이 페이지에서는 Databricks Assistant가 더 나은 응답을 제공하는 데 도움이 되는 팁과 모범 사례를 제공합니다.
지침을 추가하여 길잡이 응답 사용자 지정
사용자 지정 지침을 추가하여 Databricks Assistant가 응답하는 방식을 사용자 지정할 수 있습니다. 도우미는 새 응답을 생성할 때 이러한 지침을 고려합니다.
예를 들어 지침에는 다음이 포함될 수 있습니다.
- 코드를 작성할 때 사용하려는 라이브러리와 같은 기본 설정에 대한 정보입니다.
- 이름 및 역할과 같은 사용자에 대한 컨텍스트입니다.
- 따라야 할 코딩 규칙입니다.
- 따라야 할 지침입니다.
- 캐쥬얼 톤 사용과 같이 길잡이가 응답하는 방법에 대한 지침입니다.
빠른 수정 및 자동 완성을 제외하고 Databricks Assistant는 인라인 도우미, 일반 채팅, 수정 제안 및 편집 모드를 포함하여 생성하는 모든 응답에 지침을 적용합니다.
Databricks Assistant는 사용자 지침 및 작업 영역 지침의 두 가지 지침을 지원합니다. 달리 지시하지 않는 한 도우미는 일반적으로 사용자 지침보다 작업 영역 지침의 우선 순위를 지정합니다.
사용자 지침 추가
사용자 지침을 통해 도우미에 시스템 수준 지침을 제공할 수 있습니다. 컨텍스트, 기본 설정 또는 기본 설정 작성 방법을 지속적으로 공유하는 방법입니다. 이러한 지침은 사용자에게만 적용되며 길잡이와의 상호 작용에만 적용됩니다.
사용자 지침을 추가하려면 다음을 수행합니다.
작업 영역의 오른쪽 위 모서리에서
을 클릭하여 길잡이 창을 엽니다.길잡이 창에서
을 클릭합니다. 도우미 설정을 엽니다.
사용자 지침에서 지침 파일 추가를 클릭합니다. 기본 사용자 작업 공간 디렉토리(
.assistant_instructions.md)에 파일이 생성되고 새 파일 탭에서 열립니다.명령 파일을 이미 만든 경우 명령 파일 열기 를 클릭하여 파일을 엽니다.
.assistant_instructions.md파일을 편집하여 사용자 지정 지침을 추가합니다. Databricks는 각 명령을 새 글머리 기호 또는 단락으로 구분하여 일반 영어 텍스트로 지침을 추가하는 것이 좋습니다. 길잡이 지침에 대한 모범 사례를 참조하세요.
길잡이는 다음에 상호 작용할 때 자동으로 지침을 선택합니다.
도우미를 사용하여 지침을 추가할 수도 있습니다. 도우미 패널 또는 인라인 길잡이 입력 상자에서 명령을 사용합니다 /addInstructions .
작업 영역 지침 추가 및 보기
비고
작업 영역 관리자만 작업 영역 지침을 추가하거나 편집할 수 있습니다.
작업 영역 지침은 작업 영역 관리자가 구성하고 길잡이에 더 많은 컨텍스트를 제공하여 지침을 따르고 작업 영역에서 보다 효율적으로 작동할 수 있도록 합니다.
작업 영역에 작업 영역 지침이 아직 없는 경우 작업 영역 관리자는 다음 단계를 수행하여 지침 파일을 만들 수 있습니다.
-
Workspace/작업 영역의 디렉터리에서 이름이 새.assistant_workspace_instructions.md파일을 만듭니다. - 파일을 편집하여 작업 영역 전체에 적용해야 하는 길잡이에 대한 지침을 추가합니다. Databricks는 각 명령을 새 글머리 기호 또는 단락으로 구분하여 일반 영어 텍스트로 지침을 추가하는 것이 좋습니다. 길잡이 지침에 대한 모범 사례를 참조하세요.
길잡이는 다음에 사용자가 작업할 때 새 작업 영역 지침을 자동으로 선택합니다.
작업 영역 지침을 보거나 편집하려면 다음을 수행합니다.
작업 영역의 오른쪽 위 모서리에서
을 클릭하여 길잡이 창을 엽니다.길잡이 창에서
을 클릭합니다. 도우미 설정을 엽니다.작업 영역 지침에서 파일 보기를 클릭합니다. 그러면 새 탭에서 파일이 열립니다
.assistant_workspace_instructions.md.작업 영역 관리자인 경우 파일을 편집하고 작업 영역 전체에서 도우미의 동작에 적용되는 지침을 추가할 수 있습니다. 지침 추가에 대한 자세한 내용은 길잡이 지침에 대한 모범 사례를 참조하세요.
