主要观点：搜索一直是分析的核心，传统的关键字搜索在语言不规范等情况下效果不佳，向量搜索则依靠嵌入来捕捉语义意义，能更好地处理语义相似性问题。Databricks 将原生向量搜索引入湖仓，可通过 Python 笔记本和 SQL 命令实现。以 Bakehouse 数据集为例，介绍了向量搜索的实现步骤，包括启用变更数据馈送、创建/确保端点和 Delta 同步索引、创建语义查询等，使业务团队能以自然语言提问，无需 ML 管道，还可将其发展为 RAG 以添加更详细的总结和建议。

关键信息：

• 传统关键字搜索的局限性及向量搜索的优势。
• Databricks 实现向量搜索的方式及相关组件。
• Bakehouse 数据集的背景及实施向量搜索的步骤和目标。
• 实施后的业务应用场景，如退款、新鲜度、交付等方面的查询。

重要细节：

• 更改数据馈送的 SQL 代码（ALTER TABLE...）。
• 创建向量搜索端点和 Delta 同步索引的 Python 代码及相关参数设置（如端点名称、索引名称、主键、文本列、嵌入模型端点等）。
• 语义查询的 SQL 代码（如查询退款问题、交付延迟等）。
• 实施向量搜索后的业务自助服务场景举例。