Implantación de la búsqueda semántica en Oracle APEX mediante la búsqueda vectorial mediante IA
Introducción
Oracle APEX ahora aprovecha la función de búsqueda vectorial de IA introducida en Oracle Database 23ai para implantar búsquedas de similitud basadas en semántica. Esta función permite a los desarrolladores ejecutar modelos de aprendizaje profundo y crear incrustaciones de vectores sin salir de la base de datos. AI Vector Search transforma los datos en vectores de alta dimensión, lo que permite funcionalidades avanzadas de búsqueda semántica en aplicaciones APEX. A diferencia de las búsquedas tradicionales basadas en palabras clave, esta tecnología entiende el significado detrás de los datos, proporcionando resultados más relevantes mediante búsquedas de similitud conscientes del contexto.
Oracle Database 23ai admite todos los tipos de datos y cargas de trabajo modernos, incluidos los vectores, e incorpora capacidades de IA y aprendizaje automático directamente dentro de la base de datos. Al generar y almacenar vectores (representaciones multidimensionales de documentos, imágenes, videos, sonido y otros tipos de datos no estructurados), los desarrolladores pueden codificar estos objetos como vectores y permitir búsquedas de similitudes semánticas mediante cálculos matemáticos. Esta potente tecnología permite combinar búsquedas de similitud con búsquedas en datos de negocio utilizando SQL simple, haciéndolo accesible para cualquier persona con una comprensión básica de SQL.
Para aquellos que ejecutan APEX sobre Oracle Database 23ai, las capacidades de búsqueda vectorial de IA están disponibles de forma nativa sin costo adicional. Esto significa que los desarrolladores de APEX pueden incluir sin problemas estas funcionalidades de búsqueda avanzada en sus aplicaciones, lo que mejora la experiencia del usuario con resultados más precisos y adaptados al contexto.
Demostración
Requisitos y configuración
- Cuenta en Oracle Cloud: página de registro
- Modelo ONNX preentrenado: documentación
- Oracle Database 23ai: documentación