探索Oracle AI Vector Search的嵌入生成：语义搜索的新纪元

用户850429986511
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引言

在数据驱动的时代，如何高效地搜索和管理数据成为企业的核心竞争力。Oracle AI Vector Search通过语义而非关键词进行查询，大大提升了处理非结构化数据的能力，同时与业务数据的关系型搜索无缝结合。在这篇文章中，我们将深入探讨Oracle AI Vector Search中嵌入生成的能力，并展示如何使用这些功能来提升数据处理效率。

主要内容

Oracle AI Vector Search的优势

Oracle AI Vector Search结合了传统数据库和语义搜索的优点，消除了多系统间的数据碎片化问题。利用Oracle数据库的强大特性，如分区支持、并行SQL处理和安全性，您可以在一个系统中实现更高效的数据管理。

嵌入生成的选择

在使用Oracle AI Vector Search时，您可以选择在数据库内生成嵌入，或利用第三方服务如OcigenAI和Hugging Face。在数据库内进行嵌入生成需要上传ONNX模型，而使用第三方服务需要进行相应的凭证设置。

创建用户和设置环境

初学者可以使用Oracle 23 AI免费计划快速入门。在进行操作前，建议创建自己的用户以提高安全性。具体步骤可以参考Oracle的官方用户管理指南。

代码示例

import sys
import oracledb
from langchain_community.embeddings.oracleai import OracleEmbeddings
from langchain_core.documents import Document

# 更新您的Oracle数据库凭证和连接信息
username = "<username>"
password = "<password>"
dsn = "<hostname>/<service_name>"

try:
    conn = oracledb.connect(user=username, password=password, dsn=dsn)
    print("Connection successful!")
except Exception as e:
    print("Connection failed!")
    sys.exit(1)

# 加载ONNX模型
onnx_dir = "DEMO_DIR"
onnx_file = "tinybert.onnx"
model_name = "demo_model"

try:
    OracleEmbeddings.load_onnx_model(conn, onnx_dir, onnx_file, model_name)
    print("ONNX model loaded.")
except Exception as e:
    print("ONNX model loading failed!")
    sys.exit(1)

# 生成嵌入
embedder_params = {"provider": "database", "model": "demo_model"}
proxy = "<proxy>"  # 使用API代理服务提高访问稳定性

embedder = OracleEmbeddings(conn=conn, params=embedder_params, proxy=proxy)
embed = embedder.embed_query("Hello World!")
print(f"Embedding generated by OracleEmbeddings: {embed}")

常见问题和解决方案

  1. 连接失败：确保Oracle数据库凭证正确且数据库服务可用。
  2. ONNX模型加载失败：检查模型文件路径和名称是否正确。
  3. 嵌入生成失败：确认模型是否已正确加载到数据库。

总结和进一步学习资源

Oracle AI Vector Search为数据搜索提供了更智能的方式，结合强大的Oracle数据库功能，能够有效管理复杂数据。要深入了解更多功能，建议参考以下进一步学习资源：

参考资料

  • Oracle官方指南
  • Langchain文档

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