Building live intelligence: Databricks AI Search supports Streaming Tables, Materialized Views, and Managed tables using Iceberg

构建实时智能：Databricks AI Search 支持流表、物化视图和使用 Iceberg 的托管表 | Databricks 博客

跳至主要内容

平台、产品与公告

2026年10月26日

构建实时智能：Databricks AI Search 支持流表、物化视图和使用 Iceberg 的托管表

作者：黄宇儒、Ankit Vij、Vadim Antonov 和 Dima Kotlyarov

摘要

• AI Search 除 Delta 表外，原生支持三种新的表源：流表、物化视图和使用 Iceberg v3+ 的托管表。

• 使用 AI 搜索支持实时智能、个性化体验和跨引擎 AI 应用。

• 通过 UI 或 API，在不同数据源上使用相同的 AI Search 工作流，无需构建独立的同步管道。

AI Search 现在原生支持流表、物化视图和使用 Iceberg v3+ 的托管表，除 Delta 表外。您可以将实时事件、持续维护的个性化状态和开放格式数据直接引入 AI Search 应用程序——减少构建和管理独立管道以转换和同步这些数据源的开销。

三种表格式，开启更广阔的应用场景

流表、物化视图和使用 Iceberg 的托管表分别代表了处理数据的不同方式，每种方式都为 AI 应用打开了新的可能性。

| 数据源 | 最佳适用场景 | 启用的功能 | |---|---|---| | Delta 表（现有） | 数据和分析工作负载 | 广泛的分析和 AI 应用 | | 流表 | 持续到达的事件 | 欺诈检测、安全监控和实时物联网分析 | | 物化视图 | 自定义聚合和连接数据 | 个性化、会话感知搜索、代理辅助 | | 使用 Iceberg 的托管表 | 跨引擎的开放格式数据 | 跨引擎代理、统一知识搜索、开放格式数据智能 |

流表：驱动实时智能

新上架商品、库存、可用性和用户活动等持续变化的数据可以流入仅追加的流表，AI Search 会在数据到达时实时索引新记录并保持搜索索引最新。这种实时性使应用程序能够利用最新数据直接塑造搜索体验：通过搜索栏帮助用户发现新开放的餐厅，或根据近期趋势生成实时推荐。

物化视图：用个性化上下文增强搜索

物化视图可以聚合事件、过滤记录并连接多个数据源以创建自定义状态。当底层数据变化时，视图会逐步维护，AI Search 会将这些变化传播到索引，从而实现个性化搜索体验，如会话感知推荐、基于近期活动的产品和内容发现，或根据用户的兴趣和偏好的演变定制结果。

使用 Iceberg 的托管表：将开放格式数据引入搜索应用

托管 Iceberg 表可直接作为 AI Search 数据源使用，无需转换或迁移至其他表格式，使开放格式数据能够被搜索索引和其他 AI 应用访问。开放格式特性使 AI 应用能够跨现有数据环境运行：跨不同系统管理的产品目录进行搜索，统一存储在托管 Iceberg 表中的业务或客户数据，或在不移动底层数据的情况下，对大规模分布式数据集构建搜索体验。

让搜索成为数据原生能力：直接将数据连接到 AI Search

在原生支持出现之前，客户需要为流表、物化视图或托管 Iceberg 表创建单独的 Delta 格式表示，并构建管道以保持与源数据的同步。这增加了额外的数据层、自定义更新逻辑和持续的运维负担。

现在，AI Search 可直接连接到这些数据源。您可以从源数据创建索引并在需要时进行同步——AI Search 会直接将数据传播到索引，消除了中间的 Delta 表和自定义同步管道。随着数据的演进，您的数据始终保持与搜索的连接，平台在后台处理所有底层工作。

今天立即开始构建：统一工作流，支持更多数据源

无论使用 UI 还是 API，构建 AI Search 索引都遵循与现有 Delta 表数据源相同的工作流：创建 Delta 同步索引并指向您的源表。现在相同的工作流已扩展到流表、物化视图和 Iceberg 表——无需学习新的工作流。

$

/$

准备好基于数据构建 AI 应用了吗？通过直接从流表、物化视图或托管 Iceberg 表创建 AI Search 索引即可开始，无需额外的数据管道。探索 AI Search 文档。

订阅最新文章

订阅我们的博客，获取最新文章发送到您的邮箱。

注册

查看所有博客

slice-start id="_gatsby-scripts-1"

slice-end id="_gatsby-scripts-1"