Creare app Databricks con React e Databricks Agents per soluzioni di chat aziendali

Le Databricks Apps offrono una piattaforma robusta per la creazione e l'hosting di applicazioni interattive. React è ottimo per creare applicazioni web moderne e dinamiche che necessitano di aggiornamenti fluidi e un aspetto curato. Combinando questa piattaforma con un frontend basato su React e il Agent Bricks Custom Agents, gli sviluppatori possono creare applicazioni di chat efficienti e intelligenti. Questo blog si concentra sull'implementazione tecnica di una chatbot ospitata su Databricks e ne dimostra il potenziale con un caso d'uso specifico del settore: un Chatbot per la Gestione delle Operazioni di Produzione.

Integrazione tra Databricks Apps e Databricks

Panoramica dell'architettura:

Punti di forza principali di Databricks Apps

Le Databricks Apps si integrano nativamente con:

• Databricks SQL: Per interrogare grandi set di dati in modo efficiente.
• Unity Catalog: Per la governance centralizzata dei dati e il controllo degli accessi.
• Model Serving: Per distribuire modelli di machine learning su larga scala.
• Serving Endpoints: Per query efficienti ai modelli ML e agli agenti LLM.
• Jobs: Per pipeline ETL e processi di workflow.

Le Databricks Apps eliminano la necessità di infrastrutture di hosting esterne. Le applicazioni ereditano le funzionalità integrate della piattaforma per la sicurezza, la conformità e la gestione delle risorse, semplificando la distribuzione e la manutenzione.

Le Databricks Apps supportano un'ampia gamma di framework come Dash, Streamlit, Gradio, Flask e FastAPI. Questa flessibilità consente applicazioni sia ricche di dati che visivamente accattivanti.

Cos'è il Agent Bricks Custom Agents?

Il Agent Bricks Custom Agents è un set di strumenti su Databricks che aiuta gli sviluppatori a creare, distribuire e gestire agenti AI, come quelli utilizzati nella Retrieval-Augmented Generation (RAG). Si integra con framework come LangChain e LlamaIndex e utilizza funzionalità Databricks come Unity Catalog per la governance dei dati e il tool-calling.

Gli sviluppatori possono registrare e testare agenti con MLflow, debuggarne il comportamento e migliorarne le prestazioni. Funzionalità come il logging delle richieste, lo streaming dei token di risposta e le app di revisione rendono più semplice la creazione e la distribuzione di agenti AI per casi d'uso reali.

Caso d'uso: Chatbot per la Gestione delle Operazioni di Produzione

La Gestione delle Operazioni di Produzione (MOM) è cruciale per ottimizzare i processi produttivi, migliorare l'efficienza e mantenere la competitività nel panorama industriale in rapida evoluzione di oggi.

La domanda di gestione delle operazioni tramite agenti AI con interfacce in linguaggio naturale è in rapida crescita, guidata dalla necessità di maggiore efficienza, miglioramento del processo decisionale e esperienze utente potenziate.

Secondo l'ultima pubblicazione di Meticulous Research® (fonte), il mercato dell'AI nella produzione dovrebbe raggiungere 84,5 miliardi di dollari entro il 2031, con un CAGR del 32,6% durante il periodo di previsione 2024–2031 ^[1]. Questa crescita significativa sottolinea il crescente riconoscimento dell'importanza della gestione delle operazioni basata sull'AI in vari settori.

Un'azienda manifatturiera che implementa il chatbot Databricks sfruttando il tool-calling può assistere i responsabili di produzione in:

Analisi dei colli di bottiglia

• Funzione dello strumento: Interroga Databricks SQL utilizzando la funzione identify_bottleneck_station per determinare la stazione che causa i maggiori ritardi.
• Esempio di query: "Qual è l'attuale collo di bottiglia nella linea di assemblaggio?"
• Risposta: "La Stazione 5 è l'attuale collo di bottiglia, con un ritardo medio di 15 minuti per ciclo."

Monitoraggio delle scorte

• Funzione dello strumento: Chiama check_inventory_levels per recuperare dati di magazzino in tempo reale per una stazione specificata.
• Esempio di query: "Abbiamo abbastanza materiali per la Stazione 3?"
• Risposta: "La Stazione 3 ha abbastanza materiali per i prossimi cinque cicli di produzione.”

