# 破解Oracle AI Vector Search的奥秘：高效处理文档的指南
## 引言
在当今数据驱动的世界中，信息检索的效率和准确性显得尤为重要。Oracle AI Vector Search通过语义而非关键词进行查询，使得在一个系统中同时处理非结构化数据和业务数据成为可能。这不仅简化了数据管理，还能避免将数据分散在多个系统中的痛苦。本文旨在介绍如何利用Oracle AI Vector Search的文档处理能力来加载和分块文档。
## 主要内容
### Oracle AI Vector Search的优势
Oracle AI Vector Search不仅能无缝集成到现有的Oracle数据库中，赋予文档矢量化的力量，还提供了诸如分区支持、集群扩展等多种强大功能。了解这些功能对于有效利用AI Vector Search至关重要。
### 连接Oracle数据库
在使用AI Vector Search时，首先需要连接到Oracle数据库。下面的示例代码将演示如何使用Python与Oracle数据库进行连接。请注意，由于网络限制，开发者可能需要考虑使用API代理服务来提高访问稳定性。
```python
import sys
import oracledb
# 使用API代理服务提高访问稳定性
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)
文档加载与分块
利用Oracle AI Vector Search，可以从Oracle数据库或文件系统中加载文档，并使用OracleDocLoader和OracleTextSplitter进行文档处理。
使用OracleDocLoader加载文档
OracleDocLoader可以处理超过150种文件格式，从而避免使用多个加载器。
from langchain_community.document_loaders.oracleai import OracleDocLoader
from langchain_core.documents import Document
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)}")
使用OracleTextSplitter分块文档
将文档拆分为更小的部分有助于生成嵌入。以下代码展示了如何实现这一过程：
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
- 连接失败：请确保用户名、密码、主机名和服务名正确无误，并且网络连接正常。
- 文档加载或分块失败：检查加载参数和拆分参数，确保其配置正确。使用API代理服务可以避免由于网络不稳定导致的访问失败。
总结和进一步学习资源
Oracle AI Vector Search提供了强大的工具来简化文档处理过程，使得在大规模数据集上进行语义搜索更为轻松。为了更深入理解该技术，您可以参考以下资源：
参考资料
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