Ricerca rapida e precisa di data aziendali e semantici con Vector Search AI
Introduzione
Mentre sempre più aziende sviluppano e distribuiscono applicazioni basate sull'intelligenza artificiale, c'è una decisione strategica da prendere: quale database vettoriale usiamo? I vettori, che sono stringhe univoche di numeri calcolati per rappresentare dati non strutturati, consentono alle aziende di aggiungere contesto a modelli linguistici generici di grandi dimensioni (LLM, large language model). I vettori consentono una rapida ricerca semantica dei dati non strutturati che rappresentano, una capacità critica per casi d'uso come la creazione di consigli sui prodotti o la visualizzazione di correlazioni tra dati o oggetti.
Oracle ha recentemente aggiunto dati vettoriali all'elenco crescente di tipi di dati incorporati in Oracle Database. Questo supporto si presenta sotto forma di una nuova funzionalità in Oracle Database 23ai denominata "AI Vector Search". Include i vettori come tipo di dati nativo, nonché indici vettoriali e operatori SQL di ricerca vettoriale, che insieme consentono di memorizzare il contenuto semantico dei dati non strutturati come vettori. È quindi possibile eseguire query di somiglianza rapide su documenti, immagini e qualsiasi altro dato non strutturato rappresentato come vettori.
AI Vector Search di Oracle supporta la retrieval-augmented generation (RAG), una tecnica avanzata di intelligenza artificiale generatica che combina LLM e dati aziendali privati per fornire risposte alle domande Con linguaggio naturale. RAG offre maggiore precisione ed evita di dover esporre dati privati includendoli nei dati di formazione dei LLM.
Demo
Ulteriori risorse
Nota: AI Vector Search di Oracle è in versione beta e non è ancora disponibile a livello generale. Le risorse più approfondite verranno condivise quando il prodotto sarà disponibile.