Cree aplicaciones basadas en agentes
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Conecta una Databricks App con Lakebase para almacenar datos de forma persistente. Incluye configuración de esquemas y rutas completas de API para CRUD.

Conecta una Databricks App con Lakebase para almacenar datos de forma persistente. Incluye configuración de esquemas y rutas completas de API para CRUD.

Crea una Databricks App mínima con analítica conversacional de AI/BI Genie. Incluye configuración de Genie Agent, conexión de plugins e implementación.

Crea una Databricks App mínima con analítica conversacional de AI/BI Genie. Incluye configuración de Genie Agent, conexión de plugins e implementación.

Use Lakebase desde aplicaciones alojadas fuera de Databricks App Platform (por ejemplo, en AWS, Vercel o Netlify) con patrones portátiles para variables de entorno, tokens y Drizzle.

Use Lakebase desde aplicaciones alojadas fuera de Databricks App Platform (por ejemplo, en AWS, Vercel o Netlify) con patrones portátiles para variables de entorno, tokens y Drizzle.

Configuración integral para analizar datos de bases de datos operativas en el Lakehouse: Unity Catalog con almacenamiento externo, aprovisionamiento de Lakebase, replicación de Lakebase Change Data Feed (CDF) y un pipeline de arquitectura medallion con capas silver y gold.

Configuración integral para analizar datos de bases de datos operativas en el Lakehouse: Unity Catalog con almacenamiento externo, aprovisionamiento de Lakebase, replicación de Lakebase Change Data Feed (CDF) y un pipeline de arquitectura medallion con capas silver y gold.

Instala Databricks CLI, autentica un perfil y verifica la conexión. Es un requisito indispensable para todas las demás recetas y template de DevHub.

Instala Databricks CLI, autentica un perfil y verifica la conexión. Es un requisito indispensable para todas las demás recetas y template de DevHub.

Genera la estructura de una nueva Databricks App con AppKit mediante `databricks apps init`, ejecútala localmente e impleméntala en tu workspace.

Genera la estructura de una nueva Databricks App con AppKit mediante `databricks apps init`, ejecútala localmente e impleméntala en tu workspace.

Instala las habilidades de agente de Databricks (con ámbito de proyecto), configura el Docs MCP Server de DevHub y crea un AGENTS.md inicial para que tu asistente de programación conozca los valores predeterminados del workspace de este repositorio.

Instala las habilidades de agente de Databricks (con ámbito de proyecto), configura el Docs MCP Server de DevHub y crea un AGENTS.md inicial para que tu asistente de programación conozca los valores predeterminados del workspace de este repositorio.

Aprovisiona un proyecto administrado de Lakebase Postgres en Databricks y recopila los valores de conexión necesarios para las plantillas posteriores.

Aprovisiona un proyecto administrado de Lakebase Postgres en Databricks y recopila los valores de conexión necesarios para las plantillas posteriores.

Agrega una base de datos Postgres administrada a tu Databricks App mediante el plugin de Lakebase. Incluye configuración de esquemas, creación de tablas y rutas completas de API REST para CRUD.

Agrega una base de datos Postgres administrada a tu Databricks App mediante el plugin de Lakebase. Incluye configuración de esquemas, creación de tablas y rutas completas de API REST para CRUD.

Habilita la búsqueda de similitud vectorial en Lakebase mediante la extensión pgvector. Incluye configuración de la extensión, diseño de tablas vectoriales, funciones auxiliares de inserción y recuperación por similitud de coseno, y opciones de índices IVFFlat/HNSW.

Habilita la búsqueda de similitud vectorial en Lakebase mediante la extensión pgvector. Incluye configuración de la extensión, diseño de tablas vectoriales, funciones auxiliares de inserción y recuperación por similitud de coseno, y opciones de índices IVFFlat/HNSW.

Consulta endpoints de modelos fundacionales de Databricks para acceder en producción a modelos alojados con gobernanza integrada de AI Gateway.

Consulta endpoints de modelos fundacionales de Databricks para acceder en producción a modelos alojados con gobernanza integrada de AI Gateway.

Genera embeddings de texto desde un endpoint de modelo fundacional de Databricks mediante Databricks SDK.

Genera embeddings de texto desde un endpoint de modelo fundacional de Databricks mediante Databricks SDK.

Crea y valida un endpoint de Databricks Model Serving para inferencia de chat de IA en Databricks Apps.

Crea y valida un endpoint de Databricks Model Serving para inferencia de chat de IA en Databricks Apps.

Crea una experiencia de chat de IA en streaming con AI SDK y endpoints de Databricks Model Serving.

Crea una experiencia de chat de IA en streaming con AI SDK y endpoints de Databricks Model Serving.

Guarda las sesiones y los mensajes de chat de tu agente de IA en Lakebase para que los usuarios puedan reanudar conversaciones y tu agente pueda razonar sobre turnos anteriores entre implementaciones.

Guarda las sesiones y los mensajes de chat de tu agente de IA en Lakebase para que los usuarios puedan reanudar conversaciones y tu agente pueda razonar sobre turnos anteriores entre implementaciones.

Replica tablas de Lakebase Autoscaling Postgres en Unity Catalog como tablas Delta administradas mediante Lakebase Change Data Feed (CDF), con historial completo de SCD tipo 2.

Replica tablas de Lakebase Autoscaling Postgres en Unity Catalog como tablas Delta administradas mediante Lakebase Change Data Feed (CDF), con historial completo de SCD tipo 2.

