Databricks und KI-Agent Integration

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Hunderte von Apps zum Verbinden

Bereichern Sie Databricks-Daten mit KI-Erkenntnissen, indem Sie sie mit dem KI-Agenten verbinden. Mit dem visuellen Editor von Latenode können Sie schnell benutzerdefinierte KI-Pipelines erstellen, JavaScript für erweiterte Transformationen hinzufügen und bei wachsendem Datenvolumen kostengünstig skalieren.

Databricks + KI-Agent Integration

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Wie verbinden Databricks und KI-Agent

Erstellen Sie ein neues Szenario zum Verbinden Databricks und KI-Agent

Klicken Sie im Arbeitsbereich auf die Schaltfläche „Neues Szenario erstellen“.

Fügen Sie den ersten Schritt hinzu

Fügen Sie den ersten Knoten hinzu – einen Trigger, der das Szenario startet, wenn er das erforderliche Ereignis empfängt. Trigger können geplant werden, aufgerufen werden durch Databricks, ausgelöst durch ein anderes Szenario oder manuell ausgeführt (zu Testzwecken). In den meisten Fällen Databricks or KI-Agent ist Ihr erster Schritt. Klicken Sie dazu auf "App auswählen", finden Sie Databricks or KI-Agentund wählen Sie den entsprechenden Auslöser aus, um das Szenario zu starten.

Fügen Sie Databricks Knoten

Wähle aus Databricks Knoten aus dem App-Auswahlfeld auf der rechten Seite.

+
1

Databricks

Konfigurieren Sie die Databricks

Klicken Sie auf Databricks Knoten, um ihn zu konfigurieren. Sie können den Databricks URL und wählen Sie zwischen DEV- und PROD-Versionen. Sie können es auch zur Verwendung in weiteren Automatisierungen kopieren.

+
1

Databricks

Knotentyp

#1 Databricks

/

Name

Ohne Titel

Verbindungen schaffen *

Auswählen

Karte

Verbinden Databricks

Login

Führen Sie den Knoten einmal aus

Fügen Sie KI-Agent Knoten

Klicken Sie anschließend auf das Plus-Symbol (+) auf der Databricks Knoten, auswählen KI-Agent aus der Liste der verfügbaren Apps und wählen Sie die gewünschte Aktion aus der Liste der Knoten innerhalb KI-Agent.

1

Databricks

+
2

KI-Agent

Authentifizieren KI-Agent

Klicken Sie nun auf KI-Agent und wählen Sie die Verbindungsoption. Dies kann eine OAuth2-Verbindung oder ein API-Schlüssel sein, den Sie in Ihrem KI-Agent Einstellungen. Die Authentifizierung ermöglicht Ihnen die Nutzung KI-Agent durch Latenode.

1

Databricks

+
2

KI-Agent

Knotentyp

#2 KI-Agent

/

Name

Ohne Titel

Verbindungen schaffen *

Auswählen

Karte

Verbinden KI-Agent

Login

Führen Sie den Knoten einmal aus

Konfigurieren Sie die Databricks und KI-Agent Nodes

Konfigurieren Sie als Nächstes die Knoten, indem Sie die erforderlichen Parameter entsprechend Ihrer Logik eingeben. Mit einem roten Sternchen (*) gekennzeichnete Felder sind Pflichtfelder.

1

Databricks

+
2

KI-Agent

Knotentyp

#2 KI-Agent

/

Name

Ohne Titel

Verbindungen schaffen *

Auswählen

Karte

Verbinden KI-Agent

KI-Agent OAuth 2.0

#66e212yt846363de89f97d54
Veränderung

Wählen Sie eine Aktion aus *

Auswählen

Karte

Die Aktions-ID

Führen Sie den Knoten einmal aus

Richten Sie das ein Databricks und KI-Agent Integration

Verwenden Sie verschiedene Latenode-Knoten, um Daten zu transformieren und Ihre Integration zu verbessern:

  • Verzweigung: Erstellen Sie mehrere Verzweigungen innerhalb des Szenarios, um komplexe Logik zu verarbeiten.
  • Zusammenführen: Kombinieren Sie verschiedene Knotenzweige zu einem und leiten Sie Daten durch ihn weiter.
  • Plug-and-Play-Knoten: Verwenden Sie Knoten, die keine Kontoanmeldeinformationen erfordern.
  • Fragen Sie die KI: Verwenden Sie die GPT-gestützte Option, um jedem Knoten KI-Funktionen hinzuzufügen.
  • Warten: Legen Sie Wartezeiten fest, entweder für bestimmte Zeiträume oder bis zu bestimmten Terminen.
  • Unterszenarien (Knoten): Erstellen Sie Unterszenarien, die in einem einzigen Knoten gekapselt sind.
  • Iteration: Verarbeiten Sie Datenarrays bei Bedarf.
  • Code: Schreiben Sie benutzerdefinierten Code oder bitten Sie unseren KI-Assistenten, dies für Sie zu tun.
5

JavaScript

6

KI Anthropischer Claude 3

+
7

KI-Agent

1

Trigger auf Webhook

2

Databricks

3

Iteratoren

+
4

Webhook-Antwort

Speichern und Aktivieren des Szenarios

Nach der Konfiguration Databricks, KI-Agentund alle zusätzlichen Knoten, vergessen Sie nicht, das Szenario zu speichern und auf „Bereitstellen“ zu klicken. Durch die Aktivierung des Szenarios wird sichergestellt, dass es automatisch ausgeführt wird, wenn der Triggerknoten eine Eingabe empfängt oder eine Bedingung erfüllt ist. Standardmäßig sind alle neu erstellten Szenarien deaktiviert.