Queste query possono essere facilmente implementate come funzioni memorizzate in Unity Catalog, utilizzando SQL o Python. Quindi un agente AI può eseguire attività come il recupero dati, l'esecuzione di codice e il processo decisionale basato sul contesto sfruttando le chiamate di funzione. Sebbene qui non approfondiremo i dettagli della configurazione dell'agente per il tool-calling, puoi fare riferimento al Databricks Generative AI Cookbook qui per una guida dettagliata.

Una volta che l'agente Databricks è configurato per gestire vari strumenti, può essere distribuito come endpoint di model serving su Databricks. Questo endpoint funge da interfaccia backend, consentendo alle applicazioni frontend come i chatbot di inviare query e ricevere insight in tempo reale.

Ecco l'interfaccia del chatbot in esecuzione in locale; in seguito, la dimostreremo dopo la distribuzione su Databricks Apps.

Implementazione di Databricks Apps

1. Frontend con React

Il frontend React fornisce un'interfaccia interattiva e user-friendly per interrogare il chatbot e visualizzare le risposte. Le funzionalità principali includono il rendering dei messaggi in tempo reale, l'invio di query e la gestione delle risposte del bot, un'interfaccia utente interattiva con feedback e supporto Markdown.

Codice Frontend che Invia Messaggi al Backend

API Client: Axios viene utilizzato per effettuare richieste HTTP. Il baseURL viene impostato dinamicamente in base all'ambiente (sviluppo o produzione).

HandleSendMessage: Cattura l'input dell'utente, invia il messaggio all'endpoint API /api/chat e aggiorna la cronologia della chat con i messaggi dell'utente e del bot.

2. Backend con FastAPI

Il backend FastAPI funge da ponte tra il frontend React e gli agenti Databricks. Instrada le query degli utenti all'endpoint di model serving dell'agente per ottenere una risposta.

Codice Backend che Gestisce le Query degli Utenti

Questo endpoint API riceve i messaggi degli utenti, interagisce con l'endpoint di model serving dell'agente Databricks e restituisce risposte specifiche per l'attività.

In FastAPI, l'ordine di montaggio delle sotto-applicazioni è cruciale perché determina come vengono instradate le richieste in arrivo.

app.mount("/api", api_app):

• Questo monta una sotto-applicazione (api_app) al percorso /api.
• Qualsiasi richiesta che inizia con /api (ad esempio, /api/chat) viene instradata a questa sotto-applicazione.
• Ciò garantisce che tutte le richieste relative alle API vengano elaborate dall'istanza api_app.

app.mount("/", ui_app):

• Questo monta i file statici dalla directory client/build al percorso radice (/).
• Questo viene tipicamente utilizzato per servire l'applicazione frontend compilata, che include index.html, JavaScript, CSS e altre risorse statiche. La maggior parte dei principali framework UI (ad esempio, React, Vue e Svelte) supporta la compilazione in un set di risorse tramite diversi bundler (ad esempio, Vite, Webpack o esbuild).
• Qualsiasi richiesta che non inizia con /api verrà instradata a ui_app.

• Configurazione dell'API e Definizione dell'Endpoint: Il codice definisce un'applicazione FastAPI con un endpoint POST (/chat) sull'istanza api_app che punta all'endpoint di model-serving dell'agente Databricks su Databricks.
• Dependency Injection e Gestione delle Richieste: L'endpoint utilizza il meccanismo di dependency injection di FastAPI (Depends) per iniettare un WorkspaceClient, responsabile dell'interazione con le API Databricks. La funzione chat_with_llm accetta una ChatRequest contenente il messaggio dell'utente, lo formatta come ChatMessage con il ruolo USER e lo invia all'endpoint di serving utilizzando il metodo client.serving_endpoints.query.
• Parsing della Risposta e Restituzione: La risposta dell'agente viene strutturata e restituita come ChatResponse al client.

Deployment su Databricks Apps

1. Preparazione del Backend

• Posiziona il codice FastAPI in un file app.py.

