Building Reliable Conversational Agents with Genie - Mandarin Chinese

本课程将教您如何设计、构建和维护 Databricks Genie Agent——一种自然语言界面，使业务用户能够针对受治理的数据提出问题，并获得基于 SQL 的答案，而无需编写代码。

您将了解 Genie Agent 如何融入 Databricks AI/BI 产品系列，以及它们如何将自然语言转换为可靠的 SQL 查询。本课程重点介绍如何创建一个能够提供准确、一致且可信结果的 Genie Agent。

您将遵循完整的端到端工作流，从理解源数据、定义基准，到使用全套 Knowledge Store 管理工具对 Genie Agent 进行配置和优化。这些工具包括元数据、同义词、提示匹配、SQL 逻辑、示例查询和文本说明。

您还将学习如何通过 Genie One 与业务用户共享 Genie Agent，了解 Unity Catalog 治理如何自动执行，并利用监控和用户反馈持续提升质量。

完成本课程后，您将能够创建和管理一个生产就绪的 Genie Agent，以可扩展的方式提供受治理的自助式对话分析。

注意：对于 SCORM 课程文件，请确保完成内容后关闭 SCORM 窗口。请勿点击“下一课”按钮，否则可能导致 SCORM 模块无法标记为已完成。

Skill Level

Associate

Duration

Prerequisites

本课程的内容面向具备以下技能、知识和能力的参与者开发：

• 熟悉 Databricks workspace 的基本操作——您能够在 workspace UI 中进行导航、附加 compute 资源并运行 Notebooks。

• 熟悉 Unity Catalog 的相关概念——您了解 Unity Catalog 中的目录、架构和表。具备权限、标签或列掩码的使用经验有所帮助，但并非必需。

• 具备中级 SQL 能力——您能够读写 SQL 查询，包括 SELECT、JOIN、GROUP BY 及聚合函数。

• 能够访问具有 Databricks SQL 权限的 Databricks workspace，并对 serverless SQL warehouse 拥有 CAN USE 权限。

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Upcoming Public Classes

Data Engineer

Automated Deployment with Declarative Automation Bundles - Mandarin Chinese

本课程全面介绍了 DevOps 原则及其在 Databricks 项目中的应用。课程首先概述了核心 DevOps、DataOps、持续集成（CI）、持续部署（CD）和测试的基本概念，并探讨了如何将这些原则应用于数据工程管道。

课程随后聚焦于 CI/CD 流程中的持续部署，介绍用于项目部署的工具，包括 Databricks REST API、SDK 和 CLI。您将了解声明式自动化包（DAB）及其在 CI/CD 流程中的作用，深入学习其关键组件、文件夹结构，以及它们如何简化在 Databricks 中跨各种目标环境的部署流程。您还将学习如何使用 Databricks CLI 为多个具有不同配置的环境添加变量、修改、验证、部署和执行声明式自动化包。

最后，课程介绍如何将 Visual Studio Code 作为交互式开发环境（IDE），用于在本地构建、测试和部署声明式自动化包，从而优化开发流程。课程最后介绍如何使用 GitHub Actions 自动化部署管道，以增强声明式自动化包的 CI/CD 工作流。

完成本课程后，您将具备使用声明式自动化包自动化 Databricks 项目部署的能力，并能够通过 DevOps 实践提升工作效率。

注意：

Databricks Academy 正在将所有自定进度课程从视频讲座转为更简洁的 PDF 格式，其中包含幻灯片和讲义。请注意，演示视频仍将以原始格式提供。我们非常希望听到您对这一变化的看法，因此请通过课程末尾的课程调查分享您的反馈。感谢您成为我们学习社区的一员！本课程是 ‘Advanced Data Engineering with Databricks’ 系列的第四门课程。

Paid & Subscription

Lab

Professional

Building RAG Agents with Agent Bricks

This course provides hands-on training for building retrieval agents on Databricks. Participants will learn to create Genie Agents for unstructured data, perform information retrieval with Lakebase Search, parse and transform unstructured documents into structured data using AI Functions, chunk text for semantic retrieval, and build AI Search indexes with multiple search modes.

Note: For SCORM lecture files, please ensure that you close the SCORM window after completing the content. Do not click the ‘Next Lesson’ button, as doing so may prevent the SCORM module from being marked as complete.