1.はじめに

皆さんこんにちは。

今回はDatabricks アシスタントについて紹介します。

Databricks アシスタントは、Databricks でのコードとデータ処理をサポートするために作成されました。これにより、ユーザーは高速かつ正確にコードを作成できるようになり、作業効率が向上します。

AI サポートをワークスペースに導入することで、他のソース (Google、StackOverflow、Databricks ドキュメントなど) での Databricks 機能の調査時間を最小限できるようになります。

Databricks アシスタント がユーザーの特定質問に具体的に回答することで、質問と回答の不一致を最小限できるようになります。

Databricks アシスタントを使うことで、ユーザがDatabricks を操作しやすくなります。

また、コーディングやデータ分析に関する知識がないユーザーでもデータ分析を実施することができます。

今回は、そんなDatabricks アシスタントの使用方法について説明していきます。

2.前提要件

実施する際の前提条件は

・ユーザーは Azure Databrick ワークスペースにアクセスできる必要があること。

・Databricks アシスタントを有効化するため、1つのグローバル管理者のアカウントが必要であること。

・Databricks アシスタントが有効になると、ワークスペース内のすべてのユーザーがこの機能を使用できるようになること。

・ユーザーは、新規ノートブックの作成方法及び、ノートブックの基本操作を知っておく必要があること。

3.Databricksアシスタントを有効化

① Databricks ワークスペースにログインします。

② 画面右上にあるメールアドレス → 「Manage Account」をクリックします。

③ アカウントコンソール(Account Console)が表示されます。

④「Settings」を選択します。

⑤「Feature enablement」タブで「Enable third party services for AI additive features」の「Enable for All」を有効にします。

Databricksアシスタントの有効化が完了しました。ワークスペース内の全てのメンバーは、Databricksアシスタントを使用できるようになります。

Databricksアシスタントが有効になっていることを確認し、その機能を使用するには、次のように実行します。

  • 任意のノートブックを作成します。
  • 作成したノートブックを開くと、 Databricksアシスタントのアイコンが表示されます。
  • そのアイコンをクリックすると、アシスタント ウィンドウ 及び チャット欄が表じされます。Databricksアシスタントを使用できます。

4.Databricksアシスタントの機能

Databricksアシスタントの主な機能は、以下の通りです。

  • 適切なコードを作成
  • コード補完(code completion)
  • Databricks で対応しているFramework、及び言語の間で変換
  • 不具合の修正(一部の単純な構文エラーまたはタイプエラーに限定される)

また、Databricksアシスタントは、通常の AI チャットボットと同じように全ての機能があり、コード以外の質問にも回答できます。

4-1.適切なコードを作成する

Databricksアシスタントは、特定の要件と Databricks での利用可能なリソースに基づいてコードスニペット(SQL、Python) を作成するように使用されます。

例:

  • 以下のコードを実行して、DataFrame「df_yellow_trip」を作成します。
  • df_yellow_tripにデータ量(約1.6B レコード)が非常に多くので、一旦最初の 1000 レコードをDelta テーブルに保存します。
  • Databricksアシスタントを使用して、次のように質問することで df_ yellow_trip を保存するためのコードを生成します。
  • Databricksアシスタントによってコード 及び 説明が生成されます。

  • Deltaテーブルを作成した後、Databricksアシスタントを使用して作成したDeltaテーブルを次の通りにロードします。
  • Databricksアシスタントによる作成されたコードを実行した後、NYCTaxiのデータが正常に作成されました。

Databricksアシスタントを使用してデータ調査用のコードを作成できます。例は以下の通りです。

  • 最も遠い距離移動があるの5つの乗車を確認するには、次のように聞きます。
  • 上記の質問の内容に一致するためのSQLコードが生成されます。

  • Spark Dataframeに対して、上記の同じ質問を聞きたい場合、次の通りで実施します。
  • NYCTaxi は Spark DataFrame であるため、更なる指示せずに、DatabricksアシスタントによってSpark DataFrame に一致するコードが生成されます。
  • コード実行後の結果は、上記の質問に一致します。

4-2.コード補完(code completion)

Databricks アシスタン が、コード エディターの指示 (コメント) に基づいてコードを完成させるように使用されます。

使用方法は次の通りです。

  • 最も遠い距離移動があるの5つの乗車を表示する指示など、コメントを入力します。
  • 次に、「Ctrl + Shift + Space」(Windows) または「Option + Shift + Space」(Mac) のキーを押します。

  • 「Ctrl + Shift + Space」(Windows) または「Option + Shift + Space」(Mac) のキーを押した後、「 Accept Accept World….」のようなボックスが表示されます。
  • 「>」を押すと、様々なコードを選択できます。
  • 「Accept」を押して、希望のコードを選択します。
  • そのコードの色が変わり、使用できるようになります。
  • そのコードを選択せずに、別のところにマウスをホバーすると、「 Accept Accept World….」のようなボックスが消えます。

4-3.Databricks で対応しているFramework、及び言語の間で変換

次のコードを例として使用します。

このコードをPandas DataframeからPyspark frameworkまで変換するには、Databricksアシスタントに次のように聞きます。

Databricksアシスタントによって、上記のコードがpyspark を使用したコードに変換されて、同じ結果も返却されます。

4-4.不具合の修正

Databricks は、Databricksでコード実行の不具合を修正するように使用されます。

コード実行時の不具合が発生する場合、Databricksアシスタントが動いているワークスペースにて「Diagnose error」ボタンがあります。

「Diagnose error」をクリックします。

Databricksアシスタントは、実行したコードのエラーを修正する為の新規コードを生成させます。

同時に、Databricksアシスタントもエラーの説明及び、修正方法を提供します。

5.AI チャットボットの機能

コード生成の以外、Databricks アシスタント が通常の AI チャットボットとしても使用されます。例は次の通りです。

  • Googleについて質問できます。

  • または、 Databricks について質問できます。

  • また、PostgreSQL を Databricks に接続する方法など、特定のナレッジ ベースについても質問できます。

さまざまな分野の知識についてDatabricks アシスタント に聞くことができるため、Databricks の操作だけでなくデータ分析に必要な知識を効率よく学習することが出来ます。

6.まとめ

本連載では、
Databricksアシスタントの使用方法について詳細に説明していきます。

今回の記事が少しでもDatabricksを知るきっかけや、業務のご参考になれば幸いです。

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