Oracle AI Vector Search

Lleva fácilmente el poder de la búsqueda de similitudes a los datos de tu negocio sin necesidad de gestionar e integrar múltiples bases de datos. AI Vector Search te permite realizar búsquedas de datos estructurados y no estructurados en función de su semántica o significado, además de sus valores. Las capacidades de vectores nativos pueden ayudar a los modelos grandes de lenguaje (LLM) a ofrecer resultados más precisos y contextualmente relevantes con la generación aumentada de recuperación (RAG).

Oracle Vector Search: cómo impulsar la empresa moderna (2:43)
Presentamos Generative Development for Enterprise (GenDev)

Mira la presentación en Oracle CloudWorld a cargo de Juan Loaiza, vicepresidente ejecutivo, para obtener más información sobre esta infraestructura AppDev innovadora y centrada en la IA.

  • La sencillez de una única base de datos

    Combina fácilmente la búsqueda de similitudes con tipos de datos relacionales, de texto, JSON, espaciales y de gráficos para mejorar tus aplicaciones: todo en una sola base de datos.

  • Habla en lenguaje natural con datos de negocio

    Habilita la búsqueda en lenguaje natural de tus datos empresariales privados mediante RAG para guiar el LLM que prefieras.

  • Desarrolla aplicaciones de IA a tu manera

    Utiliza tus herramientas de desarrollo, marcos de IA y lenguajes favoritos para crear aplicaciones de IA.

  • IA desarrollada para empresas

    Crea aplicaciones de IA fundamentales con facilidad. Aprovecha las capacidades de resistencia industrial para lograr escalabilidad, rendimiento, alta disponibilidad y seguridad.

Anuncio de disponibilidad general: AI Vector Search

¿Listo para mejorar tu experiencia con de AppDev? Aprovecha las últimas capacidades de AI Vector Search con Oracle Database 23ai. Descubre cómo empezar hoy mismo.

El futuro de los datos y el desarrollo de aplicaciones

Oracle presenta una base de datos vectorial integrada para potenciar la IA generativa y aumentar drásticamente la productividad de los desarrolladores en Cloud World 2023.

Demostración: Acelera la búsqueda semántica con AI Vector Search

Descubre cómo AI Vector Search en Oracle Database 23ai combina datos semánticos y empresariales para obtener resultados más rápidos, precisos y seguros.

“Nos alegra ver que AI Vector Search se haya agregado a Oracle Database. Es genial que podamos ejecutar AI Vector Search en la misma Oracle Database que nuestras demás cargas de trabajo, lo que nos permite proporcionar una solución fiable y segura".

Shinichiro Otsuka arquitecto de TI certificado por NRI, Nomura Research Institute, Ltd.

Funciones clave de Oracle AI Vector Search

Tipo de dato VECTOR

Utiliza el nuevo tipo de dato VECTOR nativo para almacenar vectores directamente en Oracle Database 23ai. Simplifica las aplicaciones admitiendo vectores con diferentes formatos y recuentos de dimensiones.

Generación flexible de vectores

Importa los modelos de incrustación que desees utilizando el marco ONNX y utilízalos para generar vectores para los datos. De manera opcional, puedes importar vectores directamente en la base de datos.

Índices vectoriales

Acelera las búsquedas de similitudes utilizando índices vectoriales, como el índice de gráficos de vecinos en memoria para obtener un elevado nivel de precisión y el rendimiento máximo, y los índices de partición de vecinos para conjuntos de datos masivos.

Extensiones SQL para vectores de consulta

Utiliza extensiones de SQL sencillas e intuitivas para realizar búsquedas de similitud en vectores en consultas sofisticadas sobre datos relacionales, de texto, JSON y de otros tipos.

Especificación de precisión de objetivo simple

Especifica la precisión de búsqueda de destino en lugar de utilizar parámetros poco visibles, de bajo nivel y específicos de índices. Define la precisión por defecto durante la creación de índices y sustitúyela en las consultas de búsqueda si es necesario.

Optimizaciones de Exadata

Acelera la creación y búsqueda de índices vectoriales con optimizaciones de Exadata System Software 24ai. Obtén el elevado nivel de rendimiento, escalabilidad y disponibilidad que Exadata proporciona a las bases de datos empresariales.

Casos de uso de Oracle AI Vector Search

RAG utiliza los resultados de la búsqueda de similitudes para mejorar la precisión y la relevancia contextual de las respuestas de modelos grandes de lenguaje a las preguntas sobre datos de negocio. RAG ayuda a identificar datos privados contextualmente relevantes en los que el LLM puede no haber sido entrenado y, a continuación, los utiliza para mejorar los prompts de usuarios para que los LLM puedan responder con mayor precisión.

El deseo de obtener respuestas de mayor calidad de los LLM es universal, y afecta a múltiples sectores. A continuación incluimos algunos ejemplos de uso de RAG para mejorar la precisión:

  • Bots conversacionales para usuarios internos y externos
  • Búsquedas y resúmenes de documentos
  • Síntesis de lenguaje a código
  • Respuestas a preguntas que requieren conocimientos especializados y específicos

RAG ayuda a las organizaciones a proporcionar respuestas personalizadas a las preguntas empresariales sin el alto costo de volver a entrenar o ajustar los LLM.

Diagrama de generación aumentada de recuperación, descripción a continuación
  1. Un chatbot activa un cuadro de diálogo con un LLM.
  2. Ejecuta una búsqueda de similitud en los datos de tu negocio privado y transfiere esos hechos al LLM.
  3. Los resultados presentan el formato de prompt y el contexto para el LLM.
  4. El LLM recibe datos de negocio actualizados, lo que reduce las alucinaciones.
  5. Se devuelven respuestas de alta calidad al chatbot.


10 de septiembre de 2024

Uso de GPU NVIDIA para acelerar la búsqueda vectorial de IA en Oracle Database 23ai

Tirthankar Lahiri, vicepresidente sénior de motores de IA y datos esenciales
Shasank Chavan, vicepresidente de tecnologías de datos, en memoria e IA
Weiwei Gong, director sénior de análisis de flujo vectorial

En Oracle CloudWorld 2024, estamos demostrando dos capacidades aceleradas por GPU para Oracle Database que utilizan GPU NVIDIA para acelerar la funcionalidad de AI Vector Search en Oracle Database 23ai. La primera capacidad es la creación acelerada por GPU de incrustaciones de vectores de una variedad de conjuntos de datos de entrada, como texto, imágenes y videos. La segunda es una prueba de concepto en etapa inicial que ilustra cómo se pueden utilizar las GPU para acelerar la creación y el mantenimiento de índices vectoriales en Oracle Database.

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Con AI Vector Search en Oracle Database 23ai, las organizaciones pueden combinar la búsqueda semántica de sus datos empresariales con consultas relacionales dentro de la misma base de datos.

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