Sincroniza tablas de Unity Catalog con Lakebase Autoscaling Postgres como tablas sincronizadas para consultas de aplicaciones de baja latencia, con modos de instantánea, bajo demanda o continuo.

Sincroniza tablas de Unity Catalog con Lakebase Autoscaling Postgres como tablas sincronizadas para consultas de aplicaciones de baja latencia, con modos de instantánea, bajo demanda o continuo.

Crea un catálogo de Unity Catalog respaldado por un bucket de S3 externo con credenciales de almacenamiento, una ubicación externa y un esquema preparado para tablas de Lakehouse.

Crea un catálogo de Unity Catalog respaldado por un bucket de S3 externo con credenciales de almacenamiento, una ubicación externa y un esquema preparado para tablas de Lakehouse.

Incorpora una interfaz de chat de Databricks AI/BI Genie para que los usuarios exploren datos mediante lenguaje natural. Configura un Genie Agent, conecta plugins de servidor y cliente, declara recursos de la aplicación e impleméntala.

Incorpora una interfaz de chat de Databricks AI/BI Genie para que los usuarios exploren datos mediante lenguaje natural. Configura un Genie Agent, conecta plugins de servidor y cliente, declara recursos de la aplicación e impleméntala.

Agrega un selector para que los usuarios puedan cambiar entre varios Genie Agents de AI/BI desde una sola página. Incluye configuración de servidor con varios alias, recursos de bundle por agente y limpieza automática de conversaciones al cambiar de agente y volver a implementar.

Agrega un selector para que los usuarios puedan cambiar entre varios Genie Agents de AI/BI desde una sola página. Incluye configuración de servidor con varios alias, recursos de bundle por agente y limpieza automática de conversaciones al cambiar de agente y volver a implementar.

Transforma tablas de historial de Lakebase Change Data Feed en una arquitectura medallion con capas silver (estado actual) y gold (agregaciones) mediante Lakeflow Spark Declarative Pipelines.

Transforma tablas de historial de Lakebase Change Data Feed en una arquitectura medallion con capas silver (estado actual) y gold (agregaciones) mediante Lakeflow Spark Declarative Pipelines.

Define y valida variables de entorno multiplataforma para aplicaciones respaldadas por Lakebase implementadas fuera de Databricks App Platform.

Define y valida variables de entorno multiplataforma para aplicaciones respaldadas por Lakebase implementadas fuera de Databricks App Platform.

Implementa flujos de tokens de credenciales almacenados en caché para el workspace y Lakebase, a fin de obtener acceso seguro a Postgres en implementaciones fuera de la plataforma.

Implementa flujos de tokens de credenciales almacenados en caché para el workspace y Lakebase, a fin de obtener acceso seguro a Postgres en implementaciones fuera de la plataforma.

Conecta Drizzle ORM a Lakebase con callbacks de contraseña de pg y credenciales temporales de DATABASE_URL durante la migración.

Conecta Drizzle ORM a Lakebase con callbacks de contraseña de pg y credenciales temporales de DATABASE_URL durante la migración.

Agrega carga, exploración, descarga y eliminación de archivos, validación de tipos de archivo y vista previa de filas CSV a tu Databricks App mediante Unity Catalog Volumes.

Agrega carga, exploración, descarga y eliminación de archivos, validación de tipos de archivo y vista previa de filas CSV a tu Databricks App mediante Unity Catalog Volumes.

Panel de operaciones de alquileres vacacionales con analítica de ingresos de un SQL warehouse, una cola de reservas con indicadores y notas de agentes respaldados por Lakebase, y un panel de chat de Genie integrado.

Panel de operaciones de alquileres vacacionales con analítica de ingresos de un SQL warehouse, una cola de reservas con indicadores y notas de agentes respaldados por Lakebase, y un panel de chat de Genie integrado.

Herramienta interna para hacer seguimiento de las suscripciones SaaS del equipo, sus responsables, costos y renovaciones, con persistencia en Lakebase y analítica de gastos de Genie.

Herramienta interna para hacer seguimiento de las suscripciones SaaS del equipo, sus responsables, costos y renovaciones, con persistencia en Lakebase y analítica de gastos de Genie.

Herramienta interna de moderación de contenido con directrices por canal, evaluación de cumplimiento basada en IA mediante Model Serving y un flujo de revisión para moderadores respaldado por Lakebase y analítica de Genie.

Herramienta interna de moderación de contenido con directrices por canal, evaluación de cumplimiento basada en IA mediante Model Serving y un flujo de revisión para moderadores respaldado por Lakebase y analítica de Genie.

Gestión de inventario minorista con previsión de demanda basada en IA, recomendaciones de reabastecimiento y analítica opcional de Genie. Creada sobre un pipeline medallion en tiempo real sincronizado con Lakebase.

Gestión de inventario minorista con previsión de demanda basada en IA, recomendaciones de reabastecimiento y analítica opcional de Genie. Creada sobre un pipeline medallion en tiempo real sincronizado con Lakebase.

Aplicación de chat de generación aumentada por recuperación con streaming, recuperación mediante pgvector desde Lakebase, corpus inicial de Wikipedia, generación con Model Serving e historial de chat respaldado por Lakebase. Se usa mediante `databricks apps init`.

Aplicación de chat de generación aumentada por recuperación con streaming, recuperación mediante pgvector desde Lakebase, corpus inicial de Wikipedia, generación con Model Serving e historial de chat respaldado por Lakebase. Se usa mediante `databricks apps init`.