Semantische Suche in Oracle APEX mit AI Vector Search implementieren
Einführung
Oracle APEX nutzt jetzt die in Oracle AI Database eingeführte Funktion AI Vector Search, 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 wandelt Daten in hochdimensionale Vektoren um und ermöglicht erweiterte semantische Suchfunktionen in APEX-Anwendungen. Im Gegensatz zu herkömmlichen schlüsselwortbasierten Suchen versteht diese Technologie die Bedeutung hinter den Daten und liefert relevantere Ergebnisse durch kontextbezogene Ähnlichkeitssuchen.
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 – mehrdimensionalen Darstellungen von Dokumenten, Bildern, Videos, Sound und anderen Arten unstrukturierter Daten – können Entwickler diese Objekte als Vektoren codieren und mithilfe mathematischer Berechnungen Suchen nach semantischen Ähnlichkeiten ermöglichen. Diese leistungsstarke Technologie ermöglicht es, Ähnlichkeitssuchen mit Suchen in Geschäftsdaten mithilfe von einfachem SQL zu kombinieren, sodass sie für alle mit grundlegenden SQL-Kenntnissen zugänglich ist.
Für alle, die APEX auf Oracle AI Database ausführen, sind die Funktionen von AI Vector Search nativ und ohne zusätzliche Kosten verfügbar. Das bedeutet, dass APEX-Entwickler diese erweiterten Suchfunktionen nahtlos in ihre Anwendungen integrieren können, um die Benutzererfahrung durch präzisere und kontextbezogenere Ergebnisse zu verbessern.
Demo
Voraussetzungen und Setup
- Oracle Cloud-Account – Anmeldeseite
- Vortrainiertes ONNX-Modell – Dokumentation
- Oracle AI Database – Dokumentation