Testen Sie das Szenario

Führen Sie das Szenario aus, indem Sie auf „Einmal ausführen“ klicken und ein Ereignis auslösen, um zu prüfen, ob das Databricks und KI-Agent Integration funktioniert wie erwartet. Abhängig von Ihrem Setup sollten Daten zwischen Databricks und KI-Agent (oder umgekehrt). Beheben Sie das Szenario ganz einfach, indem Sie den Ausführungsverlauf überprüfen, um etwaige Probleme zu identifizieren und zu beheben.

Die leistungsstärksten Verbindungsmöglichkeiten Databricks und KI-Agent

Databricks + KI-Agent + Slack: Führt eine Databricks SQL-Abfrage aus, verwendet AI Agent, um die Ergebnisse zusammenzufassen, und sendet die Zusammenfassung an einen bestimmten Slack-Kanal.

Databricks + KI-Agent + Google Sheets: Fragt ein Databricks SQL Warehouse ab, verfeinert die Daten mithilfe eines KI-Agenten und speichert die endgültigen verfeinerten Daten in einem Google Sheet.

Databricks und KI-Agent Integrationsalternativen

Über Uns Databricks

Nutzen Sie Databricks in Latenode, um Datenverarbeitungs-Pipelines zu automatisieren. Lösen Sie ereignisbasierte Databricks-Jobs aus und leiten Sie Erkenntnisse direkt in Ihre Workflows für Berichte oder Aktionen weiter. Optimieren Sie Big-Data-Aufgaben mit visuellen Flows, benutzerdefiniertem JavaScript und der skalierbaren Ausführungs-Engine von Latenode.

Über Uns KI-Agent

Nutzen Sie den KI-Agenten in Latenode, um die Inhaltserstellung, Datenanalyse oder den Kundensupport zu automatisieren. Konfigurieren Sie Agenten mit Eingabeaufforderungen und integrieren Sie sie anschließend in Workflows. Im Gegensatz zu eigenständigen Lösungen können Sie mit Latenode KI mit jeder App verbinden, automatisch skalieren und bei Bedarf mit Code anpassen.

So funktioniert Latenode

FAQ Databricks und KI-Agent

Wie kann ich mein Databricks-Konto mithilfe von Latenode mit AI Agent verbinden?

Um Ihr Databricks-Konto mit dem AI Agent auf Latenode zu verbinden, führen Sie die folgenden Schritte aus:

  • Melden Sie sich bei Ihrem Latenode-Konto an.
  • Navigieren Sie zum Abschnitt „Integrationen“.
  • Wählen Sie Databricks aus und klicken Sie auf „Verbinden“.
  • Authentifizieren Sie Ihre Databricks- und AI-Agent-Konten, indem Sie die erforderlichen Berechtigungen erteilen.
  • Sobald die Verbindung hergestellt ist, können Sie mit beiden Apps Workflows erstellen.

Kann ich Databricks-Daten mit KI-gestützten Erkenntnissen analysieren?

Ja, das können Sie! Latenode vereinfacht dies, indem es Ihnen ermöglicht, Databricks-Daten zur Analyse in den AI Agent einzuspeisen und Berichte oder Vorhersagemodelle ohne komplexe Codierung zu erstellen.

Welche Arten von Aufgaben kann ich durch die Integration von Databricks mit AI Agent ausführen?

Durch die Integration von Databricks mit AI Agent können Sie verschiedene Aufgaben ausführen, darunter:

  • Automatisierung der Datenanalyse und Berichterstellung.
  • Erstellen von Vorhersagemodellen basierend auf Databricks-Datensätzen.
  • Erstellen Sie personalisierte Kundenerlebnisse mit KI-Erkenntnissen.
  • Anreicherung von Databricks-Daten mit KI-gesteuerten Klassifizierungen.
  • Trainieren von KI-Modellen mit verarbeiteten Databricks-Daten.

Kann ich die Databricks-Datenverarbeitung über Latenode-Flows planen?

Ja, mit Latenode können Sie Databricks-Jobs planen. Nutzen Sie unseren Scheduler, um Datenverarbeitungsaufgaben einfach und effizient zu automatisieren.

Gibt es Einschränkungen bei der Databricks- und AI-Agent-Integration auf Latenode?

Obwohl die Integration leistungsstark ist, müssen Sie bestimmte Einschränkungen beachten:

  • Große Databricks-Datensätze erfordern möglicherweise optimierte Workflows für eine effiziente Verarbeitung.
  • Die API-Grenzen des AI-Agenten können sich auf die Analyse großer Datenmengen auswirken.
  • Für eine optimale Leistung müssen benutzerdefinierte KI-Modelle möglicherweise angepasst werden.

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