社内で開発されたAIデモアプリケーションを効率的に共有・管理するためのWebアプリケーションです。

📚 利用マニュアル

AI Demo Hubは、Databricks環境で動作するGradioベースのWebアプリケーションです。社内のAI・MLプロジェクトのデモを一元管理し、チーム間での知識共有を促進します。

• 📋 デモ一覧表示: 登録されたデモの検索・閲覧
• ➕ 新規デモ登録: AI自動生成機能付きの簡単登録
• ✏️ デモ情報管理: 既存デモの編集・削除
• 🤖 セマンティック検索: RAGシステムによる自然言語検索
• 👥 ユーザー管理: 作成者・投稿者の自動識別
• 🔒 アクセス制御: 社内認証システムとの連携

• Cursor - AI駆動型統合開発環境
• Databricks MCP - Unity Catalog連携機能
• uv - 高速Pythonパッケージマネージャー

• Gradio 5.37.0 - Web UI フレームワーク
• Markdown - コンテンツレンダリング
• Pandas - データ表示

• Python 3.10+ - メインプログラミング言語
• Databricks SQL Statement REST API - データベース接続
• Databricks SDK - LLM統合 (Claude-3-7-sonnet)
• OpenAI ChatCompletion - RAGシステム連携

• Databricks Apps - アプリケーションホスティング
• Unity Catalog - データガバナンス
• SQL Warehouse - データ処理エンジン

• Python 3.10以上
• uv パッケージマネージャー
• Cursor - 開発環境（推奨）
• Databricks CLI - デプロイ用
• Databricksワークスペースへのアクセス
• Unity Catalogの有効化

git clone https://github.com/hiouchiy/ai_demo_hub.git
cd ai_demo_hub

Cursor（推奨開発環境）でDatabricks MCP機能を使用するために、以下の設定を行います：

1. Cursorのワークスペース設定ファイル（.cursor/mcp.json）を作成：

{
  "mcpServers": {
    "uc-function-mcp": {
      "type": "streamable-http",
      "url": "https://YOUR_WORKSPACE.azuredatabricks.net/api/2.0/mcp/functions/CATALOG/SCHEMA",
      "headers": {
        "Authorization": "Bearer DATABRICKS_TOKEN"
      },
      "note": "Databricks UC function for searching delta tables in the Databricks workspace"
    }
  }
}

⚠️ YOUR_WORKSPACEを実際のワークスペース名に、DATABRICKS_TOKENを実際のトークンに置き換えてください。

# Homebrewを使用（推奨）
brew install uv

# または、curl（Homebrewがない場合）
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh

# pip経由でのインストール
pip install uv

# または、curl（Linux/macOS）
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh

uv --version

# uvを使用してパッケージをインストール
uv pip install -r requirements.txt

.envファイルを作成し、以下の環境変数を設定：

# .envファイルをenv.exampleからコピー
cp env.example .env

.envファイルを編集：

# Databricks接続情報
DATABRICKS_HOST=your-workspace.cloud.databricks.com
DATABRICKS_TOKEN=your-databricks-token
DATABRICKS_WAREHOUSE_ID=your-warehouse-id

# RAGエンドポイント
RAG_ENDPOINT=https://your-workspace.cloud.databricks.com/serving-endpoints/YOUR_RAG_ENDPOINT_NAME/invocations

Unity Catalogに以下のテーブルを作成：

CREATE TABLE hiroshi.ai_demo_hub.demos (
    demo_id BIGINT GENERATED ALWAYS AS IDENTITY,
    title STRING NOT NULL,
    summary STRING,
    description_md STRING NOT NULL,
    owner_emp_id STRING NOT NULL,
    creator_emp_id STRING,
    created_at TIMESTAMP,
    updated_at TIMESTAMP,
    status STRING NOT NULL,
    demo_url STRING NOT NULL,
    repo_url STRING,
    products ARRAY<STRING>,
    confidentiality STRING,
    remarks STRING,
    all_info_md STRING
);

