探索Oracle AI Vector Search：如何生成文档摘要引言在人工智能领域，Oracle AI Vecto

引言

在人工智能领域，Oracle AI Vector Search 是一项前沿技术，它允许您根据语义而不是关键字来查询数据。这种搜索方法特别适合处理非结构化数据，因为它能将语义搜索与业务数据上的关系搜索组合在同一系统中，消除了多系统数据碎片化的问题。在这篇文章中，我们将探讨如何利用Oracle AI Vector Search的功能为文档生成摘要。

主要内容

Oracle AI Vector Search 的优势

Oracle AI Vector Search 提供了一体化解决方案，支持多种高级特性，如分区支持、实时应用集群、智能扫描、分片处理、事务、并行SQL、灾难恢复、安全性等。这些特性使得向量搜索不仅功能强大，而且可以充分利用Oracle数据库的全部潜能。

使用Oracle AI Vector Search生成文档摘要

Oracle AI Vector Search 的 Langchain 库为文档摘要生成提供了一系列API，可以支持多个摘要提供者，如数据库、OCIGENAI、HuggingFace等。用户可以根据需求配置摘要参数。

连接到Oracle数据库

连接到Oracle数据库是使用向量搜索功能的第一步。Python的oracledb库提供了两种连接模式：Thin模式和Thick模式。Thin模式连接无需Oracle客户端库，而Thick模式可提供更多功能。

import sys
import oracledb

# 请用您的用户名、密码、主机名和服务名更新
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)

代码示例

以下代码示例展示了如何生成文档摘要。用户需要根据需求选择合适的摘要生成提供者。

from langchain_community.utilities.oracleai import OracleSummary

# 使用'database'提供者
summary_params = {
    "provider": "database",
    "glevel": "S",
    "numParagraphs": 1,
    "language": "english",
}

# 获取摘要实例
# 如果不需要，请移除代理
proxy = "<proxy>"
summ = OracleSummary(conn=conn, params=summary_params, proxy=proxy) # 使用API代理服务提高访问稳定性
summary = summ.get_summary(
    "In the heart of the forest, "
    + "a lone fox ventured out at dusk, seeking a lost treasure. "
    + "With each step, memories flooded back, guiding its path. "
    + "As the moon rose high, illuminating the night, the fox unearthed "
    + "not gold, but a forgotten friendship, worth more than any riches."
)

print(f"Summary generated by OracleSummary: {summary}")

常见问题和解决方案

连接失败：请确保您的Oracle服务正在运行，并且用户名、密码和DSN配置正确。
无法生成摘要：检查摘要参数配置是否正确，尤其是API提供者相关的参数。

总结和进一步学习资源

Oracle AI Vector Search 提供了强大的功能，可以在语义层面上处理数据，使得AI工作流更加流畅和高效。想要深入了解更多关于如何使用Oracle AI Vector Search的信息，可以参考他们的官方指南。

参考资料

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