Man mano che sempre più aziende sviluppano e distribuiscono applicazioni basate sull'intelligenza artificiale, è necessario prendere una decisione strategica: quale database vettoriale utilizziamo? I vettori, che sono stringhe univoche di numeri calcolate per rappresentare dati non strutturati, consentono alle aziende di aggiungere contesto a modelli generici di linguaggio di grandi dimensioni (LLM). I vettori consentono una rapida ricerca semantica dei dati non strutturati che rappresentano, una capacità critica per casi d'uso come formulare consigli sui prodotti o mostrare correlazioni tra dati o oggetti.
Oracle ha recentemente aggiunto dati vettoriali alla lista crescente di tipi di dati incorporati in Oracle Database. Questo supporto si presenta sotto forma di una nuova funzionalità in Oracle Database 23c chiamata "AI Vector Search". Include i vettori come tipo di dati nativo, nonché gli indici vettoriali e gli operatori SQL di ricerca vettoriale, che insieme consentono di memorizzare il contenuto semantico dei dati non strutturati come vettori. È quindi possibile eseguire query di somiglianza rapide su documenti, immagini e qualsiasi altro dato non strutturato rappresentato come vettori.
L'AI Vector Search di Oracle supporta la generazione RAG (Recovery-augmented Generation), una tecnica avanzata di intelligenza artificiale generativa che combina LLM e dati aziendali privati per fornire risposte alle domande del linguaggio naturale. RAG offre maggiore precisione ed evita di dover esporre dati privati includendoli nei dati di formazione dei LLM.