Databricks 도우미 사용

Databricks 도우미는 Databricks Notebook, SQL 편집기, 작업, AI/BI 대시보드 및 파일 편집기를 사용할 수 있는 컨텍스트 인식 AI 도우미입니다. Databricks 도우미는 대화형 인터페이스를 사용하는 데 도움을 요청할 때 데이터 및 코드를 지원합니다.

계정의 경우: Databricks 도우미 기능 사용 안 함 또는 사용

Azure AI 기반 Databricks 도우미 기능은 기본적으로 사용하도록 설정됩니다. 그러나 계정 관리자는 계정 내의 모든 작업 영역에 대해 Azure AI 지원 도우미 기능을 사용하지 않도록 설정할 수 있습니다. 계정 관리자는 전체 계정에 대해 Databricks 도우미를 사용하도록 적용할 수도 있습니다.

1. 계정 관리자 권한으로 계정 콘솔에 로그인합니다.

   Important

   Microsoft Entra ID 테넌트에서 아직 계정 콘솔에 로그인한 사용자가 없는 경우 사용자 또는 테넌트의 다른 사용자가 첫 번째 계정 관리자로 로그인해야 합니다. 이렇게 하려면 Microsoft Entra ID 전역 관리자여야 합니다(Azure Databricks 계정 콘솔에 처음 로그인하는 경우에만 해당). 처음 로그인하면 Azure Databricks 계정 관리자가 되며 더 이상 Azure Databricks 계정에 액세스하기 위해 Microsoft Entra ID 전역 관리자 역할이 필요하지 않습니다. 첫 번째 계정 관리자는 Microsoft Entra ID 테넌트의 사용자를 추가 계정 관리자로 지정할 수 있습니다(추가 계정 관리자는 더 많은 계정 관리자를 지정할 수 있음). 추가 계정 관리자는 Microsoft Entr ID에서 특정 역할을 필요로 하지 않습니다. 사용자, 서비스 주체 및 그룹 관리를 참조하세요.

2. 설정을 클릭합니다.

3. 기능 사용 탭을 클릭합니다.

4. Azure AI 기반 기능 사용 옵션에서 select끄기 또는 켜기.

5. 적용 설정으로 작업 영역 덮어쓰기를 방지하세요:

Azure AI 기반 Databricks Assistant 기능에 사용되는 서비스에 대해 알아보려면 파트너 기반 AI 보조 기능 설정이 관리하는 기능을 참조하세요.

작업 영역의 경우: 도우미 기능 사용 안 함 또는 사용

계정 관리자가 도우미를 사용하도록 설정하는 경우 기본적으로 작업 영역에서 사용하도록 설정됩니다. 계정 관리자가 설정을 적용하도록 선택하지 않는 한 작업 영역 관리자는 해당 작업 영역에 대해 설정을 사용하지 않도록 설정할 수 있습니다.

작업 영역에서 Databricks 도우미를 사용하지 않도록 설정하려면 다음을 수행합니다.

1. Databricks 작업 영역 >설정의 상단 표시줄에서 사용자 이름을 클릭합니다.
2. 왼쪽 창에서 작업 영역 관리자 아래의 고급 탭을 클릭합니다.
3. 도우미를 사용하지 않으려면 Azure AI 기반 AI 도우미 기능의 끄기 토글을 클릭합니다.

Databricks Assistant를 완전히 비활성화하거나 활성화하십시오.

Databricks Assistant를 완전히 사용하지 않도록 설정하려면 다음을 수행합니다.

1. 관리자: 지침에 따라 계정에 대해 Databricks Assistant 기능을 사용 중지하거나 사용 설정하십시오.
2. 작업 영역 관리자: 지침에 따라 작업 영역의 Assistant 기능을 사용하지 않도록 설정하거나 사용하도록 설정하세요.

Azure AI 기반 AI 지원 기능 옵션을 끄면 Databricks 호스팅 모델은 계속해서 다음을 지원합니다.

