Databricks
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Databricks Vector Search 公共预览版发布
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原文英文，约1800词，阅读约需7分钟。
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内容提要
Databricks公开预览了Databricks Vector Search，该功能可帮助开发人员提高检索增强生成（RAG）和生成式人工智能应用的准确性。Vector Search可在非结构化文档上进行相似性搜索，具有快速、安全和易用的特点。它提供低延迟、简单的开发者体验、统一的治理和无服务器扩展等功能。Databricks Vector Search与Databricks Data Intelligence Platform集成，提供自动化数据摄取和内置治理。它还提供快速的查询性能，开箱即用。
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关键要点
- Databricks公开预览了Databricks Vector Search，旨在提高检索增强生成（RAG）和生成式人工智能应用的准确性。
- Vector Search支持对非结构化文档进行相似性搜索，具有快速、安全和易用的特点。
- 该功能提供低延迟、简单的开发者体验、统一的治理和无服务器扩展。
- Vector Search与Databricks数据智能平台集成，支持自动化数据摄取和内置治理。
- Vector Search通过相似性计算来查找与查询向量相似的文档，通常使用余弦相似度。
- Vector Search的应用包括个性化推荐、RAG、语义搜索和文档聚类。
- 客户对Databricks Vector Search的反馈积极，认为其提升了客户支持效率。
- Databricks Vector Search集成了自动化数据摄取，简化了数据处理流程。
- 内置治理功能确保数据安全，避免用户访问不应有的机密数据。
- Databricks Vector Search在查询性能上表现优异，能够快速返回相关结果，且无需复杂配置。
- 用户可以通过简单的步骤创建向量索引并进行查询，支持REST API和Python SDK。
- Databricks Vector Search为AI工作负载进行了优化，确保在生产环境中表现良好。
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