Oggi siamo entusiasti di annunciare l'anteprima pubblica di Databricks Assistant, un assistente AI consapevole del contesto, disponibile nativamente in Databricks Notebooks, nell'editor SQL e nell'editor di file. Databricks Assistant ti permette di query dati tramite un'interfaccia conversazionale, rendendoti più produttivo all'interno Databricks. Descrivi il tuo compito in inglese e lascia che l'Assistente generi query SQL, spieghi codice complesso e corregga automaticamente gli errori. L'Assistente sfrutta i Unity Catalog metadati per comprendere le tue tabelle, colonne, descrizioni e i dati più popolari in tutta la tua azienda, fornendo risposte personalizzate per te.
Databricks Assistant è integrato nativamente in ciascuna delle superfici di editing di Databricks. A seconda della superficie di modifica (Notebook, SQL editor o editor di file), restituirà il codice SQL query o Python pertinente. Può aiutarti ad accelerare i progetti scrivendo codice standard o fornendoti il codice iniziale con cui start . Puoi poi eseguire il codice, copiarlo o aggiungerlo in una nuova cella per ulteriori sviluppi.

Puoi usare l'Assistente da una cella Notebook o un editor query per suggerire frammenti di codice. Digita un commento e premi control + shift + spazio (Windows) oppure opzione + shift + spazio (Mac) per Trigger un suggerimento di autocompletamento.

L'Assistente può anche trasformare codice da un linguaggio o framework a un altro, così puoi sempre usare il linguaggio migliore per il compito attuale. Ad esempio, puoi prendere codice pandas e convertirlo in PySpark senza dover riscrivere nulla.

Databricks Assistant può descrivere pezzi complessi di codice o query in un linguaggio chiaro e conciso. Può aiutarti a comprendere meglio alcuni progetti che potresti non conoscere.

Databricks Assistant può identificare errori nel tuo codice e consigliare correzioni. Quando incontri problemi come errori di sintassi, l'Assistente spiega il problema e crea un frammento di codice con una soluzione proposta.

Databricks Assistant utilizza diversi segnali per fornire risultati più accurati e rilevanti. Utilizza il contesto di celle di codice, librerie, tabelle popolari, schemi Unity Catalog e tag per mappare le domande in linguaggio naturale in query e codice.
In futuro, aggiungeremo l'integrazione con LakehouseIQ per fornire ancora più contesto alle tue richieste.
Abilita l'Assistente seguendo le istruzioni qui. Se non hai un account, puoi ottenere start con Databricks con una prova gratuita.
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June 12, 2024/11 min de leitura

