Databricks 커넥터를 사용하면 Databricks Lakehouse에 저장된 데이터를 Perplexity에서 직접 쿼리할 수 있습니다. Databricks를 Perplexity의 생산성 기능과 통합하여, 수동 쿼리나 컨텍스트 전환 없이 Databricks 카탈로그, 스키마, 테이블 전반에서 관련 정보를 즉시 검색하고 결합할 수 있습니다.
Databricks 커넥터는 Perplexity Pro, Perplexity Max, Enterprise Pro, Enterprise Max 사용자에게 제공됩니다.
활성화되면 Databricks 커넥터를 사용하여 권한이 있는 Databricks 카탈로그, 스키마, 테이블 전반에서 검색하고 해당 데이터를 기반으로 답변을 제공할 수 있습니다. 커넥터는 OAuth를 통해 개별 Databricks 아이덴티티를 사용하여 인증하므로, 쿼리는 사용자의 기본 Databricks 권한에 따라 실행되며 공유 서비스 계정이 필요하지 않습니다.
커넥터를 사용하면 SQL을 수동으로 작성하거나 Databricks 콘솔로 전환하지 않고도 Unity Catalog 테이블, Delta Lake 데이터, 뷰 전반에서 정보를 빠르게 찾을 수 있습니다. Databricks 데이터가 업데이트되면 커넥터는 이후 쿼리 중에 해당 변경 사항을 자동으로 반영합니다.
Databricks 커넥터가 지원하는 항목:
Unity Catalog 테이블 및 뷰
Delta Lake 테이블
스키마 및 카탈로그
Unity Catalog에 등록된 외부 테이블
구조화된 데이터(CSV, JSON, Parquet 기반 테이블)
현재 비구조화 데이터(이미지, 오디오, 비디오, Databricks Volumes에 저장된 파일)는 지원되지 않습니다.
Databricks 커넥터는 OAuth(개별 사용자) 인증을 사용합니다. 각 Perplexity 사용자는 자신의 Databricks 자격 증명을 사용하여 연결하며, 쿼리는 해당 사용자의 기본 Unity Catalog 권한에 따라 실행됩니다. 공유 서비스 계정, PAT, 서비스 주체는 관여하지 않습니다.
이는 다음을 의미합니다:
데이터 접근은 각 사용자의 기존 Databricks 권한에 의해 관리됩니다
모든 쿼리는 Databricks에서 사용자별로 명확한 감사 추적을 남깁니다
조직 관리자가 OAuth 앱을 한 번 구성하면, 이후 개별 사용자가 자신의 계정으로 인증합니다
참고: OAuth 토큰은 각 사용자의 Databricks 아이덴티티에 바인딩되므로, 사용자는 Databricks에서 이미 접근 권한이 있는 카탈로그, 스키마, 테이블만 쿼리할 수 있습니다. 연결하기 전에 적절한 Unity Catalog 권한이 부여되어 있는지 확인하세요.
Databricks 커넥터는 Merge Databricks 커넥터에서 제공되는 도구 표면을 통해 SQL을 실행하며, 여기에는 일반 execute\_sql\_statement 도구가 포함됩니다. execute\_sql\_statement는 DDL과 DML을 포함한 임의의 SQL을 허용하므로, 읽기 전용을 적용하거나 Perplexity가 수행할 수 있는 작업을 제한하는 유일하게 신뢰할 수 있는 방법은 Perplexity UI가 아니라 Unity Catalog 수준에 있습니다.
커넥터는 OAuth를 통해 사용자별로 인증하므로, Perplexity가 시도하는 모든 작업은 해당 사용자의 Databricks 아이덴티티에 따라 실행되며 기존 Unity Catalog 권한의 적용을 받습니다. 사용을 읽기 전용으로 유지하려면 각 사용자(또는 소속 그룹)에게 다음 권한만 있는지 확인하세요:
쿼리를 허용할 카탈로그에 대한 USE CATALOG
쿼리를 허용할 스키마에 대한 USE SCHEMA
쿼리를 허용할 테이블 및 뷰에 대한 SELECT
또한 해당 객체에 대해 MODIFY, CREATE, OWN을, SQL 웨어하우스에 대해 CAN MANAGE를 명시적으로 보유하지 않아야 합니다. Unity Catalog를 이렇게 구성하면, 호출되는 도구와 관계없이 사용자에게 쓰기 권한이 없는 객체에 대해 Perplexity가 시도하는 모든 쓰기를 Databricks가 거부합니다.
