Building RAG Agents with Agent Bricks - Mandarin Chinese

在本课程中，您将学习如何在 Databricks Data Intelligence Platform 上设计、实施和管理目录结构及大规模数据组织。本课程全面介绍 Unity Catalog 作为企业级湖仓集中治理层的相关内容。课程分为五个模块：首先将 Unity Catalog 置于云平台部署模型中，涵盖账户控制台、元存储创建以及管理员角色层级；随后，您将学习如何利用命名规范、所有权模式和 MANAGE 委派，将组织拓扑结构（业务单元、地区及开发/QA/生产环境）转化为可扩展的目录和架构设计。课程接着介绍安全存储集成，包括存储凭证、外部位置、托管存储层级、托管表与外部表的区别，以及用于非表格数据的 UC Volumes。之后，您将应用访问模式和隔离策略——三级 GRANT 链、workspace 与目录绑定，以及架构级基于属性的访问控制（ABAC）策略——以实现大规模细粒度数据保护。最后，课程以目录设计最佳实践、自动化、最小权限原则和基于组的访问管理作为总结。

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在本课程中，您将学习如何将 Databricks Apps 与 Lakebase（Databricks 的全托管云原生 PostgreSQL 平台）集成，以构建安全且面向企业的应用程序工作流。在 Databricks Apps 和 Lakebase 基础知识之上，本课程重点介绍 PostgreSQL 基础、Lakebase Autoscaling、安全的 SQL 实践、安全的连接管理、基于角色的访问、Data API 集成以及基于分支的开发。您还将了解 AppKit 如何在此工作流中加速应用程序开发，帮助您更高效地从集成概念迈向实施。

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本课程教授学员如何在 Databricks 上构建生产级智能体应用程序。学员将学习使用 Unity Catalog 和 MCP 创建受治理的智能体工具，使用 OpenAI Agents SDK 构建单智能体和多智能体系统，并利用 Agent Bricks 和 Genie 实现由 Supervisor Agent 编排的知识助手用例。本课程涵盖从工具原型设计到生产部署的完整流程，并提供使用 MLflow Tracing 观测智能体执行过程的实践经验。

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