Oracle AI Vector Search
Oracle AI Vector Search 是 Oracle Database 23ai 中引入的一项新技术，它允许用户在数据库中直接存储和高效查询向量数据。这项技术旨在简化应用程序的开发，并且支持不同维度和格式的向量。以下是 Oracle AI Vector Search 的一些关键特性和优势：
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原生VECTOR数据类型：
- 在 Oracle Database 23ai 中，你可以使用新的
VECTOR数据类型来直接存储向量数据。 - 这种数据类型能够容纳固定长度或可变长度的向量，并且可以与现有的关系型、文本、JSON、空间和图形数据类型无缝结合。
- 在 Oracle Database 23ai 中，你可以使用新的
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高效的向量索引：
- 为了提高搜索性能，Oracle 提供了专门针对向量数据优化的索引结构。
- 这些索引可以帮助快速执行相似性搜索，比如查找与给定向量最接近的向量。
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集成的AI工作流：
- Oracle AI Vector Search 不仅是一个独立的功能，还被设计为整个AI工作流的一部分。
- 它可以直接与数据库内机器学习和其他AI功能协同工作，使得从数据准备到模型训练再到推理的整个流程更加流畅。
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增强的应用程序：
- 开发者可以轻松地将相似性搜索集成到他们的应用程序中，无论是基于内容的推荐系统、图像识别还是自然语言处理等。
- 通过将语义搜索与传统的关系型搜索相结合，Oracle AI Vector Search 可以提供更准确的结果。
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安全性与一致性：
- 由于所有操作都在单一的Oracle数据库环境中完成，因此可以确保数据的安全性和一致性。
- 使用Oracle提供的安全特性来保护敏感的向量数据。
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简化管理：
- 无需维护单独的向量数据库或额外的服务，一切都可以在Oracle数据库中管理。
- 减少了管理和集成多个系统的复杂性。
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支持生成式AI：
- Oracle AI Vector Search 对于需要处理非结构化数据（如文本、图像）的生成式AI应用特别有用。
- 它能够帮助快速检索相关的向量表示，从而加速这些应用的性能。
Oracle AI Vector Search 是一个强大的工具，它使企业能够在现有Oracle数据库基础设施上构建和部署高级的AI应用，同时保持对数据的控制和访问效率。对于那些正在寻找一种方法来整合AI功能并提升其数据分析能力的企业来说，这是一个很有吸引力的选择。
原文地址：https://blog.csdn.net/lzyever/article/details/142907957
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