- 除 Delta 表之外，AI Search 现在还原生支持三种新的表源：Streaming Tables、Materialized Views 以及使用 Iceberg v3+ 的 Managed 表。
- 使用 AI Search 支持实时智能、个性化体验和跨引擎 AI 应用。
- 无论通过 UI 还是 API，都可在各类数据源上使用同一套 AI Search 工作流，无需构建单独的同步管道。
AI Search 现已原生支持 Streaming Tables、Materialized Views 以及使用 Iceberg v3+ 的 Managed 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和开放格式数据直接引入 AI Search 应用——从而减少构建和管理单独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
Streaming Tables、Materialized Views 和 Managed 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 | 最适合用于 | 它能实现什么 |
|---|---|---|
| Delta 表（现有） | 数据与分析工作负载 | 广泛的分析和 AI 应用 |
| Streaming Tables | 持续到达的事件 | 欺诈检测、安全监控和实时 IoT 分析 |
| Materialized Views | 自定义的聚合和连接数据 | 个性化、会话感知搜索、坐席辅助 |
| 使用 Iceberg 的 Managed 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 |
Streaming Tables：驱动实时智能
持续变化的数据（例如新上架信息、库存、可用性和用户活动）可以流入仅追加的 Streaming Table，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。
Materialized Views：用个性化上下文丰富搜索
Materialized Views 可以聚合事件、筛选记录并连接来自多个数据源的数据，以创建自定义状态。随着底层数据发生变化，视图会被增量维护，AI Search 会将这些变更传播到索引，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 Managed 表：将开放格式数据引入搜索应用
Managed 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 Managed Iceberg 表中的业务或客户数据，或在不移动底层数据的情况下，在大型分布式数据集上构建搜索体验。
让搜索原生融入你的数据：将数据直接连接到 AI Search
在原生支持之前，客户必须为 Streaming Tables、Materialized Views 或 Managed 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维开销。
现在，AI Search 可直接连接到这些源。从源创建索引并按需同步——AI Search 会将这些变更直接传播到索引，从而消除中间 Delta 表和自定义同步管道。随着数据演进，你的数据始终与搜索保持连接，平台会在后台处理底层管道。
立即开始构建：一套工作流，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 表源相同的工作流：创建 Delta Sync 索引并将其指向源表。同一工作流现在已扩展到 Streaming Tables、Materialized Views 和 Iceberg 表——无需学习新的工作流。
准备好基于你的数据构建 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.
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