Buscar por similaridade sempre foi o motivo de existir do AI Search, mas nem toda consulta contra um índice é sobre similaridade.

O Azure Databricks ampliou o filtro do AI Search (o antigo Vector Search) pra alcançar campo aninhado dentro de coluna do tipo struct e chave dentro de coluna do tipo map, usando notação de ponto pra struct, profile.age, e notação de colchete pra map, attrs['voltage']. Ao lado disso chegou a consulta só de filtro: basta omitir query_text, query_vector e query_type e informar apenas o filtro, e o índice devolve toda linha que bate com a condição sem rodar busca vetorial nem full-text por trás. Isso vale tanto pra endpoint padrão quanto pro endpoint storage-optimized, cada um com sua própria sintaxe de filtro, dicionário de chave e valor no padrão e string estilo cláusula WHERE no storage-optimized.

Na prática isso empurra o AI Search pra um território que antes pedia uma consulta SQL direto na tabela: filtrar por chave primária pra fazer um lookup pontual, sem gastar ciclo com embedding nem ranking, agora é um caso suportado dentro do próprio índice.

Pontos técnicos que valem atenção:

  • Struct aninhado é filtrado com notação de ponto, profile.age, map com notação de colchete, attrs['voltage']
  • Consulta só de filtro dispensa query_text, query_vector e query_type, mantém apenas filters
  • Os mesmos limites de num_results e paginação da busca normal valem pra consulta só de filtro
  • Lookup por ponto (point lookup) é o caso de uso indicado quando o filtro é sobre a coluna de chave primária
  • Endpoint padrão e storage-optimized usam sintaxe de filtro diferente entre si, dicionário versus string tipo SQL

Minhas considerações: faz sentido técnico, já que o índice já guarda a coluna e o filtro, mas isso também confunde a fronteira entre “índice de busca” e “tabela consultável”, o que provavelmente é a intenção. A pergunta prática é de custo: consulta só de filtro contra um índice de AI Search compensa mesmo, ou uma consulta direto na tabela Delta que já origina o índice resolve mais barato o mesmo lookup pontual. Vale medir antes de trocar um pelo outro por conveniência de API única.

Fonte: https://learn.microsoft.com/en-us/azure/databricks/ai-search/query-ai-search

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