Adicionar um recurso de índice de Pesquisa de IA a um aplicativo do Databricks

Adicione índices de Pesquisa de IA como recursos do Databricks Apps para habilitar a pesquisa semântica e a recuperação baseada em similaridade em seus aplicativos. Os índices do AI Search armazenam e consultam embeddings vetoriais de alta dimensão, viabilizando casos de uso como geração aumentada por recuperação (RAG), pesquisa semântica e sistemas de recomendação.

A Pesquisa de IA do Databricks era anteriormente conhecida como Pesquisa de Vetores do Databricks.

Requisitos de privilégio

Para acessar um índice de Pesquisa de IA, a entidade de serviço do aplicativo deve ter o privilégio USE CATALOG no catálogo pai, o privilégio USE SCHEMA no esquema pai e o privilégio SELECT no índice. Quando você adiciona o recurso de índice, Azure Databricks concede automaticamente esses privilégios à entidade de serviço do aplicativo.

Para que essa concessão automática seja bem-sucedida, um dos seguintes deve ser verdadeiro para cada privilégio:

• Para USE CATALOG: ou todos os usuários da conta têm o privilégio USE CATALOG no catálogo ou você tem o privilégio MANAGE no catálogo.
• Para USE SCHEMA: Ou todos os usuários da conta possuem o privilégio USE SCHEMA no esquema, ou você possui o privilégio MANAGE no esquema.
• Para SELECT: ou todos os usuários da conta têm o privilégio SELECT no índice; ou você tem o privilégio MANAGE no índice.

Para obter mais informações sobre como consultar índices de Pesquisa de IA com essas permissões, consulte Como consultar um índice de Pesquisa de IA.

Consulte Referência de privilégios do Unity Catalog.

Adicionar um recurso de índice de pesquisa de IA

Antes de adicionar um índice de Pesquisa de IA como um recurso, examine os pré-requisitos do recurso de aplicativo.

1. Na seção Recursos do aplicativo, ao criar ou editar um aplicativo, clique em + Adicionar recurso>índice de pesquisa vetorial.
2. Escolha um índice de pesquisa de IA entre os índices disponíveis em seu espaço de trabalho. O índice já deve existir no Catálogo do Unity.
3. Selecione o nível de permissão do aplicativo:
   • Pode selecionar: Concede a permissão do aplicativo para consultar o índice de Pesquisa de IA para pesquisas de similaridade. Corresponde ao privilégio SELECT.
4. (Opcional) Especifique uma chave de recurso personalizada, que é como você faz referência ao índice na configuração do aplicativo. A chave padrão é vector-search-index.

Variáveis de ambiente

Quando você implanta um app com um recurso de índice do AI Search, o Azure Databricks expõe o nome completo de três níveis por meio de variáveis de ambiente que você pode referenciar usando o campo valueFrom.

Configuração de exemplo:

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

Usando o índice em seu aplicativo:

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}")

Para obter mais informações, consulte Usar variáveis de ambiente para acessar recursos.

Remova um recurso de índice de Pesquisa de IA

Quando você remove um recurso de índice da Pesquisa de IA de um aplicativo, a entidade de serviço do aplicativo perde acesso ao índice. O índice em si permanece inalterado e continua disponível para outros usuários e aplicativos que têm permissões apropriadas.

Práticas recomendadas

Considere o seguinte ao trabalhar com recursos de índice de pesquisa de IA:

• Verifique se a entidade de serviço do aplicativo tem acesso a fontes de dados subjacentes se o índice fizer referência a outras tabelas.
• Monitore o desempenho da consulta e ajuste a configuração de índice ou os modelos de inserção se os tempos de resposta forem prejudicados.
• Considere agendamentos de atualização de índice para manter as inserções sincronizadas com os dados de origem.
• Use métricas de similaridade apropriadas (cosseno, euclidiano, produto de ponto) com base em seu modelo de incorporação.