探索Oracle AI向量搜索：语义搜索与文档摘要生成的完美结合

用户955766060958
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引言

在当今数据驱动的世界中，如何高效地处理和分析海量数据是每家企业面临的重大挑战。Oracle AI Vector Search 提供了一种创新的解决方案，能够在一个系统中结合语义搜索和关系搜索。这篇文章将介绍Oracle AI Vector Search的主要功能，并展示如何使用其摘要能力来生成文档摘要。

主要内容

Oracle AI Vector Search的优势

Oracle AI Vector Search允许基于语义而非关键字对数据进行查询，使得搜索更加智能化和高效。其一大亮点在于，它能够将非结构化数据的语义搜索与结构化数据库的关系搜索结合在一个单一系统中，消除多个系统之间的数据碎片化问题。

Oracle数据库功能支持

Oracle AI Vector Search得益于Oracle数据库的诸多强大功能，包括但不限于：

  • 分区支持
  • 实时应用集群的可扩展性
  • Exadata智能扫描
  • 分片跨地理分布数据库处理
  • 并行SQL
  • 灾难恢复
  • 安全性
  • 机器学习、图数据库、区块链、JSON支持等

入门指南

如果你刚开始使用Oracle数据库，可以考虑使用免费的Oracle 23 AI进行环境设置。建议创建自己的用户来增强安全性和自定义功能，而不是默认使用系统用户。关于详细的用户创建步骤及用户权限管理，请参考官方指南。

代码示例

以下代码示例展示如何使用Oracle AI Vector Search的Langchain库生成文档摘要。

import sys
import oracledb
from langchain_community.utilities.oracleai import OracleSummary

# 更新为你的用户名、密码、主机名和服务名
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)

# 设置摘要参数
summary_params = {
    "provider": "database",
    "glevel": "S",
    "numParagraphs": 1,
    "language": "english",
}

# 获取摘要实例
proxy = "<proxy>"  # 使用API代理服务提高访问稳定性
summ = OracleSummary(conn=conn, params=summary_params, proxy=proxy)
summary = summ.get_summary(
    "In the heart of the forest, "
    "a lone fox ventured out at dusk, seeking a lost treasure. "
    "With each step, memories flooded back, guiding its path. "
    "As the moon rose high, illuminating the night, the fox unearthed "
    "not gold, but a forgotten friendship, worth more than any riches."
)

print(f"Summary generated by OracleSummary: {summary}")

常见问题和解决方案

  1. 连接失败问题：请确认网络连接正常，并检查用户名、密码以及数据源名称的正确性。

  2. 代理使用问题：某些地区可能需要使用API代理服务以提高访问稳定性，确保配置正确的代理信息。

总结和进一步学习资源

Oracle AI Vector Search提供了一个强大的平台来结合语义和关系搜索，适用于多种AI工作负载。通过深入了解Oracle数据库及其附加功能，开发者可以创建更为智能化的数据分析流程。建议参考以下资源进行进一步学习：

参考资料

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