Recherche IA

AI Search est conçu pour les équipes qui créent des applications de production qui ont besoin de rechercher, de faire correspondre ou de récupérer des données d'entreprise en temps réel, telles que la recherche de produits, les recommandations de contenu, les expériences de commerce électronique et les agents IA. Lippert l'utilise pour alimenter une expérience d'assistance qui aide les agents du support client à trouver des réponses dans les manuels de produits, les vidéos YouTube et les cas d'assistance. EQT l'utilise pour rechercher des données déjà stockées dans Delta, notant une configuration facile terminée en quelques heures. Parce qu'il est serverless et gouverné par Unity Catalog, il convient aux organisations qui utilisent déjà la plateforme Databricks et qui veulent que les index de recherche héritent des contrôles d'accès existants.

AI Search vous permet de combiner la recherche vectorielle sémantique avec la recherche par mot-clé (BM25) en un seul appel, puis de reclasser les résultats pour une pertinence de niveau de production. Cette approche hybride est conçue pour alimenter la recherche de produits, les recommandations de contenu, les expériences de commerce électronique et les agents sur un seul moteur, sans avoir à exploiter des systèmes distincts pour la recherche par mot-clé et la recherche vectorielle. Le reclassement et l'évaluation de la qualité intégrés sont inclus dans la même API, pour que l'ajustement de la pertinence ne nécessite pas de service séparé.

AI Search utilise des pipelines de synchronisation automatique qui mettent à jour les index chaque fois que les tables sources changent, pour que les résultats restent en phase avec les données sous-jacentes. Databricks gère la génération d'embeddings, les nouvelles tentatives, le réglage du débit, la taille des batches et la mise à l'échelle automatique en coulisses, éliminant ainsi le besoin de tout travail supplémentaire d'ingénierie des données. EQT a spécifiquement mis en avant cette expérience gérée intégrée, notant que parce que leurs données étaient déjà dans Delta, la capacité Delta Sync leur permettait d'être opérationnels en quelques heures.

AI Search hérite des contrôles d'accès, de la généalogie et des journaux d'audit déjà définis dans Unity Catalog, puisque chaque index est géré comme un objet Unity Catalog. Les politiques granulaires définies ailleurs dans Unity Catalog s'étendent automatiquement aux index de recherche, afin que les équipes n'aient pas besoin de configurer un modèle d'autorisations séparé uniquement pour la recherche. Cela signifie également que le suivi de la lignée et la journalisation d'audit sont maintenus sans travail de configuration supplémentaire.

Les détails des tarifs ne sont pas répertoriés directement sur la page produit AI Search elle-même. Databricks publie les tarifs actuels sur sa page de tarification dédiée à AI Search, où vous pouvez consulter les coûts avant de déployer les index en production. Comme AI Search est serverless, il n'y a pas de clusters, de partitions ou de répliques à dimensionner séparément pour estimer l'utilisation.

Vous pouvez commencer à utiliser AI Search en vous inscrivant via l'option Essayer gratuitement sur la page du produit, ou en planifiant une démonstration avec l'équipe Databricks pour le voir en action au préalable. Pour plus de détails sur la configuration, la documentation AI Search explique comment créer des index, configurer des pipelines de synchronisation et interroger l'API. Comme les index sont serverless et peuvent monter en charge jusqu'à des milliards d'enregistrements et des milliers de requêtes par seconde, vous pouvez passer des tests initiaux à l'échelle de production sur le même moteur.