Databricks Apps를 사용하여 채팅 UI 빌드 및 공유 - Azure Databricks

Databricks 앱을 사용하여 배포된 에이전트에 대한 사용자 지정 채팅 UI를 빌드합니다. 이렇게 하면 사용자가 에이전트와 상호 작용하는 방법을 완전히 제어할 수 있는 브랜드의 대화형 인터페이스를 만들 수 있습니다.

배포된 에이전트와의 채팅을 위한 채팅 UI 예제입니다.

사용자 지정 UI 요구 사항이 없는 사전 프로덕션 테스트의 경우 기본 제공 검토 앱을 사용합니다. 여기에 설명된 사용자 지정 앱 접근 방식은 브랜딩, 특수 기능 또는 향상된 사용자 환경이 필요한 프로덕션 배포를 위한 것입니다.

요구 사항

다음 엔드포인트 유형 중 하나를 포함하는 Databricks 작업 영역에 액세스할 수 있어야 합니다.

사용자 지정 에이전트: agents.deploy() 또는 응답 작업 유형과 함께 배포됨
Agent Bricks: 지식 도우미 또는 다중 에이전트 관리자
기본 모델: 채팅 작업 유형이 있는 엔드포인트입니다. 제공하는 Mosaic AI 모델에서 지원되는기본 모델을 참조하세요.

비고

레거시 스키마를 사용하는 에이전트는 지원되지 않습니다.

다음과 같은 개발 도구가 있어야 합니다.

NPM CLI: 로컬 개발에 필요합니다. GitHub - NPM CLI 참조)
Databricks CLI: 인증에 필요합니다. 설치 가이드를 참조하세요.
1. Databricks CLI를 설치합니다.
2. 프로필 이름을 설정합니다.
```
export DATABRICKS_CONFIG_PROFILE='your_profile_name'
```
3. 인증 구성:
```
databricks auth login --profile "$DATABRICKS_CONFIG_PROFILE"
```

예제 앱 인 e2e-chatbot-app-next 는 NextJS, React 및 AI SDK 를 사용하여 프로덕션 준비 채팅 인터페이스를 빌드합니다.

템플릿을 사용하는 방법에 대한 자세한 지침은 프로젝트 README.md 참조하세요.

예제 앱은 다음을 보여 줍니다.

스트리밍 출력: 에이전트 응답이 생성되는 대로 표시하며, 필요 시 자동으로 비 스트리밍 모드로 전환합니다.
도구 호출: 에이전트 프레임워크 모범 사례를 사용하여 작성한 에이전트에 대한 렌더링 도구 호출
Databricks 에이전트 및 파운데이션 모델 통합: 파운데이션 모델, 엔드포인트를 제공하는 Databricks 에이전트 및 에이전트 브릭에 직접 연결
Databricks 인증: Databricks 인증을 사용하여 채팅 앱의 최종 사용자를 식별하고 대화를 안전하게 관리합니다.
영구 채팅 기록: 전체 거버넌스를 사용하여 Databricks Lakebase(Postgres)에 대화 저장

비고

이전 Streamlit 템플릿 인 e2e-chatbot-app은 여전히 사용할 수 있지만 NextJS 앱의 프로덕션 기능이 부족합니다.

앱을 테스트한 후 다른 사용자에게 앱을 볼 수 있는 권한을 부여할 수 있습니다. Databricks 앱에 대한 권한 구성을 참조하세요.

다른 사용자와 앱 URL을 공유하여 에이전트와 채팅하고 피드백을 제공할 수 있습니다.

이미지 또는 기타 다중 모달 입력에 대한 지원 없음
이 앱은 Databricks: 로컬 개발을 위한 Databricks CLI 인증 및 배포된 앱에 대한 Databricks 서비스 주체 인증에 대한 권장 인증 방법만 지원합니다.
- 다른 인증 메커니즘(PAT, Azure 관리 ID 등)은 지원되지 않습니다.

이 예제에서는 앱 코드가 데이터베이스 인스턴스의 고정 ai_chatbot 스키마를 대상으로 하므로 앱당 하나의 데이터베이스만 만듭니다. 동일한 인스턴스에서 여러 앱을 호스트하려면 다음을 수행해야 합니다.

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