将 AI 搜索索引资源添加到 Databricks 应用

将 AI 搜索索引 添加为 Databricks Apps 资源，以便在应用程序中启用语义搜索和基于相似性的检索。 AI 搜索索引存储和查询高维矢量嵌入，为用例提供支持，例如检索扩充生成（RAG）、语义搜索和建议系统。

Databricks AI 搜索以前称为 Databricks 矢量搜索。

特权要求

若要访问 AI 搜索索引，应用的服务主体必须具有 USE CATALOG 父目录、 USE SCHEMA 父架构特权和 SELECT 索引特权。 添加索引资源时，Azure Databricks会自动向应用的服务主体授予这些权限。

要使此自动授予成功，对于每个权限，以下条件之一必须为真：

  • 对于 USE CATALOG： 所有帐户用户都对目录具有 USE CATALOG 权限，或者你对目录具有 MANAGE 特权。
  • 对于 USE SCHEMA： 所有帐户用户都对架构具有 USE SCHEMA 权限，或者你对架构拥有 MANAGE 权限。
  • 对于 SELECT： 所有帐户用户都对索引具有 SELECT 权限，或者你对索引具有 MANAGE 特权。

有关使用这些权限查询 AI 搜索索引的详细信息，请参阅 如何查询 AI 搜索索引。

请参阅 Unity Catalog 权限参考。

添加 AI 搜索索引资源

在将 AI 搜索索引添加为资源之前，请查看 应用资源先决条件。

  1. 在创建或编辑应用时，在 “应用资源 ”部分中，单击“ + 添加资源>矢量搜索索引”。
  2. 从工作区中的可用索引中选择 AI 搜索索引。 索引必须已存在于 Unity 目录中。
  3. 选择应用的权限级别：
    • 可以选择： 授予应用查询 AI 搜索索引以查找相似性搜索的权限。 对应于 SELECT 特权。
  4. （可选）指定自定义资源键，即在应用配置中引用索引的方式。 默认键为 vector-search-index.

注释

AI 搜索索引是类型为 TABLE_ONLINE_VECTOR_INDEX_REPLICA 或 TABLE_ONLINE_VECTOR_INDEX_DIRECT 的 Unity Catalog 表。 选择 AI 搜索索引时，会选择支持语义搜索操作的专门配置的表。

环境变量

使用 AI Search 索引资源部署应用时，Azure Databricks 会通过环境变量提供完整的三级名称，你可以使用 valueFrom 字段来引用该名称。

示例配置：

env:
  - name: VECTOR_SEARCH_INDEX
    valueFrom: vector-search-index # Use your custom resource key if different

在应用程序中使用索引：

import os
from databricks.sdk import WorkspaceClient

# Access the AI Search index name
index_name = os.getenv("VECTOR_SEARCH_INDEX")

# Initialize workspace client
w = WorkspaceClient()

# Query the AI Search index
results = w.vector_search_indexes.query_index(
    index_name=index_name,
    query_text="What is machine learning?",
    num_results=10
)

# Process results
for result in results.manifest.columns:
    print(f"Result: {result}")

有关详细信息，请参阅 使用环境变量访问资源。

删除 AI 搜索索引资源

从应用中删除 AI 搜索索引资源时，应用的服务主体将失去对索引的访问权限。 索引本身保持不变，并继续可供具有适当权限的其他用户和应用程序使用。

最佳做法

使用 AI 搜索索引资源时，请考虑以下事项：

  • 如果索引引用其他表，请确保应用的服务主体有权访问基础数据源。
  • 监视查询性能，并在响应时间下降时调整索引配置或嵌入模型。
  • 请考虑索引刷新计划，以保持嵌入与源数据同步。
  • 根据嵌入模型使用适当的相似性指标（余弦、euclidean、点积）。
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