Minimalistická ilustrácia integrácie AI agenta a Databricks

AI agent pre Databricks MCP

Dajte svojim AI agentom schopnosť autonómne objavovať, chápať a dopytovať prostredie Databricks pomocou Model Context Protocol (MCP) servera. Využite komplexné metadáta Unity Catalog, pokročilé sledovanie línií a analýzu na úrovni kódu na generovanie presného SQL a získavanie akčných poznatkov z vášho dátového ekosystému — bez manuálneho zásahu.

PostAffiliatePro
KPMG
LiveAgent
HZ-Containers
VGD
AI agent Databricks skúmajúci líniu dát

Autonómne objavovanie dát & skúmanie línií

Nechajte vášho AI agenta samostatne preskúmavať Unity Catalog v Databricks, objavovať katalógy, schémy, tabuľky a bohaté metadáta stĺpcov. MCP server umožňuje bezproblémové získavanie kontextu, hlboké sledovanie línií — vrátane kódu, notebookov a závislostí úloh — a poskytuje akčné poznatky pre presnú a v súlade generovanú SQL.

Komplexná navigácia v katalógu.
Agenti môžu vypisovať a popisovať Unity katalógy, schémy, tabuľky a stĺpce, pričom poskytujú všetky metadáta pre tvorbu dopytov.
Automatizované sledovanie línií.
Sledujte závislosti tabuliek, notebookov a úloh pre úplnú analýzu dopadov a pevnú správu dát.
Prieskum na úrovni kódu.
AI agenti môžu identifikovať a analyzovať skutočný kód a obchodnú logiku zodpovednú za transformácie dát a kontrolu kvality.
Prístup k sémantickým metadátam.
Využite podrobné popisy na každej úrovni — katalóg, schéma, tabuľka a stĺpec — pre lepší kontext, zrozumiteľnosť a presnosť.
AI agent generujúci SQL dopyty z metadát

Inteligentná generácia SQL dopytov

Premeňte metadáta z Databricks na akčné poznatky. S bohatým kontextom o štruktúre a vzťahoch vašich dát AI agenti generujú presné, sémanticky správne SQL — znižujú chyby a zrýchľujú analytiku, pričom rešpektujú správu dát a oprávnenia.

Spúšťanie SQL dopytov.
Agenti môžu spúšťať ľubovoľné SQL dopyty na Databricks cez Databricks SDK, ideálne na cielené získavanie dát a analytiku.
Výstup optimalizovaný pre LLM.
Všetky popisné nástroje vracajú Markdown, optimalizovaný pre parsovanie a získavanie kontextu pomocou LLM.
Operácie s vedomím oprávnení.
Všetky dopyty a prieskum rešpektujú oprávnenia Unity Catalog a SQL Warehouse v Databricks pre bezpečný prístup k dátam.
Automatizácia správy metadát riadená AI

Prevádzkovanie AI riadenej správy metadát

Zrýchlite svoje dátové pracovné postupy integráciou metadát ako kódu – spravujte, automatizujte a auditujte Unity Catalog aktíva pomocou Terraformu, pričom zabezpečíte bezpečný a škálovateľný prístup pre produkčné AI pracovné postupy. Zabezpečte súlad, auditovateľnosť a bezproblémovú integráciu s nástrojmi ako Cursor a Agent Composer.

Bezpečný, auditovateľný prístup.
Využite detailné oprávnenia a prístup na báze tokenov pre bezpečné, v súlade vykonávané operácie a jednoduchú auditnú stopu.
Infraštruktúra ako kód.
Spravujte Unity Catalog aktíva a metadáta programovo pomocou Terraformu pre konzistentné, verzované nasadenia.

MCP INTEGRÁCIA

Dostupné nástroje pre integráciu Databricks MCP

Nasledujúce nástroje sú dostupné ako súčasť integrácie Databricks MCP:

list_uc_catalogs

Vypíše všetky dostupné Unity katalógy spolu s ich názvami, popismi a typmi pre objavovanie zdrojov dát.

describe_uc_catalog

Poskytuje prehľad konkrétneho Unity katalógu, vrátane všetkých schém s ich názvami a popismi.

describe_uc_schema

Poskytuje detailné informácie o schéme, vrátane jej tabuliek a prípadne ich stĺpcov.

describe_uc_table

Dodáva komplexný opis tabuľky Unity Catalog, vrátane štruktúry a informácií o línii.

execute_sql_query

Spúšťa SQL dopyty voči Databricks SQL warehouse a vracia formátované výsledky.

Odomknite silu AI riadeného objavovania dát

Dajte vášmu tímu možnosť využiť metadáta Unity Catalog v Databricks s LLM agentmi pre inteligentnejšie, autonómne objavovanie dát a generovanie dopytov. Zažite bezproblémovú analýzu línií dát a skúmanie kódu, aby ste maximalizovali hodnotu vašich dokumentovaných aktív.

Screenshot hlavnej stránky Databricks

Čo je Databricks

Databricks je popredná globálna spoločnosť v oblasti dát, analytiky a umelej inteligencie (AI), založená v roku 2013 pôvodnými autormi Apache Spark. Spoločnosť poskytuje jednotnú analytickú platformu, ktorá umožňuje organizáciám bezproblémovo integrovať dátové inžinierstvo, dátovú vedu, strojové učenie a analytiku. Databricks podporuje viac ako 10 000 organizácií po celom svete – vrátane spoločností z rebríčka Fortune 500 – pri správe obrovských objemov dát, zefektívnení ETL procesov a urýchlení vývoja a nasadenia AI riešení. Platforma je známa svojím kolaboratívnym pracovným priestorom, ktorý prepája dátových inžinierov, vedcov a obchodných analytikov a podporuje inovácie aj efektívnosť v rozhodovaní založenom na dátach.

Možnosti

Čo vieme robiť s Databricks

S Databricks môžu používatelia využiť silu jednotnej dátovej analytiky, čo umožňuje bezproblémovú spoluprácu a rýchlu škálovateľnosť AI a ML projektov. Platforma umožňuje organizáciám integrovať a spracovávať veľké dátové súbory, vytvárať a nasadzovať modely strojového učenia a získavať akčné poznatky – to všetko v bezpečnom a spolupracujúcom prostredí.

Jednotná analytika
Integrujte ETL, dátové inžinierstvo, dátovú vedu a analytiku na jednej platforme.
Kolaboratívny pracovný priestor
Podporujte tímovú prácu dátových inžinierov, vedcov a analytikov so spoločnými notebookmi a nástrojmi.
Škálovateľné strojové učenie
Vytvárajte, trénujte a nasadzujte modely strojového učenia vo veľkom s použitím štandardných frameworkov.
Dátový sklad
Zjednodušte dátové sklady a získavajte analytiku v reálnom čase s robustnými nástrojmi na správu dát.
Komplexná bezpečnosť
Zabezpečte podnikovú bezpečnosť, správu a súlad pre citlivé dátové toky.
Vektorizovaný server a AI agent

Ako AI agenti profitujú z Databricks

AI agenti môžu využiť Databricks na automatizáciu a zrýchlenie spracovania dát, trénovania modelov a analytiky v reálnom čase. Integráciou s Databricks získavajú AI agenti prístup k škálovateľným výpočtovým zdrojom, kolaboratívnym nástrojom a rozsiahlym dátovým pipeline, čím zvyšujú svoju schopnosť generovať poznatky, automatizovať rozhodnutia a prinášať merateľné výsledky v dynamických obchodných prostrediach.