참고: Perplexity는 Databricks 커넥터 설정에서 사용 가능한 도구를 나열하는 Tool permissions 패널을 제공합니다. 현재 이 패널은 신뢰할 수 있는 읽기/쓰기/편집 적용을 제공하지 않습니다. Perplexity가 수행할 수 있는 작업을 제어하는 올바른 방법은 (위의) Unity Catalog 수준에서 접근을 관리하는 것입니다.
Perplexity에 연결되면 Databricks 커넥터가 사용자를 대신하여 다음 작업을 수행할 수 있습니다:
SQL 웨어하우스를 통해 Databricks 데이터에 대한 SQL 쿼리 실행
Unity Catalog 테이블, 뷰, 스키마 쿼리
Delta Lake 테이블 메타데이터 및 데이터 읽기
Databricks에서 접근을 취소하거나 권한을 제거하면 해당 데이터는 Perplexity에서 즉시 접근할 수 없게 됩니다. Perplexity에서 Databricks 계정 연결을 해제하면 캐시된 데이터를 유지할지 삭제할지 선택할 수 있습니다.
Enterprise 조직의 경우 Perplexity는 SOC 2 Type II 인증, 종단 간 암호화, 엄격한 데이터 개인정보 보호 조치, 세분화된 사용자 액세스 제어를 제공합니다. Databricks 데이터는 AI 학습에 절대 사용되지 않습니다.
Perplexity를 Databricks에 연결하는 것은 개인 수준에서 이루어지므로, 조직의 다른 누구도 사용자의 Databricks 데이터를 쿼리할 수 없습니다. 단, 데이터를 공유 프로젝트에 동기화하면 해당 프로젝트에 접근할 수 있는 모든 사람이 이를 검색할 수 있습니다.
조직 관리자는 Organization Settings의 Permissions 화면에서 모든 사용자에 대해 Databricks 커넥터를 활성화하거나 비활성화할 수 있습니다. 읽기/쓰기 적용은 Unity Catalog 수준에서 처리됩니다(위의 Databricks에서 Perplexity가 수행할 수 있는 작업 제어 참조).
Databricks 커넥터 설정은 두 단계로 이루어집니다. 관리자가 조직을 위해 OAuth 앱을 한 번 구성한 다음, 각 사용자가 자신의 Databricks 계정으로 인증합니다.
Databricks 워크스페이스 관리자가 이 단계를 한 번 완료해야 합니다. 개별 사용자는 이를 반복할 필요가 없습니다.
Organization Settings → Connectors → Databricks에서 "Configure Databricks for your organization"이라는 제목의 3단계 설정 창이 표시됩니다:
1단계: OAuth 앱 관리 — Manage OAuth app을 클릭하여 Perplexity를 Databricks 워크스페이스의 OAuth 클라이언트로 등록합니다. 이렇게 하면 Perplexity가 워크스페이스에 대해 OAuth를 통해 사용자를 인증할 권한을 부여받습니다.
2단계: Databricks로 인증 — 관리자가 한 번 인증하여 통합이 처음부터 끝까지 작동하는지 확인합니다.
3단계: 데이터 맵 생성(선택 사항) — 선택적으로 조직을 위한 데이터 맵을 생성하고(아래 3부 및 데이터 맵 이해하기 참조) 보충 컨텍스트를 추가하여 쿼리 정확도를 높입니다.
참고: 이 단계를 완료하려면 Databricks 워크스페이스 관리자 권한이 필요합니다. Databricks에서 OAuth 앱을 등록하는 방법을 잘 모르는 경우 Databricks OAuth 설명서를 참조하세요.
각 사용자는 다음 단계를 개별적으로 완료합니다:
Settings에서 Connectors로 이동하여 Databricks Connector를 찾습니다.
Enable → Add Connector를 클릭합니다.
Authenticate with Databricks를 클릭합니다. 자신의 자격 증명으로 로그인하도록 Databricks로 리디렉션됩니다.