관리자가 아닌 경우 사용자가 제공한 사용자 지침 외에도 도우미가 따르는 지침을 이해하기 위해 파일을 볼 수 있습니다.
길잡이 지침에 대한 모범 사례
지침을 제공할 때 도우미의 잠재적인 제한 사항을 고려하는 것이 중요합니다. 다음은 환경을 최적화하고 이 기능을 최대한 활용하기 위한 지침을 작성하기 위한 몇 가지 일반적인 지침과 팁입니다.
- 명확하고 구체적인 지침을 작성합니다. 지침을 작성할 때 명시적이고 모호해야 합니다.
- 지침을 4,000자 미만으로 유지합니다 . 명령 파일은 4,000자로 제한됩니다. 이 제한을 초과한 지침은 Assistant에서 사용되지 않습니다. 간결하고 중요한 지침의 우선 순위를 지정합니다.
- 구조에 제목 및 구분 기호를 사용합니다. 지침은 Markdown 파일에 있습니다. 지침에서 Markdown 서식을 사용하여 구조를 제공합니다. 구분 기호로 글머리 기호를 사용하여 고유한 명령을 구분합니다. 제목을 사용하여 지침 집합을 그룹화합니다. 예를 들어 Python 코드를 사용할 때 길잡이가 따라야 하는 Python 관련 지침의 글머리 기호 목록을 포함하는 "Python 코드 규칙"에 대한 제목이 있을 수 있습니다.
- 범위: 도우미는 인라인 도우미, 일반 채팅, 제안 수정, 편집 모드 등을 사용하여 상호 작용할 때 생성하는 모든 응답에 지침을 적용합니다. 그러나 도우미는 빠른 수정 및 자동 완성에 대한 지침을 고려하지 않습니다. 의도하지 않은 동작을 방지하기 위해 다양한 Assistant 함수와 광범위하게 관련된 지침을 유지합니다.
- 컨텍스트 및 참조를 제공합니다. Assistant는 Notebook 코드 및 테이블 메타데이터와 같은 주변 컨텍스트를 사용하지만 지침에 따라 추가 정보를 아직 사전에 가져오지 않습니다. 유용한 응답을 보장하려면 특정 테이블 또는 함수를 사용하는 경우와 같은 주요 세부 정보를 지침에 직접 포함합니다.
도우미 응답을 개선하기 위한 팁
지침을 제공하면 도우미가 기본 설정에 맞게 사용자 지정된 응답을 생성할 수 있습니다. 이 외에도 도우미와 상호 작용할 때 더 나은 응답을 반환하는 데 도움이 되는 다른 일반적인 작업이 있습니다.
Databricks Assistant는 대화 기록을 고려하므로 진행하면서 질문을 구체화할 수 있습니다.
구체적이어야 합니다.
Databricks Assistant에서 제공하는 구조와 세부 정보는 동일한 프롬프트에 대해서도 때때로 다릅니다. 원하는 형식, 세부 수준 등으로 원하는 정보를 반환하는 데 도움이 되도록 가능한 한 많은 지침을 도우미에 제공해 보세요. 다음을 수행하는 것이 좋습니다.
- 원하는 세부 정보 수준을 지정합니다. 예를 들어 "이 코드를 몇 문장으로 설명" 또는 "이 코드를 줄별로 설명"을 참조하세요.
- 도우미에서 사용할 라이브러리를 지정합니다. 예를 들어 "Matplotlib를 사용하여 시각화 만들기" 또는 "Seaborn을 사용하여 시각화 만들기"가 있습니다.
- 원하는 응답의 구조를 지정합니다. 예를 들어 "번호가 매겨진 단계로 지침 제공" 또는 "간단한 설명이 포함된 글머리 기호로 단계에 지침을 제공하세요."
- 프롬프트에서 구체적으로 설명합니다. Databricks Assistant는 테이블 및 열 스키마 및 메타데이터에 대해 알고 있으므로 자연어를 사용하여 질문을 할 수 있습니다. 예를 들어 "한 시즌에 500회 이상의 시도를 한 사람들을 위해 활성 및 은퇴 NFL 쿼터백의 통과 완료율을 나열합니다." Databricks Assistant는 다음과 같은
s.player_ids.attempts열의 데이터를 사용하여 답변합니다.
Databricks Assistant는 컨텍스트를 사용하여 더 나은 답변을 제공합니다.
