Recherche de données métier et sémantique rapide et précise avec AI Vector Search
Introduction
Alors que de plus en plus d'entreprises développent et déploient des applications basées sur l'IA, il y a une décision stratégique à prendre : Quelle base de données vectorielle utilisons-nous ? Les vecteurs, qui sont des chaînes de nombres uniques calculées pour représenter des données non structurées, permettent aux entreprises d'ajouter du contexte aux modèles de langage génériques (LLM). Les vecteurs permettent une recherche sémantique rapide des données non structurées qu'ils représentent, une capacité critique pour les cas d'utilisation tels que la formulation de recommandations de produits ou l'affichage de corrélations entre les données ou les objets.
Oracle a récemment ajouté des données vectorielles à la liste croissante de types de données intégrés à Oracle Database. Cette prise en charge prend la forme d'une nouvelle fonctionnalité dans Oracle Database 23c appelée "AI Vector Search". Il comprend des vecteurs en tant que type de données natif ainsi que des index vectoriels et des opérateurs SQL de recherche vectorielle, qui permettent ensemble de stocker le contenu sémantique de données non structurées en tant que vecteurs. Vous pouvez ensuite exécuter des requêtes de similarité rapides sur des documents, des images et toute autre donnée non structurée représentée sous forme de vecteurs.
La recherche de vecteurs d'IA d'Oracle prend en charge la génération augmentée par extraction (RAG), une technique d'IA générative avancée qui combine des LLM et des données commerciales privées pour fournir des réponses aux questions en langage naturel. La RAG offre une plus grande précision et évite d'exposer des données privées en les incluant dans les données d'entraînement des LLM.
Démonstration
