Databricks AI Search 原生支持 Streaming Tables、Materialized Views 与 Iceberg Managed 表

AI Search 现已原生支持 使用 Iceberg v3+ 的流式表、物化视图和托管表，此外还支持 Delta 表。你可以将实时事件、持续维护的个性化状态以及开放格式数据直接引入 AI Search 应用，从而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，更广阔的搜索应用世界

流式表、物化视图和托管 Iceberg 各自代表一种不同的数据处理方式，并且各自为 AI 应用开辟了新的可能性。

数据源	最适合	它能实现什么
Delta 表（现有）	数据与分析工作负载	广泛的分析与 AI 应用
流式表	持续到达的事件	欺诈检测、安全监控和实时 IoT 分析
物化视图	自定义聚合和连接的数据	个性化、会话感知搜索、坐席辅助
使用 Iceberg 的托管表	跨引擎的开放格式数据	跨引擎智能体、统一知识搜索、开放格式数据智能

流式表：驱动实时智能

持续变化的数据（例如新房源、库存、可用性和用户活动）可以流入仅追加的流式表，AI Search 会在新记录到达时对其进行索引，并保持搜索索引最新。这种新鲜度使最新数据能够直接影响搜索体验的应用成为可能：帮助用户通过搜索栏发现新上架的餐厅，或基于近期趋势生成实时推荐。

物化视图：用个性化上下文丰富搜索

物化视图可以聚合事件、筛选记录并连接多个来源的数据，以创建自定义状态。随着底层数据变化，视图会增量维护，AI Search 会将这些变化传播到索引，从而实现个性化搜索体验，例如会话感知推荐、基于近期活动的产品和内容发现，或根据用户不断变化的兴趣和偏好定制结果。

使用 Iceberg 的托管表：将开放格式数据引入搜索应用

托管 Iceberg 表可以直接作为 AI Search 源，无需转换或迁移到另一种表格式，从而使开放格式数据可供搜索索引和其他 AI 应用使用。开放格式使 AI 应用能够跨现有数据环境工作：搜索由不同系统管理的产品目录，统一存储在多个托管 Iceberg 表中的业务或客户数据，或在大型分布式数据集上构建搜索体验而无需移动底层数据。

让搜索原生适配你的数据：将数据直接连接到 AI Search

在原生支持之前，客户必须为流式表、物化视图或托管 Iceberg 表创建单独的 Delta 表示，并构建管道使其与源保持同步。这增加了额外的数据层、自定义更新逻辑和持续的运营开销。

现在，AI Search 可直接连接这些数据源。从你的数据源创建索引，并在需要时同步——AI Search 会直接将它们传播到索引中，省去中间 Delta 表和自定义同步管道。随着数据演进，你的数据始终保持与搜索连接，平台在后台处理底层管道。

立即开始构建：一个工作流，覆盖更多数据源

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 Sync 索引并将其指向你的源表。同一工作流现已扩展到 Streaming Tables、Materialized Views 和 Iceberg 表——无需学习新工作流。

准备好在你的数据上构建 AI 应用了吗？直接从你的 Streaming Tables、Materialized Views 或 Managed 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。