Hinzufügen einer Vektorsuchindexressource zu einer Databricks-App

Fügen Sie Vektorsuchindizes als Databricks-Apps-Ressourcen hinzu, um die semantische Suche und den ähnlichkeitsbasierten Abruf in Ihren Anwendungen zu ermöglichen. Vektorsuchindizes speichern und durchsuchen hochdimensionale Vektoreinbettungen, ermöglichen Anwendungsfälle wie Retrieval-Augmented Generation (RAG), semantische Suche und Empfehlungssysteme.

Berechtigungsanforderungen

Um auf einen Vektorsuchindex zuzugreifen, muss der Dienstprinzipal der App über die USE CATALOG Berechtigungen für den übergeordneten Katalog, die USE SCHEMA Berechtigungen für das übergeordnete Schema und die SELECT Berechtigungen für den Index verfügen. Wenn Sie die Indexressource hinzufügen, gewährt Azure Databricks automatisch diese Berechtigungen dem App-Dienstprinzipal.

Damit diese automatische Gewährung erfolgreich ausgeführt werden kann, muss für jede Berechtigung eine der folgenden Bedingungen erfüllt sein:

• Entweder haben alle Kontobenutzer das USE CATALOG-Privileg im Katalog, oder Sie haben das -Privileg im Katalog.
• Für USE SCHEMA: Entweder haben alle Kontobenutzer das USE SCHEMA-Privileg für das Schema, oder Sie haben das MANAGE-Privileg für das Schema.
• Für SELECT: Entweder haben alle Kontobenutzer das SELECT-Recht auf den Index, oder Sie haben das MANAGE-Recht auf den Index.

Weitere Informationen zum Abfragen von Vektorsuchindizes mit diesen Berechtigungen finden Sie unter How to query a vector search index.

Weitere Informationen finden Sie unter Unity Catalog-Berechtigungen und sicherungsfähige Objekte.

Hinzufügen einer Vektorsuchindexressource

Bevor Sie einen Vektorsuchindex als Ressource hinzufügen, überprüfen Sie die Voraussetzungen für die App-Ressource.

1. Wenn Sie eine App erstellen oder bearbeiten, navigieren Sie zum Schritt "Konfigurieren" .
2. Klicken Sie im Abschnitt "App-Ressourcen " auf +Ressource hinzufügen.
3. Wählen Sie den Vektorsuchindex als Ressourcentyp aus.
4. Wählen Sie einen Vektorsuchindex aus den verfügbaren Indizes in Ihrem Arbeitsbereich aus. Der Index muss bereits im Unity-Katalog vorhanden sein.
5. Wählen Sie die Berechtigungsstufe für Ihre App aus:
   • Kann auswählen: Gewährt der App die Berechtigung zum Abfragen des Vektorsuchindex für Ähnlichkeitssuchen. Entspricht der SELECT Berechtigung.
6. (Optional) Geben Sie einen benutzerdefinierten Ressourcenschlüssel an, mit dem Sie in der App-Konfiguration auf den Index verweisen. Der Standardwert ist vector-search-index.

Hinweis

Vektorsuchindizes sind Unity-Katalogtabellen mit Typ TABLE_ONLINE_VECTOR_INDEX_REPLICA oder TABLE_ONLINE_VECTOR_INDEX_DIRECT. Wenn Sie einen Vektorsuchindex auswählen, wählen Sie eine speziell konfigurierte Tabelle aus, die semantische Suchvorgänge unterstützt.

Umgebungsvariablen

Wenn Sie eine App mit einer Vektorsuchindexressource bereitstellen, macht Azure Databricks den vollständigen Namen auf drei Ebenen über Umgebungsvariablen verfügbar, auf die Sie mithilfe des valueFrom Felds verweisen können.

Beispielkonfiguration:

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

Verwenden des Indexes in Ihrer Anwendung:

import os
from databricks.sdk import WorkspaceClient

# Access the vector search index name
index_name = os.getenv("VECTOR_SEARCH_INDEX")

# Initialize workspace client
w = WorkspaceClient()

# Query the vector 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}")

Weitere Informationen finden Sie unter Verwenden von Umgebungsvariablen für den Zugriff auf Ressourcen.

Entfernen einer Vektorsuchindexressource

Wenn Sie eine Vektorsuchindexressource aus einer App entfernen, verliert der Dienstprinzipal der App den Zugriff auf den Index. Der Index selbst bleibt unverändert und ist weiterhin für andere Benutzer und Anwendungen verfügbar, die über entsprechende Berechtigungen verfügen.

Bewährte Methoden

Beachten Sie Folgendes, wenn Sie mit Vektorsuchindexressourcen arbeiten:

• Stellen Sie sicher, dass der Dienstprinzipal der App Zugriff auf zugrunde liegende Datenquellen hat, wenn der Index auf andere Tabellen verweist.
• Überwachen Sie die Abfrageleistung, und passen Sie die Indexkonfiguration oder Einbettungsmodelle an, wenn die Reaktionszeiten beeinträchtigt werden.
• Erwägen Sie Zeitpläne für die Indexaktualisierung, um Einbettungen mit Quelldaten zu synchronisieren.
• Verwenden Sie geeignete Ähnlichkeitsmetriken (Kosinus, Euklidan, Punktprodukt) basierend auf Ihrem Einbettungsmodell.