概要
Databricks Genieは、非常に優秀で利用しやすいのですが、ユーザーのリクエストに対して、実際のデータ結果のみを返すため、それに対する考察に関しては、利用者のスキルに依存します。通常データを見ながらあれこれ考えるので、そこでもAIが必要になります。
今回のデモアプリは、そのような需要をカバーするために作成してみました。
まずはどのような動きか動画を見てください。
アーキテクチャ
今回は Databricks Appsをユーザーインターフェースとして、そのバックに Genie MCPと Foundation Model APIの Claude sonnet 4を利用して作成しました。すべて Databricks内で完結しており、データが外部に出ることはありません。
Claudeの部分に関しては、別のモデルに切り替えることも可能です。
事前準備
- Genie Space : アプリではGenie Space IDをユーザーが入力出来るようになっております。
- PAT : 今回 GenieMCPにアクセスするためにPATを利用しました。（今後、他の方法も検討したいと思います）
- 権限設定：Genie SPACEを利用するため、PATユーザーに対してアクセス権を付与する必要があります。
コード
こちらに今回のサンプルコードがあります。ご自由にご利用ください。
どう開発したか？
今までアプリをまともに開発したことないアプリ初心者でしたが、最近流行りのバイブコーディングに挑戦してみました。具体的には CursorとClaude Codeを利用したアプリ開発をしながら、Databricks Appsにデプロイして、実際に利用しながら改善を繰り返しました。大体１日くらいで完成（３時間くらいで形ができて、その後改善で４時間ほど）
慣れればもっと早く作成出来る気がしました。アプリ初心者の私がこんな短時間で出来るので本当にすごい時代です。
最後に
AI部分のClaude sonnet 4に関しては、pay-per-tokenを利用しているため、rate limitがあります。大きいたデータを読み込ませるには、ご自身でModel Serving を立てて、それに切り替えたほうがパフォーマンスは上がります。お試しください。