Búsqueda de datos semánticos y empresariales rápida y precisa con AI Vector Search
Introducción
A medida que más empresas desarrollan e implementan aplicaciones basadas en IA, hay una decisión estratégica que tomar: ¿Qué base de datos vectorial utilizamos? Los vectores, que son cadenas de números únicas calculadas para representar datos no estructurados, permiten a las compañías agregar contexto a modelos genéricos de lenguaje grande (LLM). Los vectores permiten una búsqueda semántica rápida de los datos no estructurados que representan, una capacidad fundamental para casos de uso como la realización de recomendaciones de productos o la visualización de correlaciones entre datos u objetos.
Oracle ha agregado recientemente datos vectoriales a la creciente lista de tipos de dato incorporados a Oracle Database. Este soporte se presenta en forma de una nueva capacidad en Oracle Database 23c denominada "Búsqueda de vectores de IA". Incluye vectores como tipo de dato nativo, así como índices vectoriales y operadores SQL de búsqueda de vectores, que juntos hacen posible almacenar el contenido semántico de datos no estructurados como vectores. A continuación, puede ejecutar consultas de similitud rápidas en documentos, imágenes y cualquier otro dato no estructurado representado como vectores.
La búsqueda vectorial de IA de Oracle admite la generación aumentada de recuperación (RAG), una técnica avanzada de IA generativa 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 datos privados al incluirlos en los datos de entrenamiento del LLM.
Demostración
