Funciones de Oracle AI Vector Search
General
Tipo de dato vector
Con Oracle AI Database 26ai, puedes usar el nuevo tipo de dato vector nativo para guardar vectores directamente en las tablas. La compatibilidad con vectores de diferentes dimensiones y formatos permite utilizar el modelo de embedding vectorial de tu elección para simplificar el desarrollo y la implementación de aplicaciones.
Creación de tablas mediante el tipo de datos VECTOR
Generación flexible de vectores
Usa el framework ONNX para importar los modelos de embeddings que prefieras y generar vectores para tus datos, o utiliza las APIs de la base de datos para crear vectores desde el servicio de embeddings que elijas, incluidos los contenedores NVIDIA NIM. También tienes la opción de importar vectores directamente a la base de datos.
SQL estándar simple para consultar vectores
Usa SQL simple e intuitivo para realizar búsquedas de similitud en vectores y combinar libremente vectores con tipos de datos relacionales, de texto, JSON y otros dentro de la misma consulta.
Uso de funciones SQL para operaciones vectoriales
Combinación fluida de datos vectoriales de IA con datos de negocio
Combina búsquedas avanzadas de datos empresariales con búsquedas de similitud de vectores de IA usando SQL simple e intuitivo y toda la potencia de una base de datos convergente—JSON, grafos, texto, relacional, espacial y más—todo en una sola consulta.
Compatibilidad de JSON con el tipo de dato VECTOR
Índices vectoriales
Acelera las búsquedas de similitud usando índices de búsqueda aproximada de alta precisión (índices vectoriales), como el índice de grafo de vecinos en memoria para máximo rendimiento y los índices de partición de vecinos para conjuntos de datos masivos.
Gestionar las diferentes categorías de índices vectoriales
Índices vectoriales híbridos
Indexa y consulta documentos usando una combinación de búsqueda de texto completo y búsqueda semántica por vectores para mejorar la experiencia de búsqueda en general y ofrecer a los usuarios información más precisa.
Gestionar índices vectoriales híbridos
Especificación simple de precisión de búsqueda Especifica la precisión objetivo de la búsqueda como un porcentaje simple en lugar de tener que definir parámetros algorítmicos avanzados. Define la precisión por defecto durante la creación de índices y sustitúyela en las consultas de búsqueda si es necesario.
Determinar la precisión de los índices vectoriales
Impulsando la generación aumentada por recuperación
Mejora las interacciones con modelos de lenguaje grandes (LLM) aportando datos privados específicos del contexto para aumentar la precisión de las respuestas mediante la combinación de búsqueda por similitud y búsqueda de datos empresariales. Enriquece aún más la generación aumentada por recuperación (RAG) utilizando criterios empresariales integrados, como filtros de seguridad, métricas comerciales y reglas de negocio.
Usar generación aumentada de recuperación para complementar los LLM
Seguridad de vanguardia
Oracle AI Vector Search se integra de forma fluida con las funcionalidades de seguridad líderes en el sector de bases de datos de Oracle, ayudando a reducir riesgos y simplificar el cumplimiento normativo. Aprovechando herramientas robustas, como cifrado, enmascaramiento de datos, controles de acceso para usuarios privilegiados, monitoreo de actividad y auditoría, las organizaciones pueden proteger sus datos mientras aprovechan al máximo las capacidades avanzadas de búsqueda con IA.
Seguridad de las bases de datos
Soporte para un pipeline completo de IA generativa
Realiza todas las etapas del pipeline de IA generativa usando API nativas de la base de datos de principio a fin, lo que facilita a los desarrolladores crear aplicaciones de IA de última generación con sus datos de negocio, todo directamente desde la base de datos.
Integración de Oracle AI Vector Search con LlamaIndex
AI Vector Search con un completo conjunto de machine learning
Maneja una amplia variedad de casos de uso de IA que incluyen acciones de machine learning (decisiones, predicciones, clasificación, pronósticos, etc.) combinadas con el poder de la búsqueda vectorial basada en IA. Por ejemplo, es fácil combinar inferencia y clasificación con Oracle AI Vector Search dentro de la misma consulta SQL.
Optimizaciones para Exadata
Acelera la creación y las búsquedas de índices vectoriales gracias a las optimizaciones disponibles desde Exadata System Software 24ai. Obtén el elevado nivel de rendimiento, escalabilidad y disponibilidad que Exadata proporciona a las bases de datos empresariales.
Conoce más sobre las optimizaciones de IA en Exadata
Elastic Vector Memory
Los índices vectoriales Hierarchical Navigable Small World (HNSW) residen en la memoria de la base de datos. La creación de un índice HNSW depende de que la memoria tenga el tamaño adecuado para acomodarla, y los cambios posteriores en la tabla base subyacente pueden cambiar el tamaño del índice HNSW. Con Elastic Vector Memory, la memoria de la base de datos cambia de tamaño automáticamente para alojar todos los índices HNSW de forma dinámica.
Descubre más sobre Elastic Vector Memory
Funciones personalizadas de distancia vectorial
Las búsquedas vectoriales suelen basarse en métricas de distancia estándar, como Euclidiana, Coseno y producto punto. Sin embargo, en algunas situaciones, se necesitan métricas específicas de dominio o de propiedad. Las funciones de distancia vectorial definidas por el usuario permiten a los usuarios crear sus propias métricas personalizadas.
Conoce más sobre las funciones personalizadas de distancia vectorial
Soporte para vectores dispersos
Los vectores dispersos suelen tener muchas dimensiones, pero solo unas pocas contienen valores distintos de cero. Debido a que los vectores dispersos solo almacenan valores distintos de cero, su uso puede mejorar la eficiencia y ahorrar espacio de almacenamiento. El soporte nativo en PL/SQL permite crear y utilizar vectores dispersos directamente desde PL/SQL. Los vectores dispersos también se pueden indexar utilizando índices vectoriales HNSW (Hierarchical Navigable Small World), que ofrecen todos los beneficios de velocidad, precisión y optimización de espacio combinados en una sola solución.