UCFunctionToolkit#

class langchain_community.tools.databricks.tool.UCFunctionToolkit[source]#

基础类：BaseToolkit

通过解析和验证来自关键字参数的输入数据来创建一个新模型。

如果输入数据无法验证以形成有效模型，则引发 [ValidationError][pydantic_core.ValidationError]。

self 被显式地设为仅位置参数，以允许 self 作为字段名称。

param tools: Dict[str, BaseTool] [Optional]#
param warehouse_id: str [Required]#

用于执行函数的Databricks SQL仓库的ID。

param workspace_client: Any [Optional]#

Databricks 工作区客户端。

get_tools() → List[BaseTool][源代码]#

获取工具包中的工具。

Return type:

列表[BaseTool]

include(*function_names: str, **kwargs: Any) → Self[source]#

将UC函数包含到工具包中。

Parameters:

  • functions – 一个UC函数名称列表，格式为 “catalog_name.schema_name.function_name” 或 “catalog_name.schema_name.*”。 如果函数名称以“.*”结尾， 则模式中的所有函数都将被添加。

  • kwargs (Any) – 传递给StructuredTool的额外参数，例如 return_direct。

  • function_names (str)

Return type:

自我

使用UCFunctionToolkit的示例