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AI向量搜索:最新进展与未来展望 [LRN2884].pdf

上传人: Fl****zo 编号:970780 2025-11-08 54页 7.34MB

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根据报告的内容,以下是全文关键点的概括: 1. **AI Vector Search 简介**:这是一种基于语义内容而非文字或像素搜索文档、图像和其他数据的新技术。 2. **向量表示**:将数据语义表示为数字序列(向量),以便进行相似性搜索。 3. **Oracle Vector Database**:原生存储向量,并使用数学距离比较向量以找到语义内容相似的对象。 4. **结合关系搜索**:将向量搜索与关系搜索结合,以解决业务问题,如使用SQL进行复杂查询。 5. **Oracle Converged Data Architecture**:结合了业务数据搜索和向量相似搜索,无需数据迁移或同步。 6. **向量索引**:如Graph Vector Index和Partition Vector Index,提高搜索效率和准确性。 7. **Hybrid Vector Index**:结合关键字搜索和向量搜索,提高搜索准确性。 8. **Generative AI 与 AI Vector Search**:结合生成式AI和AI Vector Search,提高数据和应用开发的生产力。 9. **Retrieval Augmented Generation (RAG)**:使用企业数据和AI Vector Search来增强LLM的提示,提供更相关和安全的答案。 10. **Agentic AI**:通过创建和执行动态多步骤工作流程,解决复杂问题。 11. **SQLcl MCP**:允许LLM通过MCP客户端调用SQL或SQLcl命令,成为数据分析师。 12. **数据库注释**:使用23ai中的注释来解释数据语义,帮助AI理解数据。
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