• 자동 완성
  • Unity Catalog 데이터 주석
  • 빠른 해결책 제안

도우미 창 둘러보기

이 섹션에서는 도우미 창의 기본 환경에 대해 설명합니다.

도우미 창을 열려면 왼쪽 사이드바에서 를 클릭합니다.

도우미 창 하단의 텍스트 상자에 질문을 입력하고 Enter 키를 누르거나 텍스트 상자 오른쪽 을 클릭합니다. 도우미가 대답을 표시합니다. 다음 스크린샷은 도우미 창에서 도우미가 코드를 생성한 후 수행할 수 있는 작업을 보여 줍니다.

동일한 쿼리를 다시 실행하여 다른 답변을 generate 수 있습니다. 이렇게 하려면 커서를 답변 위로 마우스로 가리킨 다음 을 클릭합니다.

창을 닫려면 아이콘을 다시 클릭하거나 셀의 오른쪽 위 모서리 를 클릭합니다. 를 클릭하여 창을 전체 너비로 확장할 수 있습니다. 를 클릭하여 창을 기본 너비로 반환합니다.

도우미 창은 창이나 Notebook을 닫아도 대화를 추적합니다. 이전 대화를 지우려면 도우미 창의 오른쪽 상단 을 클릭합니다.

스레드 및 프롬프트 기록

대화 스레드는 Databricks Assistant가 where 사용 가능한 다양한 맥락에서 유지됩니다. 도우미 창에서 새 대화 스레드를 만들고, 질문 및 프롬프트 기록을 보고, Databricks 도우미 환경을 관리할 수 있습니다.

Databricks 도우미는 프롬프트의 컨텍스트에 따라 스레드의 제목을 지정하므로 도우미 대화의 기록을 탐색할 수 있습니다. 다음 예제는 Notebook에 대한 질문에서 가져옵니다.

Notebook 셀에서 Databricks 도우미 사용

Notebook에서 Databricks 도우미는 도우미 창 또는 코드 셀의 인라인에서 사용할 수 있습니다.

코드 셀에서 바로 Databricks 도우미를 사용하려면 MacOS에서는 Cmd + i를, Windows에서는 Ctrl + i를 누릅니다. 셀에 텍스트 상자가 나타납니다. 영어로 질문이나 메모를 입력한 다음 Enter(셀을 실행하는 것처럼 Shift+Enter않음)을 눌러 길잡이가 응답을 수 있습니다.

프롬프트에 슬래시 명령 사용

슬래시 명령은 일반적인 프롬프트를 만들기 위한 바로 가기입니다.

또는 을 사용하는 경우, diff 에서 제안된 변경 사항을 수락하려면 Accept를 선택하고, 원래 코드를 유지하려면 Reject 를 선택하십시오. 제안된 코드를 수락하면 코드가 자동으로 실행되지 않습니다. 코드를 실행하기 전에 검토할 수 있습니다. 생성된 코드가 원하는 코드가 아닌 경우 메모에 더 많은 세부 정보 또는 정보를 추가하여 다시 시도합니다. Databricks 도우미 사용에 대한 팁을 참조하세요.

코드 조각에 대한 Get 자세한 설명. /explain 프롬프트를 사용하고 "간결함" 또는 "explain 코드 줄 단위"와 같은 용어를 포함하여 원하는 세부 수준을 요청합니다. Databricks 도우미에 코드에 주석을 추가하도록 요청할 수도 있습니다.

코드 자동 완성의 경우 Notebook 셀보다 도우미 창을 사용하는 것이 성능이 더 좋을 수 있습니다.

생성된 코드를 수락하거나 거부하면 도우미가 자동으로 닫힙니다.

@ 사용하여 프롬프트에서 참조 tables

길잡이 프롬프트에서 tables 빠르게 참조하려면 @(at) 기호를 사용합니다.

