Oracle Database 23ai

O Oracle Database 23ai é uma solução de banco de dados que oferece suporte avançado para operações de busca vetorial, facilitando o armazenamento e a consulta de embeddings vetoriais. Com recursos otimizados para lidar com grandes volumes de dados e realizar buscas eficientes, o Oracle Database 23ai é ideal para aplicações que exigem recuperação rápida de informações baseadas em similaridade.

Como os vetores são armazenados no Oracle Database 23ai? No Oracle Database 23ai, os vetores são armazenados utilizando o tipo de dado vetorial, que permite a criação de colunas específicas para armazenar embeddings. O banco de dados oferece suporte para operações de busca por similaridade diretamente nas colunas vetoriais, utilizando índices otimizados para acelerar as consultas.

Onde os vetores de embeddings são gerados no Oracle Database 23ai? Os vetores de embeddings podem ser gerados fora do Oracle Database 23ai utilizando modelos de aprendizado de máquina treinados. Após a geração, esses embeddings podem ser inseridos nas colunas vetoriais do banco de dados para armazenamento e consulta. O Oracle Database 23ai também pode integrar-se com serviços de machine learning para facilitar a geração de embeddings diretamente a partir dos dados armazenados.

Que tipo de buscas podem ser combinadas no Oracle Database 23ai? Busca por similaridade e buscas relacionais tradicionais podem ser combinadas no Oracle Database 23ai. Isso permite que os usuários realizem consultas complexas que envolvem tanto a recuperação de itens semelhantes com base em embeddings vetoriais quanto a aplicação de filtros e condições relacionais tradicionais, proporcionando uma experiência de busca mais rica e precisa.

Qual a vantagem de usar indexes vetoriais no Oracle Database 23ai?

Os índices vetoriais no Oracle Database 23ai oferecem uma vantagem significativa ao acelerar as operações de busca por similaridade. Eles organizam os embeddings de maneira eficiente, permitindo que as consultas sejam realizadas rapidamente, mesmo em grandes conjuntos de dados. Isso resulta em tempos de resposta mais rápidos e melhor desempenho geral para aplicações que dependem de buscas vetoriais.

Eles permitem a busca eficiente de vetores semelhantes em grandes espaços vetoriais. Explicação: Índices vetoriais podem otimizar as operações de busca vetorial. Esses índices são projetados especificamente para lidar com os desafios da busca por vetores semelhantes em espaços vetoriais potencialmente vastos. Eles empregam diversas técnicas para acelerar o processo de busca, tornando possível encontrar vetores relevantes de forma eficiente, mesmo ao lidar com grandes quantidades de dados.

Basic Query Example

INSERT Example:

INSERT INTO my_vector_table VALUES ('[0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5]'), ('[0.5, 0.4, 0.3, 0.2, 0.1]');

SELECT Example:

SELECT *
FROM my_vector_table
WHERE vector_column SIMILARITY SEARCH '[0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5]' LIMIT 10;

Resposta correta: Use funções ou bibliotecas especializadas que calculem distâncias ou similaridades de vetores. Explicação: Operações de comparação direta entre vetores usando operadores como = ou < não são suportadas e resultam em erros (ORA-22848). Portanto, as opções a) e b) estão incorretas, pois tentam comparar vetores diretamente usando operadores não suportados. A opção d), embora potencialmente viável, não é recomendada porque representações de vetores em strings podem não refletir com precisão suas relações geométricas ou semânticas subjacentes. A abordagem correta, conforme sugerido pela opção c), envolve a utilização de funções ou bibliotecas especializadas projetadas para cálculos de similaridade de vetores. Essas funções frequentemente empregam técnicas como similaridade de cosseno, distância euclidiana ou outras métricas de distância apropriadas para medir relações de vetores.

Resposta correta: Nenhuma das anteriores Explicação: Vetores são uma matriz de números e não é possível executar operações aritméticas como adição, subtração, multiplicação ou divisão entre vetores usando funções ou operadores integrados.

Resposta correta: Foi feita uma tentativa de comparar dois vetores usando operadores como = ou <. Explicação: Tentativas de comparar vetores diretamente usando operadores de comparação padrão resultam neste erro. Isso destaca um conceito-chave: vetores, diferentemente de valores escalares, não podem ser comparados diretamente usando os operadores relacionais usuais no Oracle Database. Funções ou técnicas especializadas são necessárias para comparar vetores, como calcular distâncias ou similaridades.