LangChain と Databricks Unity カタログツールの統合

2025-04-30

Databricks Unity カタログを使用して、LangChain および LangGraph ワークフローのツールとして SQL 関数と Python 関数を統合します。この統合により、Unity Catalog のガバナンスと LangChain 機能を組み合わせて、強力な LLM ベースのアプリケーションを構築できます。

要求事項

Python 3.10 以降をインストールします。

LangChain と Databricks Unity カタログの統合

この例では、Unity カタログツールを作成し、その機能をテストして、エージェントに追加します。 Databricks ノートブックで次のコードを実行します。

依存関係のインストール

Databricks オプションで Unity Catalog AI パッケージをインストールし、LangChain 統合パッケージをインストールします。

この例では LangChain を使用していますが、他のライブラリにも同様の方法を適用できます。 Unity カタログツールとサードパーティの生成 AI フレームワークの統合に関する説明を参照してください。

# Install the Unity Catalog AI integration package with the Databricks extra
%pip install unitycatalog-langchain[databricks]

# Install Databricks Langchain integration package
%pip install databricks-langchain
dbutils.library.restartPython()

Databricks 関数クライアントを初期化する

Databricks 関数クライアントを初期化します。

from unitycatalog.ai.core.base import get_uc_function_client

client = get_uc_function_client()

ツールのロジックを定義する

ツールのロジックを含む Unity カタログ関数を作成します。


CATALOG = "my_catalog"
SCHEMA = "my_schema"

def add_numbers(number_1: float, number_2: float) -> float:
  """
  A function that accepts two floating point numbers adds them,
  and returns the resulting sum as a float.

  Args:
    number_1 (float): The first of the two numbers to add.
    number_2 (float): The second of the two numbers to add.

  Returns:
    float: The sum of the two input numbers.
  """
  return number_1 + number_2

function_info = client.create_python_function(
  func=add_numbers,
  catalog=CATALOG,
  schema=SCHEMA,
  replace=True
)

関数をテストする

関数をテストして、期待どおりに動作することを確認します。

result = client.execute_function(
  function_name=f"{CATALOG}.{SCHEMA}.add_numbers",
  parameters={"number_1": 36939.0, "number_2": 8922.4}
)

result.value # OUTPUT: '45861.4'

UCFunctionToolKit を使用して関数をラップする

UCFunctionToolkitを使用して関数をラップし、エージェント作成ライブラリからアクセスできるようにします。このツールキットは、さまざまなライブラリ間の一貫性を確保し、レトリバーの自動トレースなどの便利な機能を追加します。

from databricks_langchain import UCFunctionToolkit

# Create a toolkit with the Unity Catalog function
func_name = f"{CATALOG}.{SCHEMA}.add_numbers"
toolkit = UCFunctionToolkit(function_names=[func_name])

tools = toolkit.tools

エージェントでツールを使用する

toolsの UCFunctionToolkit プロパティを使用して、ツールを LangChain エージェントに追加します。

この例では、簡単にするために LangChain の AgentExecutor API を使用して単純なエージェントを作成します。運用ワークロードの場合は、 ChatAgent 例に示されているエージェント作成ワークフローを使用します。

from langchain.agents import AgentExecutor, create_tool_calling_agent
from langchain.prompts import ChatPromptTemplate
from databricks_langchain import (
  ChatDatabricks,
  UCFunctionToolkit,
)
import mlflow

# Initialize the LLM (replace with your LLM of choice, if desired)
LLM_ENDPOINT_NAME = "databricks-meta-llama-3-3-70b-instruct"
llm = ChatDatabricks(endpoint=LLM_ENDPOINT_NAME, temperature=0.1)

# Define the prompt
prompt = ChatPromptTemplate.from_messages(
  [
    (
      "system",
      "You are a helpful assistant. Make sure to use tools for additional functionality.",
    ),
    ("placeholder", "{chat_history}"),
    ("human", "{input}"),
    ("placeholder", "{agent_scratchpad}"),
  ]
)

# Enable automatic tracing
mlflow.langchain.autolog()

# Define the agent, specifying the tools from the toolkit above
agent = create_tool_calling_agent(llm, tools, prompt)

# Create the agent executor
agent_executor = AgentExecutor(agent=agent, tools=tools, verbose=True)
agent_executor.invoke({"input": "What is 36939.0 + 8922.4?"})