Tekoälyagentti Databricks MCP:lle
Anna tekoälyagenteillesi mahdollisuus itsenäisesti tutkia, ymmärtää ja kysellä Databricks-ympäristöjä Model Context Protocol (MCP) -palvelimen avulla. Hyödynnä kattavat Unity Catalog -metatiedot, edistynyt sukupuun jäljitys sekä kooditason analyysiä, jotta voit luoda tarkkaa SQL:ää ja saada käyttökelpoisia oivalluksia dataekosysteemistäsi — ilman manuaalista työtä.
Autonominen datan löytö & sukupuun tutkiminen
Anna tekoälyagenttisi tutkia itsenäisesti Databricks Unity Catalogia, löytää katalogit, skeemat, taulut ja kattavat sarakemetatiedot. MCP-palvelin mahdollistaa saumattoman kontekstin keruun, syvän sukupuun jäljityksen — mukaan lukien koodi-, muistio- ja tehtäväriippuvuudet — ja tuottaa käyttökelpoisia oivalluksia täsmällisen ja vaatimustenmukaisen SQL:n luomiseen.
- Kattava kataloginavigointi.
- Agentit voivat listata ja kuvata Unity Catalogit, skeemat, taulut sekä sarakkeet, tuoden kaiken metatiedon kyselyrakentamisen tueksi.
- Automaattinen sukupuun jäljitys.
- Jäljitä taulujen, muistiokirjojen ja tehtävien riippuvuudet täydelliseen vaikutusanalyysiin ja vahvaan tietohallintoon.
- Kooditason tutkiminen.
- Tekoälyagentit voivat tunnistaa ja analysoida varsinaista koodia ja liiketoimintalogiikkaa, joka vastaa datamuunnoksista ja laadunvalvonnasta.
- Semanttinen metatietojen käyttö.
- Hyödynnä yksityiskohtaisia kuvauksia kaikilla tasoilla — katalogista skeemaan, tauluun ja sarakkeeseen — saadaksesi enemmän kontekstia, selkeyttä ja tarkkuutta.
Älykäs SQL-kyselyiden generointi
Muunna Databricks-metatietosi käyttökelpoisiksi oivalluksiksi. Kun sinulla on kattava konteksti datasi rakenteesta ja suhteista, tekoälyagentit tuottavat tarkkaa, semanttisesti oikeaa SQL:ää – vähentäen virheitä ja nopeuttaen analytiikkaa samalla, kun tietoturva ja käyttöoikeudet säilyvät.
- Suorita SQL-kyselyitä.
- Agentit voivat ajaa vapaavalintaisia SQL-kyselyitä Databricksin kautta Databricks SDK:lla – ihanteellista kohdennettuun tiedonhakuun ja analytiikkaan.
- LLM-optimoitu tuloste.
- Kaikki kuvailevat työkalut palauttavat Markdown-muotoista sisältöä, joka on optimoitu LLM-tulkintaan ja kontekstin keruuseen.
- Käyttöoikeudet huomioiva toiminta.
- Kaikki kyselyt ja tutkiminen huomioivat Databricks Unity Catalogin ja SQL Warehousen käyttöoikeudet turvallisen datan käytön takaamiseksi.
Tekoälypohjaisen metatietohallinnan operationalisointi
Nopeuta tietotyönkulkujasi integroimalla metatiedot koodina – hallitse, automatisoi ja auditoi Unity Catalogin objekteja Terraformilla sekä tarjoa turvallinen ja skaalautuva käyttö tuotannon tekoälytyönkulkuihin. Varmista vaatimustenmukaisuus, jäljitettävyys ja saumaton integraatio työkaluihin kuten Cursor ja Agent Composer.
- Turvallinen, auditoitava käyttö.
- Hyödynnä tarkkoja käyttöoikeuksia ja token-pohjaista tunnistusta turvalliseen, vaatimustenmukaiseen toimintaan ja helppoon auditointiin.
- Infrastruktuuri koodina.
- Hallitse Unity Catalogin objekteja ja metatietoja ohjelmallisesti Terraformilla yhtenäisiin ja versioituihin käyttöönottoihin.
