Yapay zeka kodlama asistanları için etmen becerileri

Aracı becerileri, Claude ve GitHub Copilot gibi yapay zeka kodlama yardımcılarının Azure Databricks geliştirme görevlerini gerçekleştirmek için yükleyebileceği göreve özgü yönerge dosyalarıdır. Beceriler, etki alanına özgü bilgileri, en iyi yöntemleri ve iş akışlarını yapay zeka tüketimi için iyileştirilmiş bir biçimde paketler. Azure Databricks çalışma alanında Genie Code'un nasıl genişleteceğinizi öğrenmek için bkz. Genie Code'un aracı becerileriyle kapsamını genişletme.

Beceriler açık Aracı Becerileri standardına uyar. Her beceri, becerinin ne zaman ve nasıl kullanılması gerektiğini açıklayan ön madde meta verilerini içeren bir Markdown dosyasıdır. Yapay zeka kodlama yardımcıları, eldeki göreve göre ilgili becerileri otomatik olarak bulur ve yükler.

Becerileri kur

Aracı becerileri için açık kaynak paket yöneticisi olan Beceri CLI'sini kullanarak becerileri yükleyin. CLI, beceri dosyaları için bir GitHub deposunu tarar ve yapay zeka kodlama yardımcınızın bunları otomatik olarak bulup kullanabilmesi için bunları projenize yükler.

# List skills in a repository
npx skills add databricks/databricks-agent-skills --list

# Install specific skills
npx skills add databricks/databricks-agent-skills --skill databricks-apps --skill databricks-pipelines

# Install all skills from a repo to all agents
npx skills add databricks/databricks-agent-skills --all

# Remove interactively (select from installed skills)
npx skills remove

CLI yalnızca depoların beceri dosyaları içermesini gerektirir. Depo sahiplerinin CLI'nın becerileriyle çalışması için herhangi bir şey yapılandırmaları gerekmez.

Beceri depoları

GitHub depo alanı Açıklama Yetenekler
Azure Databricks aracı becerileri Hesaplama, orkestrasyon, depolama ve uygulamalar genelinde Azure Databricks geliştirmeye yönelik resmî olarak sürdürülen temel beceriler. Azure Databricks CLI, Databricks Uygulamaları, Varlık Paketleri, Lakeflow İşleri, Lakebase, Model Sunma, Lakeflow Spark Bildirimli İşlem Hatları, sunucusuz geçiş
Databricks uygulama şablonu becerileri Aracılar (LangGraph, LangChain, OpenAI Aracıları SDK'sı), Uygulama Setleri (Lakebase, Genie, Analytics) ve sohbet botu/veri uygulaması çerçeveleri (Streamlit, Dash, Gradio, Shiny, Flask, Node.js) için Databricks uygulama şablonlarının içine eklenmiş göreve özgü beceriler. Hızlı başlangıç, dağıtım, ajanı değiştirme, araçları ekleme, araçları oluşturma, araçları keşfetme, Model Serving’den geçiş, yerel olarak çalıştırma, yük testi, Supervisor API’leri
Yapay Zeka Geliştirme Seti becerileri Özenle seçilmiş 25'ten fazla Azure Databricks geliştirme deseni içeren topluluk becerileri. Agent Bricks, AI İşlevleri, AI/BI Panoları, Databricks Uygulamaları, Varlık Paketleri, Databricks Lakehouse, Genie, Iceberg, Lakebase, Lakeflow İşleri, ölçüm görünümleri, MLflow değerlendirmesi, Model Sunma, Python SDK, Lakeflow Spark Bildirimli İşlem Hatları, Yapılandırılmış Akış, sentetik veriler, Unity Kataloğu, Vektör Arama, Zerobus alımı
MLflow becerileri MLflow ile LLM aracılarını izleme, hata ayıklama ve değerlendirme becerileri. MLflow’a giriş, MLflow aracısı, izleme araçlarını ekleme, izleri alma ve analiz etme, ölçümleri sorgulama, aracı değerlendirmesi, sohbet oturumu analizi, MLflow doküman araması

Sonraki Adımlar

  • Last updated on