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Databricks Assistant

Your context-aware AI assistant

Databricks Assistant

Crea dati e progetti di AI più velocemente

Databricks Assistant consente di interrogare i dati attraverso un'interfaccia conversazionale, aumentando la produttività all'interno di Databricks. L'utente descrive i compiti in inglese e l'assistente genera query SWL, spiega codice complesso e corregge automaticamente gli errori. L'assistente sfrutta i metadati di Unity Catalog per comprendere tabelle, colonne, descrizioni e risorse di dati popolari presenti in tutta l'azienda, fornendo risposte personalizzate a ciascun utente.

“At SiriusXM, we’re using Databricks Assistant to create notebooks, author complex queries, identify ways to join tables within data lakes and resolve coding issues, saving our data teams development time.”

— Bernie Graham, VP Data Engineering, Sirius XM
sirius logo

Generazione di codice SQL o Python

Databricks Assistant è integrato nativamente in ogni superficie di editing presente in Databricks. A seconda della superficie (notebook, editor SQL o editor di file), l'assistente restituisce la query SQL o il codice Python relativi. Inoltre contribuisce ad accelerare i progetti scrivendo codice boilerplate o fornendo il codice iniziale da cui partire. L'utente può eseguire il codice, copiarlo o aggiungerlo in una nuova cella per lo sviluppo successivo.

Spiegazione di codice o query

Databricks Assistant può descrivere pezzi complessi di codice o query in un linguaggio chiaro e conciso. Aiuta a capire meglio alcuni progetti con cui l'utente ha poca familiarità, per arrivare velocemente a regime.

Correzione di errori

Databricks Assistant può individuare errori nel codice e raccomandare le correzioni. Quando si incontrano problemi come errori di sintassi, l'assistente descrive il problema e crea uno snippet di codice con la correzione proposta. Il codice modificato può quindi essere aggiunto direttamente nell'editor e rieseguito.

Ottieni risposte contestuali personalizzate per te

Databricks Assistant sfrutta diversi segnali per fornire risultati più accurati e rilevanti. Utilizza dati contestuali provenienti da celle di codice, librerie, tabelle popolari, schemi di Unity Catalog e tag per mappare domande formulate in linguaggio naturale in query e codice.

In futuro verrà aggiunta l'integrazione con  LakehouseIQ per contestualizzare ancora meglio le richieste.

Maggiori informazioni

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