利用Oracle AI Vector Search实现高效语义搜索

Oracle AI Vector Search技术解析

最新推荐文章于 2025-12-01 17:13:11 发布

原创

最新推荐文章于 2025-12-01 17:13:11 发布 · 477 阅读

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文章标签：

#oracle #人工智能 #数据库 #python

引言

在当今数据驱动的世界中，如何高效地从海量信息中提取出我们需要的内容是个巨大的挑战。传统的基于关键字的搜索方法往往难以满足语义匹配的需求。Oracle AI Vector Search迎来了这个问题的解决方案，通过结合AI与Oracle数据库的强大功能，实现了语义搜索与关系型数据搜索的无缝集成。

主要内容

Oracle AI Vector Search的优势

1. 语义搜索与关系型数据的结合

Oracle AI Vector Search允许在单一系统中同时进行语义搜索和关系型数据搜索。这意味着你不再需要为不同的数据类型配置多个数据库，从而避免了数据分散带来的麻烦。

2. 利用Oracle数据库的强大功能

Oracle数据库提供了一系列强大的功能，比如分区支持、Exadata智能扫描、并行SQL、灾难恢复、安全性、以及Oracle机器学习等。所有这些都可以应用于向量搜索，为你的数据操作提供了稳固的基础。

主要API模块

1. 文档加载器

from langchain_community.document_loaders.oracleai import OracleDocLoader
# 使用OracleDocLoader以便从不同数据源加载文档

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Oracle AI Vector Search: 实现高效语义查询的向量存储指南

hgSdaegva的博客

01-14

1134

向量搜索（VectorSearch）是近年来在AI和信息检索领域迅速崛起的技术，它基于嵌入向量的相似性来替代传统的关键词匹配。OracleAIVectorSearch通过将向量搜索功能直接集成到Oracle数据库中，减少了对专门向量数据库的需求，并结合Oracle在分布式架构、并发处理和数据安全性方面的优势，使其成为企业级语义搜索的理想选择。

10-Oracle 23 ai Vector Search 概述和参数

远方的专栏

06-05

1187

企业和个人都在尝试各种AI，使用客户端或是内部自己搭建集成大模型的终端，加速与大型语言模型（LLM）的结合，同时使用检索增强生成（Retrieval Augmented Generation ：RAG）功能，RAG能够将LLM的生成能力与知识库的精准资料库进行检索结合，将大模型部署在内部同时将私有的数据进行LLM的检索避免泄露企业专用的数据同时提高的准确性。于是如何将数据存入向量数据库以及向量查询等这些基本功能变得必备和重要。

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基于Es和智普AI实现的语义检索

qq_17805707的博客

09-23

1754

语义检索是一种利用自然语言处理（NLP）和人工智能（AI）技术来理解搜索查询的语义，以提供更准确和相关搜索结果的搜索技术，语义检索是一项突破性的技术，旨在通过深入理解单词和短语的含义及上下文来提供更为准确的搜索结果。与传统的基于关键词的搜索不同，语义检索侧重于查询的意图和语境，而不仅仅是关键词的直接匹配。

探索Oracle AI Vector Search：高效语义搜索的强大工具

nseejrukjhad的博客

10-29

369

Oracle AI Vector Search通过将语义搜索和关系查询集成在一个系统中，提供了更高效和强大的数据处理能力。结合Oracle数据库的丰富功能，它为开发者和数据科学家提供了无与伦比的支持。Oracle官方文档。

探索Oracle AI Vector Search：实现语义搜索的强大解决方案

cgsayuclv的博客

10-16

908

Oracle AI Vector Search通过综合语义和关系型搜索，为处理复杂AI工作负载提供了一站式解决方案。Oracle AI Vector Search官方文档Langchain社区资源。

