Uma resposta de busca aumentada por IA que não mostra a fonte é uma resposta que ninguém consegue auditar de verdade.

O Azure Databricks adicionou a opção generate_citations à função ai_search, em beta, permitindo ver quais chunks recuperados o modelo efetivamente usou pra sustentar cada resposta gerada. Antes, a função retornava a resposta final sem expor essa ligação entre trecho de documento recuperado e afirmação feita pelo modelo, deixando a etapa de recuperação como uma caixa-preta dentro do fluxo de busca aumentada.

Pontos técnicos que valem atenção:

  • Opção generate_citations ativada dentro da própria chamada da função ai_search
  • Expõe o chunk específico que sustentou cada parte da resposta gerada, não só a lista geral de resultado recuperado
  • Recurso em Beta, parte da referência de função da linguagem SQL do Azure Databricks
  • Reduz a distância entre “o modelo disse isso” e “de onde exatamente o modelo tirou isso”

Minhas considerações: citação por chunk é o tipo de recurso que devia ter vindo desde o primeiro dia de qualquer função de busca aumentada por IA usada em produto voltado a decisão de negócio, porque sem isso a auditoria de por que o modelo respondeu algo errado vira exercício de adivinhação. Vale adotar generate_citations já em qualquer pipeline novo de RAG construído sobre ai_search, mesmo em beta, só pra ganhar o hábito de rastrear a fonte desde o início do projeto.

Fonte: https://learn.microsoft.com/en-us/azure/databricks/release-notes/product/2026/september#see-which-chunks-support-each-ai_search-answer-beta

#Databricks #AISearch #IA