Pesquisa rápida e precisa de negócios e dados semânticos com o AI Vector Search
Introdução
À medida que mais empresas desenvolvem e implementam aplicativos orientados por IA, há uma decisão estratégica a ser tomada: qual banco de dados vetorial usamos? Os vetores, que são strings únicas de números calculados para representar dados não estruturados, permitem que as empresas adicionem contexto a modelos genéricos de linguagem grande (LLMs). Os vetores permitem a rápida pesquisa semântica dos dados não estruturados que representam, uma capacidade crítica para casos de uso, como fazer recomendações de produtos 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 no Oracle Database 23c chamado "Pesquisa de Vetor de IA". Ele inclui vetores como um tipo de dados nativo, bem como índices de vetores e operadores SQL de pesquisa de vetores, que juntos tornam possível armazenar o conteúdo semântico de dados não estruturados como vetores. Em seguida, você pode executar consultas rápidas de similaridade em documentos, imagens e quaisquer outros dados não estruturados representados como vetores.
A Pesquisa por Vetor de IA da Oracle suporta geração aumentada em recuperação (RAG), uma técnica avançada de IA generativa que combina LLMs e dados de negócios privados para fornecer respostas a perguntas de linguagem natural. A RAG oferece maior precisão e evita a exposição de dados privados incluindo-os nos dados de treinamento do LLM.
Demonstração
