概要
AI主導のアプリケーションを開発および導入する企業が増えるにつれ、戦略的な決定を下す必要があります: ベクトル・データベースはどのようなものですか? ベクトルは、非構造化データを表すために計算された数値の一意の文字列であり、企業は汎用大規模言語モデル(LLM)にコンテキストを追加できます。ベクトルを使用すると、表す非構造化データの迅速なセマンティック検索が可能になり、製品推奨の作成やデータまたはオブジェクト間の相関の表示などのユースケースにとって重要な機能になります。
Oracleは最近、Oracle Databaseに組み込まれている増え続けるデータ型のリストにベクトル・データを追加しました。このサポートは、Oracle Database 23aiの「AI Vector Search」と呼ばれる新機能の形式になっています。これには、ベクトルをネイティブ・データ型として、ベクトル索引およびベクトル検索SQL演算子が含まれます。これにより、非構造化データのセマンティック・コンテンツをベクトルとして格納できるようになります。その後、ドキュメント、イメージ、およびベクトルとして表されるその他の非構造化データに対して高速な類似性問合せを実行できます。
OracleのAIベクトル検索は、LLMとプライベート・ビジネス・データを組み合せて自然言語に関する質問への回答を提供する高度な生成AI手法である検索拡張生成(RAG)をサポートします。RAGはプライベートのデータをLLMトレーニング・データに含めることで、精度を向上させ、プライベートのデータが外部にさらされることを防ぎます。
デモ
ノート: OracleのAI Vector Searchはベータ版であり、まだ一般提供されていません。より深いリソースは、製品が使用可能になると共有されます。