Semantische Suche in Oracle APEX mit AI Vector Search implementieren
Einführung
Oracle APEX nutzt jetzt das AI Vector Search-Feature, das in Oracle AI Database eingeführt wurde, um semantikbasierte Ähnlichkeitssuchen zu implementieren. Mit dieser Funktion können Entwickler Deep-Learning-Modelle ausführen und Vektoreinbettungen erstellen, ohne die Datenbank zu verlassen. AI Vector Search transformiert Daten in hochdimensionale Vektoren und ermöglicht erweiterte semantische Suchfunktionen in APEX-Anwendungen. Im Gegensatz zu herkömmlichen Keyword-basierten Suchen versteht diese Technologie die Bedeutung hinter den Daten und liefert relevantere Ergebnisse, indem kontextbezogene Ähnlichkeitssuchen durchgeführt werden.
Oracle AI Database unterstützt alle modernen Datentypen und Workloads, einschließlich Vektoren, und integriert KI- und ML-Funktionen direkt in die Datenbank. Durch das Generieren und Speichern von Vektoren – mehrdimensionale Darstellungen von Dokumenten, Bildern, Videos, Ton und anderen Arten von unstrukturierten Daten – können Entwickler diese Objekte als Vektoren kodieren und die Suche nach semantischen Ähnlichkeiten mithilfe mathematischer Berechnungen ermöglichen. Diese leistungsstarke Technologie ermöglicht es, Ähnlichkeitssuchen mit der Suche nach Geschäftsdaten mit einfachem SQL zu kombinieren, sodass sie für alle zugänglich sind, die ein grundlegendes Verständnis von SQL haben.
Für diejenigen, die APEX auf Oracle AI Database ausführen, sind die AI Vector Search-Funktionen nativ ohne zusätzliche Kosten verfügbar. Dies bedeutet, dass APEX-Entwickler diese erweiterten Suchfunktionen nahtlos in ihre Anwendungen aufnehmen können, um die Benutzererfahrung mit genaueren und kontextbezogenen Ergebnissen zu verbessern.
Demo
Voraussetzungen und Setup
- Oracle Cloud-Account – Anmeldeseite
- Vorgeschultes ONNX-Modell – Dokumentation
- Oracle AI Database – Dokumentation