코드에 대한 도움말 Get

Databricks 도우미는 SQL 및 Python의 코드에 도움이 됩니다.

• Databricks Notebook, SQL 편집기 및 파일 편집기에서 AI 기반 자동 완성
• 자연어 프롬프트를 사용하여 데이터 필터링
• 진단 오류를 사용한 코드 디버깅(공개 미리 보기).

자연어 프롬프트를 사용하여 데이터 필터링

Databricks 도우미를 사용하여 자연어 프롬프트를 사용하여 데이터 출력을 필터링합니다.

자연어를 사용하여 출력을 필터링하려면 출력 table 필터 아이콘을 클릭하고 프롬프트를 입력합니다. 예를 들어 다음 애니메이션 예제와 같이 "70세 이상의 남성만 표시하라"는 메시지를 표시할 수 있습니다.

인라인 코드 제안 Get: Python 및 SQL 예제

입력하면 제안이 자동으로 표시됩니다. 제안을 수락하려면 Tab 키를 누릅니다. 수동으로 제안을 트리거하려면 Option + Shift + 스페이스바 (macOS의 경우) 또는 Control + Shift + 스페이스바 (Windows의 경우)를 누릅니다.

AI 기반 자동 완성은 주석의 코드를 generate 수도 있습니다.

디버그 코드: Python 및 SQL 예제

Databricks 도우미를 사용하여 코드를 수정하려면 다음 중 하나라도 수행합니다.

• 도우미 창에서 질문을 합니다.
• 오류가 발생하면 셀 결과에 표시되는 오류 진단 버튼을 클릭합니다.
• 디버그를 클릭하면 코드 라인을 하나씩 대화형으로 실행할 수 있으며, set 위치에 중단점을 설정하고, 변수를 검사하고, 프로그램의 실행을 분석할 수 있습니다.

아래 탭은 Python 및 SQL 코드의 예를 보여 줍니다.

Python

SQL

오류 진단을 클릭하면 도우미가 자동으로 /fix를 실행합니다.

빠른 수정

코드가 오류를 반환하는 경우 빠른 수정은 한 줄 변경으로 수정할 수 있는 기본 오류에 대한 수정을 자동으로 권장합니다.

수락 및 실행을 클릭하여 권장되는 수정을 수행하고 코드를 계속 실행합니다.

작업 오류 진단(공개 미리 보기)

Databricks 도우미는 작업의 오류를 진단하는 데 도움이 됩니다.

도우미를 사용하여 작업을 진단하려면 다음을 수행합니다.

1. 작업 UI에서 실패한 작업을 엽니다.
2. Select 의 오류를 진단합니다.

Get은 Azure Databricks 설명서에 있는 답변입니다.

Notebook 편집기에서 Databricks 도우미는 Databricks 설명서를 기반으로 질문에 대답할 수 있습니다. 프롬프트 상자에 질문이나 프롬프트를 입력합니다.

Databricks 도우미 사용에 대한 팁

이 섹션에는 Databricks 도우미를 사용할 때의 몇 가지 일반적인 팁과 모범 사례가 포함되어 있습니다.

Databricks 도우미는 컨텍스트를 사용하여 더 나은 답변을 제공합니다.

Databricks Assistant는 table 및 column 스키마 및 메타데이터에 액세스할 수 있습니다. 이렇게 하면 자연어를 사용하고 보다 정확한 쿼리를 generate 수 있습니다. 예를 들어 table에 State라는 column이 있는 경우, Databricks Assistant에 미시간주에 거주하는 사용자의 list를 generate하도록 요청할 수 있습니다.

Databricks 도우미는 다음 컨텍스트를 사용합니다.

• 현재 Notebook 셀 또는 Databricks SQL 편집기 탭의 코드 또는 쿼리입니다.
• Table 및 Column의 이름과 설명.
• 이전 프롬프트 질문
• 즐겨찾기 상태 및 활성화 tables.
• 진단 오류 기능의 경우 오류 출력의 스택 추적입니다.

