在数据仓库中使用 AI_Functions：主要应用场景
在大多数组织中，数据仓库存储结构化数据，而非结构化数据...
评论
点赞
收藏苏格兰水务如何用 Databricks Genie 实现资本投资数据的对话式查询
苏格兰水务用 Databricks Genie 将资本投资数据转为对话式查询，让业务团队无需写 SQL 即可直接提问获取投资数据。案例展示了 Genie 在公用事业数据场景的应用，但属于 Databricks 官方客户案例，技术细节有限。
什么是 AI 幻觉？
AI 幻觉指模型输出看似连贯自信但事实错误的内容。Databricks 发布基础概念科普文，解释幻觉的定义、成因和常见场景。
Unity AI Gateway 智能路由：以 30%+ 更低成本匹配前沿模型质量
Databricks 推出 Unity AI Gateway 智能路由功能，通过多模型编排实现编程任务的前沿质量，同时成本降低 30% 以上。2026 年编码任务模型选择多样性显著增加，路由策略成为降本关键。
Databricks 向数千万台无服务器 VM 分发网络配置
Databricks 的无服务器平台每天启动数千万台 VM，需要高效分发网络配置。文章介绍了其底层基础设施架构和规模化方案。
Amtrak 如何构建 50 年来最大转型的数据骨干
Amtrak 正在建设数据平台作为其 50 年来最大规模转型的核心，每列新车厢都是数据生成资产，平台连接各系统实现智能化运营。
一家大型铁路如何用 Genie Code 规模化管道创建
加拿大一家大型铁路网络使用 Databricks Genie Code 工具，将数据管道创建从手工方式扩展到规模化生产。
AI正在重写数据分析师的职位描述
AI正在重塑数据分析师的工作内容，而非取代这个岗位。Databricks认为分析师需要转向更高价值的判断性工作，如业务洞察和决策支持。
将 AUTO CDC 推向新高度：解决最棘手的真实场景用例
Databricks 改进 Spark 的 AUTO CDC（自动变更数据捕获）功能，针对真实场景中的复杂用例做了优化。CDC 是数据工程师在 Spark 上最常见的构建任务之一，Databricks 此次更新解决了之前版本在处理某些边界情况时的痛点。
Databricks 开源 Metals v2：面向百万行级代码库的 Java/Scala 语言服务器
Databricks 开源了 Metals v2，这是其 Java 和 Scala 语言服务器，专为百万行级代码库设计。大多数 Databricks 代码现由 AI agent 编写，Metals v2 服务于仍需工程师介入的场景。
现代风险管理需要一个实时基础：CRO 的使命
Databricks 发布一篇企业风险管理观点文章，主张在宏观环境波动加剧的背景下，风险管理需要从传统批处理模式转向实时数据基础，以便首席风险官（CRO）能够更快做出决策。文章未提供具体技术实现细节或可验证数据，属于典型的厂商观点类内容。
Electric 加入 Databricks，将 WASM Postgres 带入 AI Agent 沙箱
Databricks 宣布收购 Electric，后者将 WASM Postgres 技术带入 AI Agent 沙箱场景。WASM Postgres 允许在 WebAssembly 环境中运行完整的 PostgreSQL 实例，为 AI Agent 提供隔离、可复现的临时数据库能力。这是 Databricks 在 AI 基础设施领域的又一收购动作。
如何在结构化数据和文档中为 Genie Agents 提供 grounding 同时保持治理
Databricks 发布 Genie Agents 的架构方案，将 AI Agent 同时接入结构化数据和文档，并在查询过程中保持数据治理控制。方案通过统一的数据层实现多源数据 grounding，避免治理丢失。
Databricks 推出上下文策略：拦截 AI 应用中"组合式"安全风险
Databricks 发布 Omnigent Contextual Policies，用于拦截 AI 应用中单个安全策略无法识别的组合风险。文章介绍了"致命三重奏"的概念，即多个独立看似安全的策略组合后可能产生危险输出，Contextual Policies 通过上下文感知来阻断这类风险。
Databricks 推出 FILE 类型：支持多模态数据的新原生列类型
Databricks 推出 FILE 类型，作为原生列类型支持多模态数据。这意味着在 Lakehouse 架构中可以直接存储和处理图像、音频、视频等非结构化数据，无需先将数据转换为结构化格式。该功能让 Spark SQL 查询能够直接操作多模态数据，简化了 AI/ML 工作流中的数据管道。
Databricks 将 AI 编程成本降低 70% 的实践
Databricks 通过智能路由、模型降级和上下文压缩等技术，将 AI 编程成本降低 70%。核心做法包括：用效率前沿模型替代纯智力前沿模型、动态路由请求到最便宜可用模型、给开发者预算可见性而非硬性上限、减少 token 冗余。Stripe、Uber、Coinbase 等公司也采用类似策略。 
What is an AI Assistant?
AI assistants use language models, data retrieval, and reasoning to understand requests...
What are Agentic Workflows?
As organizations move beyond single-prompt AI interactions, agentic workflows are...
What is Tool Calling?
Tool calling is the ability of an AI model to interact with external tools, APIs,...
Introducing OfficeQA Pro V2: A New Benchmark for Enterprise Grounded-Reasoning
Today, we are releasing OfficeQA Pro V2, a new benchmark designed to evaluate whether...
Kimi K3 from Moonshot AI is now available on Databricks through Unity AI Gateway
A year ago, the best open-weight models trailed their proprietary counterparts by...
Unity AI Gateway is Generally Available
The last six months have seen a rapid rise in AI-powered productivity and a proliferation...