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databricks-genie-agents

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databricks-genie-agents について

Databricks Genie Agents の作成、管理、クエリを支援するスキルです。Unity Catalog の構造化データを自然言語で探索するチーム向けに、設計から診断、最適化、移行までを扱います。

主な機能

  1. 01Genie Agent の設計と作成
  2. 02会話 API によるクエリと検証
  3. 03誤回答や空の結果の診断
  4. 04評価に基づく品質調整
  5. 05ワークスペース間のエクスポートと移行

活用シーン

  1. 01業務領域向けのデータ Q&A エージェント作成
  2. 02エージェントのクエリと回答の検証
  3. 03Genie Agent の予期しない結果の調査
  4. 04ワークスペース間でのエージェント移行

インストール

コマンドをコピーしてターミナルで実行します。

$npx skills add https://github.com/databricks/databricks-agent-skills --skill databricks-genie-agents

インストール後、Claude Code で/databricks-genie-agentsを入力して読み込まれたか確認します。

同梱ファイル

SKILL.md と一緒にインストールされる参考資料やスクリプト。

agents/
openai.yaml
assets/
databricks.svg
references/
create-genie-agent.md
diagnose-genie-agent.md
genie-agent-cicd.md
optimize-genie-agent.md
query-genie-agent.md
serialized-space.md
uc-persistence.md

詳細

Databricks Genie エージェント

Genie エージェント(旧 Genie Spaces)を作成、管理、クエリします。SQL ベースのデータ探索を自然言語で行うためのインターフェースです。

概要

Genie エージェントを使用すると、Unity Catalog 内の構造化データについて自然言語で質問できます。システムは質問を SQL クエリに変換して SQL ウェアハウスで実行し、結果を会話形式で提示します。

Genie エージェントは、特定のデータにスコープを限定してキュレーションされたエージェントです。テーブル、サンプル質問、指示は、特定のビジネス領域向けに作成されます。これは、キュレーションされたスコープ別エージェントを使わず、データ全体を対象に質問へ回答する、Genie One/一般的な「Genie に質問」するデータ探索の方法(databricks-data-discovery スキルを参照)とは異なります。

Genie エージェントのライフサイクル

フェーズリファレンス読み込むタイミング代表的な CLI
設計 + 作成create-genie-agent.md作成または更新の前に必ず読み込みます。 CLI を実行する前に、要件の収集、データのプロファイリング、サーフェスの設計、承認の取得を行いますdiscover-schema → create-space / update-space
クエリ/検証query-genie-agent.mdConversation API または Agent mode API を使用してクエリする場合、Metric View ソース向けの SQL を作成する場合start-conversation / get-message
診断diagnose-genie-agent.mdエージェントの回答が誤っている、または空の場合 — まずスペース ID、問題が発生する質問、確認された挙動を収集しますget-space --include-serialized-space;system.query.history
最適化optimize-genie-agent.mdベンチマークに基づいて品質を調整する場合 — まずスペース ID、最適化の目標、ベンチマークの対象を収集しますgenie-create-eval-run;update-space
エクスポート/移行genie-agent-cicd.mdエクスポート、インポート、ワークスペース間の移行、一括移行、DAB/CI-CDget-space → 再マッピング → create-space
—serialized-space.mdserialized_space ペイロードの構築やデバッグを行う場合 — フィールドスキーマ、制約、Python ヘルパー—
—uc-persistence.md複数回の最適化履歴を保存する UC Delta テーブルを設定する場合 — CREATE TABLE DDL のみ—

一般的な流れ:作成 → クエリ/検証 → 診断 → 最適化。

前提条件

  • Unity Catalog 内のテーブル — データを含む bronze/silver/gold テーブル
  • SQL ウェアハウス — クエリを実行するウェアハウス(指定されていない場合は自動検出されます)

関連スキル

  • databricks-data-discovery - 特定のキュレーション済み Genie エージェントを対象としない場合に、データ全体を対象として自然言語でデータ探索/「Genie に質問」(Genie One)を行います
  • databricks-metric-views - Genie が使用する、ガバナンスの適用されたビジネスメトリクスを構築します。Genie の回答品質に影響するメトリックビューの設計ルールについては SKILL.md を、Genie が従う必要のある MEASURE() クエリのルールについては query-patterns.md を参照してください。
  • databricks-agent-bricks - Genie エージェントを Supervisor エージェント内のエージェントとして使用します
  • databricks-unity-catalog - Genie がクエリするカタログ、スキーマ、テーブルを管理します

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