하여 컨텍스트 및 쿼리를 유지할 수 있는 최대 25개 Unity 카탈로그 테이블의 컬렉션입니다. 에이전트는 미리 구성된 MCP URL을 사용하여 Genie 공간에 액세스할 수 있습니다.

지니 공간에 연결하려면 다음을 수행합니다.

  1. 쿼리하려는 테이블을 사용하여 Genie 공간을 만들고 액세스해야 하는 사용자 또는 서비스 주체와 공간을 공유합니다. AI/BI Genie 공간 설정 및 관리를 참조하세요.
  2. 에이전트를 생성한 다음, 공간의 https://<workspace-hostname>/api/2.0/mcp/genie/{genie_space_id}에 대한 미리 구성된 관리형 MCP URL에 연결합니다.

관리되는 MCP 서버에 연결하는 에이전트를 작성하는 방법을 알아보려면 Databricks 관리형 MCP 서버 사용을 참조하세요.

비고

Genie용 관리형 MCP 서버는 Genie를 MCP 도구로 호출합니다. 즉, Genie API를 호출할 때 기록이 전달되지 않습니다.

Genie 다중 에이전트 시스템

중요합니다

이 기능은 공개 미리보기 단계에 있습니다.

고급 다중 에이전트 시스템의 경우 MCP를 사용하여 통합하는 대신 Genie를 에이전트로 사용할 수도 있습니다. Genie를 에이전트로 호출할 때 기존 대화 컨텍스트를 Genie에 결정적으로 전달할 수 있습니다.

코드 우선 방법은 다중 에이전트 시스템에서 Genie 사용(모델 서비스)을 참조하세요. UI 우선 방법은 에이전트 브릭 사용: 감독자 에이전트를 참조하여 조정된 다중 에이전트 시스템을 만듭니다.

Unity 카탈로그 SQL 함수 도구를 사용하여 데이터 쿼리

쿼리가 미리 알려지고 에이전트가 매개 변수를 제공하는 경우 Unity 카탈로그 SQL 함수를 사용하여 구조화된 검색 도구를 만듭니다.

다음 예제에서는 AI 에이전트가 가상 lookup_customer_info 테이블에서 구조화된 데이터를 검색할 수 있도록 하는 Unity customer_data카탈로그 함수를 만듭니다.

SQL 편집기에서 다음 코드를 실행합니다.

CREATE OR REPLACE FUNCTION main.default.lookup_customer_info(
  customer_name STRING COMMENT 'Name of the customer whose info to look up'
)
RETURNS STRING
COMMENT 'Returns metadata about a particular customer, given the customer's name, including the customer's email and ID. The
customer ID can be used for other queries.'
RETURN SELECT CONCAT(
    'Customer ID: ', customer_id, ', ',
    'Customer Email: ', customer_email
  )
  FROM main.default.customer_data
  WHERE customer_name = customer_name
  LIMIT 1;

Unity 카탈로그 도구를 만든 후 에이전트에 추가합니다. 에이전트 도구 만들기를 참조하세요.

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