Oracle AI Vector Search：融合语义搜索与关系型数据库的强大解决方案

ppoojjj的博客

08-25

1090

初始化摘要生成器# 生成摘要Oracle AI Vector Search 为企业提供了一个强大的工具，将语义搜索与传统关系型数据库的优势相结合。通过利用 Oracle 数据库的丰富特性，开发者可以构建高效、安全且可扩展的 AI 驱动的应用程序。Oracle AI Vector Search 官方文档LangChain 文档中的 Oracle AI 集成部分Oracle 机器学习与 AI 博客。

使用Oracle AI Vector Search进行语义搜索

scaFHIO的博客

02-27

335

在大数据时代，如何有效地查询海量数据成为一个重要的挑战。传统的关键词搜索在处理结构化数据时已经显示出很好的性能，但对于非结构化数据，语义搜索则更具优势。Oracle AI Vector Search 提供了一种创新的解决方案，将语义搜索与关系型搜索相结合，在不增加额外数据碎片化的情况下实现复杂查询。

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tt_jishu的博客

12-15

1028

Oracle的工具包为开发者提供了便捷的API接口以简化向量搜索的实现。：用于加载文档。：实现文本文档的拆分。：创建语义嵌入。：生成文档的总结。OracleVS：管理向量存储。Oracle AI Vector Search为数据密集型应用提供了一站式解决方案，通过将语义搜索与关系型数据结合，实现了数据处理的创新。通过本文的示例和讨论，希望读者对这一技术有更深入的理解。

Oracle AI Vector Search: 解锁语义搜索和文档摘要的力量

nseejrukjhad的博客

09-21

611

Oracle AI Vector Search Langchain 提供了一套用于文档摘要的 API，支持包括 Database、OCIGENAI、HuggingFace 在内的多个供应商。用户可以根据需求配置摘要参数。Oracle AI Vector Search 提供了一种强大的方式来执行语义搜索和文档摘要。通过结合 Oracle Database 的高级特性，用户可以高效管理和处理数据。Oracle AI Vector Search 指南Oracle Python 客户端驱动安装指南。

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awsedrfttyuu的博客

12-28

293

这一整套流程不仅让你灵活地生成嵌入，还能结合Oracle Database的强大功能实现更复杂的RAG（Retrieval-Augmented Generation）管道，以及相关的图形和区块链分析。当然，如果你在开发过程中碰到任何问题，随时可以在评论区和大伙交流。今天的技术分享就到这里，希望对大家有帮助。---END---

探索Oracle AI Vector Search：实现文档处理的强大功能

teaghewvdb的博客

12-08

589

通过本文，我们展示了如何利用Oracle AI Vector Search进行文档加载和拆分的完整流程。利用Oracle数据库的强大功能，简化了非结构化数据和结构化数据的整合处理。Oracle AI Vector Search官方指南Langchain文档。

Oracle AI Vector Search 与传统搜索方法相比的优势是什么？

专注于数据库技术分享，包含但不限于Oracle，MySQL，PostgreSQL，ElasticSearch及国产数据库等

10-14

698

Oracle AI Vector Search 不仅在技术层面带来了创新，而且也为企业提供了更加智能、灵活和经济有效的解决方案来应对日益增长的信息检索挑战。Oracle AI Vector Search 与传统搜索方法相比，提供了若干显著的优势，特别是在处理非结构化数据和需要进行语义理解的应用场景中。

MySQL 数据库管理入门：从创建到删除（T1）

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本文是一份面向新手的MySQL数据库管理入门指南。通过清晰的代码示例与详细的注释，系统性地讲解了数据库的创建、查看、修改、字符集设置与删除等核心操作。不仅提供了“怎么做”，更解释了“为什么”，并附有实战习题与课外思考，帮助读者从零开始，扎实掌握MySQL数据库的生命周期管理。

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创建表可指定字符集和存储引擎，不指定字符集和存储引擎默认为 InnoDB存储引擎和 utf8mb4字符集。查看当前数据库的表，和查看具体表结构是不同概念，使用不同语句查看。表的修改和删除涉及等关键字。本文内容到此结束，如果感觉有帮助的话，还望给博主一个赞~~

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创建用户前需要有一个数据库，创建数据库命令如下：CREATE DATABASE [数据库名称];

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