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Connectez Lakebase au reste d’Azure Databricks : enregistrez les bases de données dans Unity Catalog pour la gouvernance, servez les données de Lakehouse via Postgres pour des lectures à faible latence, renvoyez les modifications de Postgres vers le lakehouse, et utilisez Lakebase comme backend pour les agents IA, la diffusion de fonctionnalités et la recherche. Pour l’architecture derrière ces intégrations, voir architecture LTAP.
| Integration | Description |
|---|---|
| Inscrire une base de données dans le catalogue Unity | Inscrivez votre base de données Lakebase dans le catalogue Unity pour la gouvernance unifiée et les requêtes inter-sources. |
| Servir des données avec des tables synchronisées | Synchronisez les données de la table Unity Catalog dans Lakebase pour les servir aux applications à faible latence. |
| Change Data Feed Lakebase | Stockez les modifications ligne par ligne des tables Postgres de Lakebase sous forme de tables Delta dans Unity Catalog pour les pipelines en aval, l’audit et les consommateurs externes. |
| État et mémoire de l’agent | Conservez l’état et la mémoire de l’agent dans Lakebase afin que les agents IA créés avec LangGraph ou le Kit de développement logiciel (SDK) Des agents OpenAI conservent le contexte entre les sessions. |
| Magasin de fonctionnalités et service de modèle | Servez les fonctionnalités ML à faible latence de Lakebase pour les modèles déployés avec Databricks Model Serve. |
| Recherche Lakebase | Ajoutez une recherche hybride vectorielle et par mots-clés à votre projet à l’aide des extensions lakebase_vector et lakebase_text. |