MCP-INTEGRAATIO
Saatavilla olevat Databricks MCP -integraatiotyökalut
Seuraavat työkalut ovat saatavilla osana Databricks MCP -integraatiota:
- list_uc_catalogs
Listaa kaikki saatavilla olevat Unity Catalogit nimineen, kuvauksineen ja tyyppeineen tiedonlähteiden löytämistä varten.
- describe_uc_catalog
Tarjoaa yhteenvedon tietystä Unity Catalogista, listaten kaikki sen skeemat nimi- ja kuvaustietoineen.
- describe_uc_schema
Antaa yksityiskohtaista tietoa skeemasta, mukaan lukien sen taulut ja halutessa myös sarakkeet.
- describe_uc_table
Toimittaa kattavan kuvauksen Unity Catalogin taulusta, sisältäen rakenteen ja sukupuutiedot.
- execute_sql_query
Suorittaa SQL-kyselyitä Databricks SQL -varastoon ja palauttaa muotoillut tulokset.
Vapauta tekoälypohjaisen datatutkimuksen voima
Anna tiimillesi mahdollisuus hyödyntää Databricks Unity Catalogin metatietoja LLM-agenttien avulla älykkäämpään, autonomiseen datan löytämiseen ja kyselyiden luomiseen. Koe saumaton sukupuuanalyysi ja koodin tutkiminen – maksimoi dokumentoidun datasi arvo.
Mikä on Databricks
Databricks on johtava kansainvälinen data-, analytiikka- ja tekoälyyritys, jonka perustivat vuonna 2013 Apache Sparkin alkuperäiset kehittäjät. Yritys tarjoaa yhtenäisen analytiikka-alustan, jonka avulla organisaatiot voivat saumattomasti yhdistää data engineeringin, data science -työn, koneoppimisen ja analytiikan. Databricks mahdollistaa yli 10 000 organisaation – mukaan lukien Fortune 500 -yritykset – hallita valtavia tietomääriä, tehostaa ETL-prosesseja sekä nopeuttaa tekoälyratkaisujen kehitystä ja käyttöönottoa. Alusta tunnetaan yhteistyöhön kannustavasta työtilasta, joka yhdistää data-insinöörit, data scientistit ja liiketoiminta-analyytikot, ja näin vauhdittaa innovaatioita ja päätöksenteon tehokkuutta datan avulla.
Ominaisuudet
Mitä voimme tehdä Databricksin avulla
Databricksin avulla käyttäjät voivat hyödyntää yhtenäisen data-analytiikan voimaa, mahdollistaen sujuvan yhteistyön ja tekoäly- sekä koneoppimisprojektien nopean skaalaamisen. Alusta mahdollistaa suurten tietomassojen integroinnin ja prosessoinnin, koneoppimismallien rakentamisen ja käyttöönoton sekä käyttökelpoisten oivallusten saamisen – kaikki turvallisessa ja yhteistyöhön kannustavassa ympäristössä.
- Yhtenäinen analytiikka
- Yhdistä ETL, data engineering, data science ja analytiikka yhdellä alustalla.
- Yhteistyötila
- Edistä tiimityötä data-insinöörien, tutkijoiden ja analyytikkojen välillä jaetuin muistiokirjoin ja työkaluin.
- Skaalautuva koneoppiminen
- Rakenna, kouluta ja ota käyttöön koneoppimismalleja laajassa mittakaavassa alan vakiokehysten avulla.
- Tietovarastointi
- Yksinkertaista tietovarastointia ja mahdollista reaaliaikainen analytiikka vankkojen tietohallintaominaisuuksien avulla.
- Läpikotainen tietoturva
- Varmista yritystason tietoturva, hallinta ja vaatimustenmukaisuus arkaluonteisille tietotyöprosesseille.
Miten tekoälyagentit hyötyvät Databricksistä
Tekoälyagentit voivat hyödyntää Databricksia datan käsittelyn, mallien koulutuksen ja reaaliaikaisen analytiikan automatisointiin ja nopeuttamiseen. Integroimalla Databricksiin agentit saavat käyttöönsä skaalautuvat laskentaresurssit, yhteistyötyökalut ja laajat dataputket, mikä parantaa niiden kykyä tuottaa oivalluksia, automatisoida päätöksentekoa ja tuottaa vaikuttavia tuloksia dynaamisissa liiketoimintaympäristöissä.