探索Oracle AI向量搜索：从生成Embeddings开始

最新推荐文章于 2025-11-25 12:24:36 发布

原创

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#oracle #人工智能 #数据库 #python

引言

在当今以数据为驱动力的世界中，如何有效地查询和分析大量数据成为关键。Oracle AI向量搜索提供了一种可以基于语义而非关键词进行数据查询的创新解决方案。这种方法将非结构化数据的语义搜索与业务数据的关系搜索结合在一起，极大地提高了数据分析的效率和效力。本文将探讨如何利用Oracle AI向量搜索生成文档嵌入，并展示相关步骤和代码示例。

主要内容

Oracle AI向量搜索的优势

Oracle AI向量搜索不仅能够消除在多个系统之间的数据分裂，还能享用Oracle数据库的强大特性，如分区支持、事务、并行SQL等。这些特性使得在企业级别的AI应用中，处理大规模数据变得更加稳定和高效。

前置条件

安装Oracle Python客户端驱动用于与Oracle AI向量搜索集成。
```
# pip install oracledb
```

连接到Oracle数据库

下面的示例代码展示了如何连接到Oracle数据库：

import sys
import oracledb

username = "<username>"
password = "<password>"
dsn = "<hostname>/<service_name>"

try:
    conn = oracledb.connect(user=username, password=password, dsn=dsn)
    print