A Databricks AI Search már élő és Iceberg-adatokat is támogat

Három új adatforrás az AI Searchben

A Databricks 2026. október 26-i bejelentése szerint az AI Search natív támogatást kapott három új táblatípushoz. A Streaming Tables folyamatosan érkező eseményekhez használhatók, a Materialized Views egyedi összesítéseket és több forrásból származó összekapcsolt adatokat tartalmazhatnak, a Managed tables using Iceberg pedig az Iceberg v3 vagy újabb verziójára épülő, nyílt formátumú adatokat teszi elérhetővé.

A Delta táblák továbbra is támogatott adatforrások. Az új lehetőségekkel a Databricks olyan alkalmazási területeket emel ki, mint a csalásfelderítés, a biztonsági megfigyelés, a valós idejű IoT-elemzés, a személyre szabott keresés és a több adatmotoron működő mesterségesintelligencia-alkalmazások.

Folyamatosan frissülő adatok a keresésben

A Streaming Tables az olyan, állandóan változó adatokhoz illenek, mint az új hirdetések, a készletinformációk, az elérhetőség vagy a felhasználói aktivitás. Az AI Search az új rekordokat érkezésükkor indexeli, és naprakészen tartja a keresési indexet. A Databricks példaként említi, hogy egy keresősáv így segíthet az éppen elérhető éttermek megtalálásában, illetve a friss trendek alapján valós idejű ajánlásokat készíthet.

A Materialized Views az események összesítésére, a rekordok szűrésére és több adatforrás összekapcsolására szolgálhat. Az alapul szolgáló adatok változásakor a nézet fokozatosan frissül, az AI Search pedig ezeket a módosításokat továbbítja az indexbe. Ez lehetővé teszi a munkamenethez igazodó ajánlásokat, a közelmúltbeli aktivitás alapján működő termék- és tartalomfelfedezést, valamint a felhasználó változó érdeklődéséhez és preferenciáihoz igazított találatokat.

Közvetlen kapcsolat külön szinkronizációs folyamat nélkül

A Managed Iceberg táblák közvetlenül szolgálhatnak AI Search-adatforrásként, így az adatokat nem kell más táblázatformátumba konvertálni vagy migrálni. A Databricks szerint ez lehetővé teszi a különböző rendszerek által kezelt termékkatalógusok keresését, a Managed Iceberg táblákban tárolt üzleti vagy ügyféladatok egységesítését, valamint nagy, elosztott adathalmazokra épülő keresési élmények kialakítását az alapul szolgáló adatok mozgatása nélkül.

A natív támogatás előtt az ügyfeleknek külön Delta-reprezentációt kellett létrehozniuk a Streaming Tables, a Materialized Views vagy a Managed Iceberg táblák számára. Ehhez szinkronizációs folyamatokat, egy köztes adatréteget és egyedi frissítési logikát kellett fenntartaniuk. A Databricks szerint az AI Search most közvetlenül kapcsolódik ezekhez a forrásokhoz, és az adatváltozásokat közvetlenül az indexbe továbbítja.

A felhasználóknak ugyanazt a munkafolyamatot kell követniük

Az index létrehozásának folyamata a vállalat szerint változatlan marad, akár a felhasználói felületet, akár az API-t használják. A meglévő Delta-tábla-forrásoknál alkalmazott munkafolyamat szerint Delta Sync indexet kell létrehozni, majd azt a forrástáblára irányítani. Ez a folyamat most a Streaming Tables, a Materialized Views és az Iceberg-táblák esetében is használható.

A Databricks közlése alapján az új támogatás azoknak az AI-alkalmazásoknak kedvezhet, amelyek friss eseményekre, személyre szabott állapotra vagy különböző adatkezelési környezetekben tárolt információkra épülnek. A vállalat dokumentációja szerint az érdeklődők közvetlenül ezekből a táblákból hozhatnak létre AI Search-indexet, további adatfolyamok kialakítása nélkül.