• Definisci le dipendenze in requirements.txt:

• Crea un file app.yaml:

La sezione command delinea la configurazione del server gunicorn con le seguenti specifiche:

• server.app:app: Esegue la tua applicazione FastAPI.
• -w 2: Utilizza due processi worker per gestire le richieste in arrivo.
• uvicorn.workers.UvicornWorker: Utilizza i worker Uvicorn, compatibili con il framework ASGI di FastAPI.

La sezione env specifica coppie chiave-valore che definiscono le variabili d'ambiente da passare all'app ^[2]:

• name: il nome della variabile d'ambiente.
• valueFrom: Per un valore definito esternamente, il nome della sorgente contenente il valore. Ad esempio, il nome di un segreto o di una tabella di database contenente il valore.

Sto mappando le variabili d'ambiente SERVING_ENDPOINT_NAME all'endpoint di model-serving delle risorse Databricks agent_MODEL_NAME_FQN, dove MODEL_NAME_FQN rappresenta il namespace a tre livelli di Unity Catalog per catalog.db.model_name.

2. Preparazione del Frontend

• Compila l'app React con npm run build e posiziona i file statici in /client/build.

Ecco la struttura dei file:

3. Passaggi di Deployment

1. Crea l'App Databricks:
2. Configura le Risorse Databricks:
   Sto configurando le risorse Databricks per allinearle alle funzionalità definite nella sezione env del file app.yaml. Ciò include la configurazione di risorse come l'endpoint di model-serving (agent_MODEL_NAME_FQN).
   

   

   
   L'immagine seguente mostra che l'app chatbot è stata creata con successo:
   

   

3. Sincronizza i File:

4. Esegui il Deployment dell'App:

Dopo aver eseguito questo comando, il processo di deployment richiederà alcuni minuti. Una volta completato con successo, verrà visualizzato l'URL dell'App Databricks, indicando che è attiva e funzionante.

E puoi iniziare a chattare con essa. Ad esempio, la nostra efficienza produttiva è bassa. Trova il collo di bottiglia, controlla la sua efficienza e genera un report dettagliato. Invia un'email a user@email.com con il report. Analizza anche il sentiment del report.

Conclusione

L'integrazione di Databricks Apps con React e il Agent Bricks Custom Agents offre una soluzione potente per la creazione di applicazioni di chat dinamiche e interattive. Sfruttando le capacità di elaborazione dati integrate di Databricks, il model-serving sicuro e l'infrastruttura di deployment semplificata, gli sviluppatori possono creare sistemi robusti in grado di gestire query complesse.

L'uso di FastAPI come ponte tra il frontend React e gli agenti Databricks garantisce una comunicazione fluida. Sebbene Databricks Apps supporti vari framework backend Python come Flask e Django, FastAPI è stato scelto per la sua API concisa e user-friendly.

Questa configurazione dimostra come le capacità avanzate di AI possano essere integrate in soluzioni pratiche del settore, come i chatbot per la produzione, per migliorare l'efficienza e il processo decisionale. Poiché Databricks continua a evolvere la sua piattaforma, queste integrazioni possono espandersi per soddisfare casi d'uso più ampi, rendendola uno strumento essenziale per le aziende che mirano a innovare con soluzioni basate sull'AI.

Per fare riferimento al codice sorgente, si prega di trovare il repository GitHub collegato qui.

Riferimenti:

[1] Il mercato dell'AI nella produzione raggiungerà gli 84,5 miliardi di dollari entro il 2031. Fonte:
https://www.meticulousresearch.com/pressrelease/294/ai-in-manufacturing-market

[2] Configurazione delle app Databricks. Fonte:
https://docs.databricks.com/en/dev-tools/databricks-apps/configuration.html#databricks-apps-configuration

L'integrazione di Databricks Apps con React e il Agent Bricks Custom Agents offre una soluzione potente per la creazione di applicazioni di chat dinamiche e interattive. Sfruttando le capacità di elaborazione dati integrate di Databricks, il model-serving sicuro e l'infrastruttura di deployment semplificata, gli sviluppatori possono creare sistemi robusti in grado di gestire query complesse.

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(Questo post sul blog è stato tradotto utilizzando strumenti basati sull'intelligenza artificiale) Post originale