探索Oracle AI矢量搜索中的文档处理：从连接到切分的完整指南

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引言

在现代数据驱动的世界中，如何高效地处理和搜索庞大的文档库是企业面临的一个重要挑战。Oracle AI Vector Search为解决这一问题提供了强有力的工具，通过语义搜索和关系型搜索的结合，使得在单一系统中处理非结构化数据成为可能。而在这套系统中，文档的加载与切分是关键步骤。本文将详细介绍如何使用Oracle AI Vector Search的文档处理功能，帮助您更好地利用Oracle数据库的强大特性。

主要内容

连接到Oracle数据库

在使用Oracle AI Vector Search进行文档处理前，首先需要与Oracle数据库建立连接。以下Python代码示例展示了如何使用 oracledb 库进行连接：

import sys
import oracledb

# 请用您的用户名、密码、主机名和服务名更新
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)

创建并填充示例数据表

连接成功后，我们创建一个示例数据表并插入一些测试文档：

try:
    cursor = conn.cursor()

    drop_table_sql = """drop table if exists demo_tab"""
    cursor.execute(drop_table_sql)

    create_table_sql = """create table demo_tab (id number, data clob)"""
    cursor.execute(create_table_sql)

    insert_row_sql = """insert into demo_tab values (:1, :2)"""
    rows_to_insert = [
        (1, "示例文档内容1..."),
        (2, "示例文档内容2..."),
        (3, "示例文档内容3..."),
    ]
    cursor.executemany(insert_row_sql, rows_to_insert)

    conn.commit()

    print("Table created and populated.")
    cursor.close()
except Exception as e:
    print("Table creation failed.")
    cursor.close()
    conn.close()
    sys.exit(1)

加载文档

使用 OracleDocLoader 可以从Oracle数据库中灵活地加载文档。以下是一个简单的代码示例：

from langchain_community.document_loaders.oracleai import OracleDocLoader

loader_params = {
    "owner": "<owner>",
    "tablename": "demo_tab",
    "colname": "data",
}

loader = OracleDocLoader(conn=conn, params=loader_params)
docs = loader.load()

print(f"Number of docs loaded: {len(docs)}")

文档切分

文档切分有助于生成更有效的嵌入，下例展示了如何使用 OracleTextSplitter 进行文档切分：

from langchain_community.document_loaders.oracleai import OracleTextSplitter

splitter_params = {"normalize": "all"}
splitter = OracleTextSplitter(conn=conn, params=splitter_params)

list_chunks = []
for doc in docs:
    chunks = splitter.split_text(doc.page_content)
    list_chunks.extend(chunks)

print(f"Number of Chunks: {len(list_chunks)}")

常见问题和解决方案

  1. 连接失败：请检查网络连接和数据库凭证的正确性。
  2. 表创建失败：确定没有命名冲突，并确保拥有足够的数据库权限。
  3. 文档加载失败：确保配置参数正确并符合数据库环境设定。

总结和进一步学习资源

Oracle AI Vector Search为我们提供了一种高效处理和搜索文档的方式。通过本文中的示例代码，开发者可以轻松地开始文档处理之旅。此外，以下资源可助您更深入地学习：

参考资料

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