DataFrame에서 columns을 선택할 때 시작 쿼리를 제공하면 보다 정확한 결과를 get 수 있습니다. 예를 들어 SELECT * FROM <table_name>과 같은 문을 제공합니다. 이렇게 하면 Databricks Assistant가 column의 이름을 get 처리하여 추측할 필요가 없습니다.

Databricks Assistant는 대화 기록을 사용하여 더 정확하고 정확한 답변을 제공하기 때문에 전체 프롬프트를 다시 작성하지 having 않고 Databricks Assistant에 이전 응답의 출력을 변경하도록 요청할 수 있습니다. 도우미의 채팅 기록을 사용하여 도우미 창에서 데이터 프레임을 반복적으로 정리, 탐색, 필터링 및 조각화할 수 있습니다.

구체적으로 설명

Databricks 도우미에서 제공하는 구조와 세부 정보는 동일한 프롬프트에 대해서도 때때로 다릅니다. 원하는 형식, 세부 수준 등으로 원하는 정보를 반환하는 데 도움이 되도록 최대한 많은 지침을 도우미에 제공해 보세요. 예시:

• "이 코드를 두세 문장으로 설명할지 아니면 줄마다 설명할지 선택하세요.Explain: 두세 문장으로,Explain: 줄마다."
• "MatPlotLib을 사용하여 시각화 만들기" 또는 "Seaborn을 사용하여 시각화 만들기"

행 수준 데이터의 예제를 제공하십시오 values

Databricks Assistant는 행 수준 데이터를 사용하지 않으므로 가장 정확한 답변을 get 프롬프트에 자세한 정보를 제공해야 할 수 있습니다. Catalog Explorer에서 table 또는 column 주석을 사용하여 샘플 데이터 줄을 추가합니다. 예를 들어, 당신의 키 column가 feet-inches형식이라고 가정해 봅시다. Assistant가 데이터를 해석하는 데 도움이 되도록 "예를 들어 '높이 column'는 문자열 형식이며, 하이픈으로 구분되어 있습니다."라는 댓글을 추가하세요. 예: '6-2'." table 및 column 주석에 대한 자세한 내용은 데이터 및 AI 자산주석 추가를 참조하세요.

column 데이터 형식 변환을 사용하여 작업을 실행해야 하는 경우 세부 정보를 제공해야 할 수 있습니다. 예를 들어 "pandas DataFrame을 PySpark DataFrame으로 변환하고 column 변동의 데이터 형식을 부울에서 정수로 변경하는 데 필요한 코드를 포함하여 이 코드를 pandas에서 PySpark로 변환합니다."

Shift+Enter를 사용하여 채팅 텍스트 상자에 새 줄 추가

Shift+Enter를 사용하여 도우미 채팅 텍스트 상자에 새 줄을 추가합니다. 이렇게 하면 Databricks 도우미로 메시지의 서식을 쉽게 지정하고 구성할 수 있습니다.

Databricks 도우미 채팅 창에서 코드 편집 및 실행

도우미 창에서 코드를 실행하여 유효성을 검사하거나 스크래치 패드로 사용합니다. 코드를 실행하려면 도우미 창에서 코드 상자의 왼쪽 위 모서리의 를 클릭합니다.

아래 탭에서는 Python 및 SQL 코드에 대한 예제를 보여 줍니다.

Python

SQL

도우미 창에서 코드를 실행하면 출력이 표시되고 Notebook에서 변수를 사용할 수 있게 됩니다.

코드를 Notebook으로 이동하기 전에 Databricks 도우미가 도우미 채팅 상자에서 직접 생성하는 코드를 편집할 수도 있습니다.

추가 정보

다음 문서에는 Databricks 도우미 사용에 대한 추가 정보가 포함되어 있습니다.

• Databricks 도우미란 무엇인가요?
• DatabricksIQ 신뢰 및 안전
• Databricks 도우미 영향 측정