Perplexity가 Databricks 데이터에 접근하도록 승인합니다.
Allow를 클릭하여 설정을 완료합니다.
인증 후 Perplexity는 Databricks 환경의 데이터 맵을 생성할 수 있습니다. 이는 Computer가 카탈로그 구조를 이해하고 데이터 관련 질문에 더 정확하게 답하는 데 도움이 됩니다.
언제든지 Regenerate data map을 클릭하여 맵을 생성하거나 새로 고칠 수 있습니다.
최상의 결과를 얻으려면 Supplementary context도 추가하세요 — 데이터를 설명하는 파일을 업로드하거나 메모를 추가합니다(예: 주요 테이블이 나타내는 내용, 비즈니스 정의, 일반적인 쿼리 패턴). 이러한 추가 컨텍스트는 에이전트가 데이터를 올바르게 해석하는 데 도움이 됩니다.
View knowledge를 클릭하여 Perplexity가 Databricks 환경에 대해 학습한 내용을 검토합니다.
데이터 맵을 건너뛰면 복잡한 데이터 질문에 대한 정확도가 떨어집니다. 초기 설정의 일부로 생성하는 것을 권장합니다. 자세한 내용은 데이터 맵 이해하기에서 확인하세요.
연결되면 Computer 작업에서 Databricks 데이터를 참조할 수 있습니다. 카탈로그, 스키마, 테이블을 언급하면 Perplexity가 다단계 워크플로의 일부로 이를 쿼리합니다 — 모두 안전한 클라우드 샌드박스에서 비동기적으로 처리됩니다.
연결되면 다음과 같은 쿼리를 실행해 보세요:
"4분기 매출 테이블의 매출 추세를 요약하고 주요 지표를 강조해 줘"
"지난 30일 동안 업데이트된 모든 고객 레코드를 찾아 줘"
"analytics 스키마를 기준으로 가장 실적이 좋은 제품은 무엇인가요?"
"이번 분기 파이프라인 데이터를 이전 분기 수치와 비교해 줘"
조직 관리자가 커넥터를 비활성화했거나 OAuth 앱이 아직 구성되지 않았을 수 있습니다. 조직 관리자에게 문의하여 확인하거나 Perplexity 지원팀에 연락하세요.
사용자가 인증을 시도할 때 오류가 표시되면 관리자 OAuth 앱 설정(1부)이 완료되지 않았을 수 있습니다. 워크스페이스 관리자는 Organization Settings → Connectors → Databricks로 돌아가 Manage OAuth app 단계를 완료해야 합니다.
Databricks 커넥터는 각 사용자의 기존 Unity Catalog 권한을 준수합니다. 사용자가 접근할 것으로 예상한 테이블을 쿼리할 수 없는 경우, Unity Catalog에서 적절한 GRANT가 적용되었는지 확인하세요:
-- Grant access to a catalog
GRANT USE CATALOG ON CATALOG my\_catalog TO `user@example.com`;
-- Grant access to a schema
GRANT USE SCHEMA ON SCHEMA my\_catalog.my\_schema TO `user@example.com`;
-- Grant read access to tables
GRANT SELECT ON TABLE my\_catalog.my\_schema.my\_table TO `user@example.com`;
Perplexity가 Databricks 데이터에 대해 부정확하거나 오래된 답변을 생성하는 경우, 커넥터 설정에서 Regenerate data map을 클릭해 보세요. 또한 Supplementary context를 추가하거나 업데이트하여 에이전트에 데이터 구조에 대한 더 나은 안내를 제공할 수 있습니다.
OAuth 앱이 Databricks 워크스페이스에 올바르게 구성되어 있는지 확인합니다
Perplexity의 리디렉션 URI가 Databricks OAuth 앱 설정에서 허용 목록에 있는지 확인합니다
워크스페이스에서 IP 액세스 목록을 사용하는 경우 Perplexity의 IP가 허용 목록에 있는지 확인합니다
워크스페이스 정책이 변경된 후 사용자에게 Databricks 커넥터를 다시 연결하도록 요청합니다
이러한 설정을 업데이트한 후에도 문제가 지속되면 Perplexity 지원팀에 문의하세요.