Semantisch zoeken implementeren in Oracle APEX met behulp van AI Vector Search
Inleiding
Oracle APEX maakt nu gebruik van de functie AI Vector Search die in Oracle AI Database is geïntroduceerd om op semantiek gebaseerde zoekopdrachten naar overeenkomsten te implementeren. Met deze functie kunnen ontwikkelaars deep learning-modellen uitvoeren en vectorinsluitingen maken zonder de database te verlaten. Met AI Vector Search worden gegevens omgezet in hoogwaardige vectoren, waardoor geavanceerde semantische zoekfuncties in APEX-applicaties mogelijk zijn. In tegenstelling tot traditionele zoekopdrachten op basis van trefwoorden, begrijpt deze technologie de betekenis achter de gegevens en biedt deze meer relevante resultaten door contextbewuste zoekopdrachten naar overeenkomsten uit te voeren.
Oracle AI Database ondersteunt alle moderne datatypen en workloads, inclusief vectoren, en neemt AI- en machine learning-mogelijkheden rechtstreeks in de database op. Door vectoren te genereren en op te slaan (multidimensionale weergaven van documenten, afbeeldingen, video's, geluid en andere soorten ongestructureerde data) kunnen ontwikkelaars deze objecten coderen als vectoren en zoekopdrachten naar semantische overeenkomsten mogelijk maken met behulp van wiskundige berekeningen. Deze krachtige technologie maakt het mogelijk om zoekopdrachten naar overeenkomsten te combineren met zoekopdrachten naar bedrijfsgegevens met behulp van eenvoudige SQL, waardoor het toegankelijk is voor iedereen met een basiskennis van SQL.
Voor degenen die APEX uitvoeren op Oracle AI Database, zijn de AI Vector Search-mogelijkheden standaard beschikbaar zonder extra kosten. Dit betekent dat APEX-ontwikkelaars deze geavanceerde zoekfuncties naadloos kunnen opnemen in hun applicaties, waardoor de gebruikerservaring wordt verbeterd met nauwkeurigere en contextbewuste resultaten.
-demonstratie
Vereisten en instellingen
- Oracle Cloud account: aanmeldingspagina
- Vooraf getraind ONNX-model: documentatie
- Oracle AI Database: documentatie