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Databricks Assistant

Your context-aware AI assistant

Databricks Assistant

Crie projetos de dados e IA com mais rapidez

O Databricks Assistant permite consultar dados por meio de uma interface conversacional, aumentando a produtividade na Databricks. O usuário descreve as tarefas em inglês e o assistente gera queries SQL, explica códigos complexos e corrige erros automaticamente. O Assistant aproveita os metadados do Unity Catalog para compreender tabelas, colunas, descrições e ativos de dados mais usados na sua empresa e fornece respostas personalizadas.

generate code

Geração de código SQL ou Python

O Databricks Assistant se integra nativamente com todas as superfícies de edição da Databricks. Dependendo da superfície de edição (notebooks, editor de SQL ou editor de arquivos), o Assistant retorna uma query SQL ou código Python relevante. Também ajuda a acelerar projetos escrevendo código-padrão ou fornecendo código inicial para começar. Você pode executar o código, copiá-lo ou adicioná-lo a uma nova célula para desenvolvimento posterior.

explain code

Explicação do código ou de queries

O Databricks Assistant pode descrever partes complexas de código ou queries em linguagem clara e concisa. Isso ajuda você a entender melhor alguns projetos com os quais não está familiarizado, para se atualizar rapidamente.

fix issues

Correção de problemas

O Databricks Assistant é capaz de detectar erros no seu código e recomendar correções. Ao encontrar problemas como erros de sintaxe, o Assistant descreve o problema e cria um trecho de código com a correção proposta. O código modificado pode então ser adicionado diretamente ao editor e executado novamente.

Get contextual responses

Respostas contextuais personalizadas para você

O Databricks Assistant aproveita diferentes sinais para fornecer resultados mais precisos e relevantes. Ele usa dados contextuais de células de código, bibliotecas, tabelas populares, esquemas do Unity Catalog e tags para mapear questões de linguagem natural em queries e código.

Futuramente, será adicionada uma integração com  LakehouseIQ para contextualizar ainda melhor as solicitações.

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