Pesquisa Rápida e Precisa de Dados Semânticos e Com o AI Vector Search
Introdução
À medida que mais empresas desenvolvem e implementam aplicações baseadas em IA, há uma decisão estratégica a tomar: Que base de dados vetoriais devemos usar? Os vetores, que são sequências únicas de números calculados para representar dados não estruturados, permitem que as empresas adicionem contexto aos modelos genéricos de linguagem grandes (LLMs). Os vetores permitem a pesquisa semântica rápida dos dados não estruturados que representam, uma capacidade crítica para casos de uso, como fazer recomendações de produto ou mostrar correlações entre dados ou objetos.
A Oracle adicionou recentemente dados vetoriais à crescente lista de tipos de dados incorporados ao Oracle Database. Esse suporte vem na forma de um novo recurso chamado "AI Vector Search" no Oracle Database 23ai. Inclui vetores como um tipo de dados nativo, bem como índices vetoriais e operadores SQL da pesquisa vetorial, que juntos permitem armazenar o conteúdo semântico de dados não estruturados como vetores. Você pode então executar consultas rápidas de similaridade em documentos, imagens e quaisquer outros dados não estruturados representados como vetores.
A AI Vector Search da Oracle suporta a geração aumentada de recuperação (RAG), uma técnica avançada de IA generativo que combina LLMs e dados comerciais privados para fornecer respostas a perguntas em linguagem natural. A RAG oferece maior precisão e evita a exposição de dados privados incluindo-os nos dados de treinamento do LLM.
Demonstração
Recursos adicionais
Observação: o AI Vector Search da Oracle está em versão beta e ainda não está disponível. Recursos mais profundos serão compartilhados quando o produto estiver disponível.