AI 기반 애플리케이션을 개발하고 배포하는 기업이 늘어남에 따라 전략적 결정을 내릴 수 있습니다. 어떤 벡터 데이터베이스를 사용합니까? 구조화되지 않은 데이터를 나타내기 위해 계산된 고유한 숫자 문자열인 벡터를 통해 기업은 일반 LLM(대형 언어 모델)에 컨텍스트를 추가할 수 있습니다. 벡터를 사용하면 제품 추천 또는 데이터 또는 객체 간의 상관관계 표시와 같은 사용 사례에 중요한 기능인 구조화되지 않은 데이터를 신속하게 검색할 수 있습니다.
Oracle은 최근 Oracle Database에 통합된 데이터 유형 목록에 벡터 데이터를 추가했습니다. 이러한 지원은 Oracle Database 23c의 "AI Vector Search"라는 새로운 기능 형태로 제공됩니다. 벡터는 벡터 인덱스 및 벡터 검색 SQL 연산자뿐만 아니라 고유 데이터 유형으로도 사용되며, 이를 통해 구조화되지 않은 데이터의 의미 콘텐츠를 벡터로 저장할 수 있습니다. 그런 다음 문서, 이미지 및 벡터로 표시되는 기타 구조화되지 않은 데이터에 대해 빠른 유사성 질의를 실행할 수 있습니다.
Oracle의 AI Vector Search는 LLM 및 개인 비즈니스 데이터를 결합해 자연어 질문에 대한 응답을 제공하는 고급 생성형 AI 기술인 검색 증강 생성(RAG) 기능을 지원합니다. RAG는 더 높은 정확도를 제공하며, 개인 데이터를 LLM 학습 데이터에 노출시키지 않아도 되도록 해 줍니다.
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