📝 詳細な手順: Create Table.ipynbを参照

DATABRICKS_TOKEN=YOUR_TOKEN RAG_ENDPOINT=https://YOUR_HOST/serving-endpoints/YOUR_ENDPOINT_NAME/invocations DATABRICKS_WAREHOUSE_ID=YOUR_DW_ID DATABRICKS_HOST=YOUR_HOST python app.py

ブラウザで http://localhost:7860 にアクセスしてアプリケーションを利用できます。

アプリケーションは以下のヘッダーから現在のユーザー情報を取得します：

• x-forwarded-email
• x-forwarded-user
• x-forwarded-preferred-username

ローカル開発時は unknown@databricks.com がデフォルト値として使用されます。

Databricks Claude-3-7-sonnetモデルを使用して：

• タイトル生成: 詳細説明からキャッチーなタイトルを自動生成
• 要約生成: 詳細説明から適切な要約を自動生成
• 文章清書: ラフなメモをプロフェッショナルな文章に変換

RAGシステムと連携して：

• 自然言語での検索が可能
• 会話履歴を保持した対話形式
• Markdown形式での結果表示
• URL自動リンク化

ai_demo_hub/
├── app.py                    # メインアプリケーション
├── api_database_manager.py   # データベース操作
├── run_app.py               # 本番起動スクリプト
├── start_app.sh             # シェルスクリプト
├── requirements.txt         # Python依存関係
├── env.example             # 環境変数テンプレート
├── USER_GUIDE.md           # 利用者向けマニュアル
├── Create Table.ipynb      # データベースセットアップ
└── test/                   # テストスクリプト
    ├── debug_db.py
    ├── query_test.py
    └── ...

本番環境ではDatabricks Appsを使用してデプロイします。

# Databricks CLIのインストール（pipx推奨）
pipx install databricks-cli

# または pip
pip install databricks-cli

# 認証設定
databricks configure --token

# ワークスペースにコードを同期（ウォッチモード）
databricks sync --watch . /Workspace/Users/hiroshi.ouchiyama@databricks.com/japan-ai-demo-hub

💡 --watchオプションにより、ローカルファイルの変更が自動的にワークスペースに同期されます。

# Databricks Appsとしてデプロイ
databricks apps deploy japan-ai-demo-hub --source-code-path /Workspace/Users/hiroshi.ouchiyama@databricks.com/japan-ai-demo-hub

Databricksワークスペースで以下の環境変数をSecretとして設定：

1. Databricks Secrets CLIを使用:

# Secretスコープを作成
databricks secrets create-scope ai-demo-hub

# 各環境変数をSecretとして登録
databricks secrets put-secret ai-demo-hub DATABRICKS_TOKEN
databricks secrets put-secret ai-demo-hub RAG_ENDPOINT
databricks secrets put-secret ai-demo-hub DATABRICKS_SERVER_HOSTNAME
databricks secrets put-secret ai-demo-hub DATABRICKS_WAREHOUSE_ID

2. アプリ設定ファイル（app.yaml）で参照:

# app.yamlの例
env:
  - name: DATABRICKS_TOKEN
    valueFrom:
      secretKeyRef:
        scope: ai-demo-hub
        key: DATABRICKS_TOKEN
  - name: RAG_ENDPOINT
    valueFrom:
      secretKeyRef:
        scope: ai-demo-hub
        key: RAG_ENDPOINT

# アプリ一覧表示
databricks apps list

# アプリ詳細確認
databricks apps describe japan-ai-demo-hub

# アプリ停止
databricks apps stop japan-ai-demo-hub

# アプリ削除
databricks apps delete japan-ai-demo-hub

1. このリポジトリをフォーク
2. フィーチャーブランチを作成 (git checkout -b feature/amazing-feature)
3. 変更をコミット (git commit -m 'Add amazing feature')
4. ブランチにプッシュ (git push origin feature/amazing-feature)
5. Pull Requestを作成

詳細な変更履歴は CHANGELOG.md を参照してください。

• Issues: GitHub Issues でバグ報告や機能要求を受け付けています
• Wiki: 詳細なドキュメントは Wiki を参照
• Discussions: 質問や議論は Discussions をご利用ください

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Copyright (c) 2025 AI Demo Hub Contributors

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