Búsqueda rápida y precisa de datos semánticos y empresariales con AI Vector Search
Introducción
A medida que más empresas desarrollan e implementan aplicaciones basadas en IA, hay que tomar una decisión estratégica: ¿qué base de datos vectorial utilizamos? Los vectores, que son cadenas únicas de números calculadas para representar datos no estructurados, permiten a las empresas añadir contexto a grandes modelos de lenguaje genéricos (LLM). Los vectores permiten la búsqueda semántica rápida de los datos no estructurados que representan, una capacidad esencial para casos de uso como hacer recomendaciones o mostrar correlaciones entre datos u objetos.
Oracle ha añadido recientemente los datos vectoriales a la creciente lista de tipos de datos incorporados a Oracle Database. Este soporte viene en forma de una nueva capacidad de disponibilidad en Oracle Database 23ai llamada "AI Vector Search". Incluye vectores como tipo de datos nativo, así como índices vectoriales y operadores SQL para búsqueda vectorial, que en conjunto permite almacenar el contenido semántico de los datos no estructurados como vectores. A continuación, puedes ejecutar consultas con similitud rápida sobre documentos, imágenes y cualquier otro dato no estructurado representado como vectores.
AI Vector Search de Oracle admite la generación aumentada de recuperación (RAG), una técnica avanzada de IA generadora que combina LLM y datos empresariales privados para ofrecer respuestas a preguntas de lenguaje natural. RAG proporciona una mayor precisión y evita la necesidad de exponer información confidencial al incluirla en los datos de entrenamiento del LLM.
Demostración
Recursos adicionales
Nota: AI Vector Search de Oracle está en versión beta y aún no está disponible de forma general. Los recursos más profundos se compartirán cuando el producto esté disponible.