Databricks Assistant는 테이블 및 열 스키마 및 메타데이터에 액세스할 수 있습니다. 이렇게 하면 자연어를 사용하고 보다 정확한 쿼리를 생성할 수 있습니다. 예를 들어 테이블에 State라는 열이 있는 경우 Databricks Assistant에 미시간주에 거주하는 사용자 목록을 생성하도록 요청할 수 있습니다.
Databricks Assistant는 다음 컨텍스트를 사용합니다.
- 현재 Notebook 셀 또는 Databricks SQL 편집기 탭의 코드 또는 쿼리입니다.
- 테이블 및 열 이름 및 설명입니다.
- 이전 프롬프트 질문
- 즐겨찾기 및 활성 테이블
- 진단 오류 기능의 경우 오류 출력의 스택 추적입니다.
Databricks Assistant는 대화 기록을 사용하여 더 정확하고 정확한 답변을 제공하기 때문에 전체 프롬프트를 다시 작성하지 않고도 Databricks Assistant에 이전 응답의 출력을 변경하도록 요청할 수 있습니다. 길잡이의 채팅 기록을 사용하여 길잡이 창에서 데이터 프레임을 반복적으로 정리, 탐색, 필터링 및 조각화할 수 있습니다.
도우미가 데이터 세트를 사용하는 데 도움이 됩니다.
길잡이는 작업 중인 테이블에 대한 컨텍스트에 액세스할 수 있습니다. 다음은 데이터 세트로 작업할 때 더 잘 응답할 수 있도록 하기 위해 수행할 수 있는 몇 가지 작업입니다.
테이블을 검색할 때 더 나은 응답을 위해 프롬프트 "테이블 찾기" 또는 명령을
/findTables사용합니다. 예를 들어 "NFL 게임과 관련된 테이블 찾기"가 있습니다.프롬프트에서 특정 테이블을 참조하는 데 사용합니다
@<table-name>. 길잡이는 해당 테이블을 사용하도록 응답을 조정합니다.DataFrame에서 열을 선택할 때 시작 쿼리를 제공하여 보다 정확한 결과를 얻을 수 있습니다. 예를 들어 다음과 같은
SELECT * FROM <table_name>문을 제공합니다. 이렇게 하면 Databricks Assistant가 열 이름을 가져올 수 있으며 추측할 필요가 없습니다.열 데이터 형식 변환을 사용하여 작업을 실행해야 하는 경우 세부 정보를 제공해야 할 수 있습니다. 예를 들어 "pandas DataFrame을 PySpark DataFrame으로 변환하고 열 변동의 데이터 형식을 부울에서 정수로 변경하는 데 필요한 코드를 포함하여 이 코드를 pandas에서 PySpark로 변환합니다."
Unity 카탈로그의 문서 테이블 및 열 Unity 카탈로그 개체에 AI 생성 주석 추가를 참조하세요. 이렇게 하면 도우미가 데이터에 대한 더 많은 컨텍스트를 제공합니다. 카탈로그 탐색기에서 테이블 또는 열 주석을 사용하여 샘플 데이터 줄을 추가합니다. 예를 들어 높이 열이 형식
feet-inches이라고 가정합니다. Assistant가 데이터를 해석하는 데 도움이 되도록 "높이 열은 문자열 형식이며 하이픈으로 구분됩니다. 예: '6-2'." 테이블 및 열 주석에 대한 자세한 내용은 데이터 및 AI 자산에 주석 추가를 참조하세요.
Databricks 길잡이 채팅 창에서 코드 편집 및 실행
도우미 창에서 코드를 실행하여 유효성을 검사하거나 스크래치 패드로 사용합니다. 코드를 실행하려면 길잡이 창에서 코드 상자의 왼쪽 위 모서리에 있는 코드 
을 클릭합니다.
아래 탭에서는 Python 및 SQL 코드에 대한 예제를 보여 줍니다.
파이썬
SQL
도우미 창에서 코드를 실행하면 출력이 표시되고 Notebook에서 변수를 사용할 수 있게 됩니다.
코드를 Notebook으로 이동하기 전에 Databricks Assistant가 도우미 채팅 상자에서 직접 생성하는 코드를 편집할 수도 있습니다.
채팅 텍스트 상자에 새 줄을 추가하는 데 사용 Shift + Enter
길잡이 채팅 텍스트 상자에 새 줄을 추가하는 데 사용합니다 Shift + Enter . 이렇게 하면 Databricks Assistant로 메시지의 서식을 쉽게 지정하고 구성할 수 있습니다.
Notebook에서 셀 작업 사용
셀 작업에는 코드 문서화(주석 처리), 수정 및 설명과 같은 일반적인 작업에 대한 바로 가기가 포함됩니다.
추가 리소스
자세한 팁은 다음을 참조하세요.