当前位置: 首页 > news >正文

Oracle向量搜索及其应用场景

Oracle 向量搜索(AI Vector Search)是一个集成到 Oracle 数据库中的功能,旨在优化人工智能(AI)工作负载。它允许用户存储和查询非结构化数据的语义内容,如文档、图像等,形式为向量。

  1. 向量数据类型:Oracle 引入了一种新的数据类型用于存储向量,这些向量可以用来表示非结构化数据的特征。

  2. 向量索引:为了加速向量数据的检索,Oracle 提供了专门的索引机制。这种索引可以帮助数据库快速定位到与查询条件最相似的数据。

  3. 向量搜索 SQL 运算符:Oracle 增加了新的 SQL 运算符,使得可以直接在 SQL 查询中使用向量数据进行搜索,从而简化了复杂的数据处理流程。

  4. 语义搜索:与传统的基于关键字的搜索不同,向量搜索使得数据库可以根据内容的语义相似性来进行查询,这对于自然语言处理(NLP)、图像识别等领域尤为重要。

  5. 结合结构化与非结构化数据:Oracle AI 向量搜索的一个重要优势在于能够在单一系统中同时处理结构化数据(如关系型数据)和非结构化数据(如文本、图像),使得开发人员能够在同一环境中进行混合查询。

向量搜索是一种高效的方法,用于在高维空间中查找与给定查询向量最相似的向量。这种技术在推荐系统、图像识别、自然语言处理等领域非常有用。

基本概念

  • 向量表示:首先,将非结构化的数据(如文本、图像等)转化为固定长度的向量。这通常通过特征提取方法完成,如词嵌入(word embeddings)、神经网络编码器(如BERT)、图像特征提取器等。
  • 相似度度量:计算查询向量与数据库中每个向量之间的相似度。常用的距离度量方法包括余弦相似度(Cosine Similarity)、欧几里得距离(Euclidean Distance)、曼哈顿距离(Manhattan Distance)等。

实现步骤

  1. 数据预处理

    • 将原始数据转换成向量形式。
    • 对向量进行归一化处理,以确保它们具有相同的尺度。
  2. 构建索引

    • 使用高效的索引结构来存储向量数据,以便快速检索。常见的索引结构包括 KD树、LSH(局部敏感哈希)、Annoy(Approximate Nearest Neighbors Oh Yeah)、HNSW(Hierarchical Navigable Small World)等。
    • 在Oracle数据库中,可能会使用专门设计的索引来支持向量数据的高效查询。
  3. 查询处理

    • 当收到查询请求时,将查询对象也转换为向量。
    • 利用构建好的索引,快速找到与查询向量最相似的几个向量(最近邻搜索)。
  4. 结果返回

    • 根据相似度得分,返回最匹配的结果给用户。

技术挑战

  • 维度灾难:随着向量维度的增加,计算相似度变得越来越困难,因为所有点在高维空间中趋向于彼此远离。
  • 近似搜索:为了解决维度灾难问题,通常采用近似最近邻搜索算法,牺牲一些精确度以换取速度。

Oracle 中的实现

在 Oracle 数据库中,向量搜索的实现可能依赖于数据库内置的功能和支持。Oracle 可能提供了专门的函数和索引类型来处理向量数据。例如:

  • 向量数据类型:定义一种新的数据类型来存储向量。
  • 向量索引:创建高效的索引来加快查询速度。
  • SQL 支持:提供特定的 SQL 运算符来执行向量相似性搜索。

向量搜索因其能够处理高维空间中的相似性搜索问题,在多个领域有着广泛的应用场景。以下是一些典型的应用场景:

1. 推荐系统

  • 个性化推荐:利用用户的浏览历史、购买记录或其他行为数据生成向量表示,然后通过向量搜索找出与用户兴趣相匹配的商品或内容。
  • 协同过滤:基于用户或物品之间的相似性向量来推荐新的商品或内容。

2. 图像和视频搜索

  • 图像识别:通过分析图片中的特征向量,如颜色直方图、纹理特征、形状描述子等,快速找到视觉上相似的图片。
  • 视频内容分析:通过对视频帧进行特征提取,并将这些特征表示为向量,从而实现视频片段的搜索和分类。

3. 自然语言处理

  • 语义搜索:通过将文本转换为向量(例如使用词嵌入模型),可以实现基于语义的文本搜索,而不是简单的关键词匹配。
  • 问答系统:使用向量表示问题和答案,从而找到最接近用户提问的答案。

4. 医学影像分析

  • 疾病诊断:通过分析医学图像(如X光片、MRI等)中的特征向量,帮助医生快速识别病灶或异常区域。
  • 病例匹配:根据患者病历生成向量表示,快速检索类似病例以辅助诊断或治疗决策。

5. 语音识别与合成

  • 声音识别:通过分析音频文件中的频谱特征向量,实现语音命令识别或说话人验证。
  • 语音合成:利用语音样本的特征向量生成逼真的合成语音。

6. 电子商务

  • 商品推荐:根据用户购物车中的商品生成向量表示,推荐相似或互补的商品。
  • 客户行为分析:通过分析客户的购买历史和其他行为数据生成向量,预测未来的购买行为或偏好。

7. 金融风险评估

  • 信用评分:基于客户的财务记录和个人信息生成向量,评估贷款申请的风险。
  • 欺诈检测:利用交易数据的向量表示,识别潜在的欺诈行为。

8. 社交媒体分析

  • 情感分析:通过分析社交媒体上的文本内容生成情感向量,评估公众情绪或品牌声誉。
  • 趋势预测:基于社交媒体数据的向量表示,预测未来的话题趋势或流行趋势。

这些应用场景展示了向量搜索在处理非结构化数据时的强大能力,尤其是在需要理解和匹配复杂模式的情况下。通过向量搜索,可以有效地处理大量数据,并从中提取有价值的信息。

相关文章:

Oracle向量搜索及其应用场景

Oracle 向量搜索(AI Vector Search)是一个集成到 Oracle 数据库中的功能,旨在优化人工智能(AI)工作负载。它允许用户存储和查询非结构化数据的语义内容,如文档、图像等,形式为向量。 向量数据类…...

【排序算法】六、快速排序补充:三指针+随机数法

「前言」文章内容是对快速排序算法的补充,之前的算法流程细节多难处理,这里补充三指针随机数法(递归),这个容易理解,在时间复杂度上也更优秀。 快排:三指针随机数法 原理跟之前的一致&#xff…...

PyTorch torch.cdist函数介绍及示例代码

1. torch.cdist 函数介绍 torch.cdist 是 PyTorch 中用于计算两组向量之间成对距离的函数。它可以计算两个张量(矩阵)中的每对向量之间的距离,支持多种距离度量方式,如欧氏距离(默认)或 p 范数距离。 函数原型 torch.cdist(x1, x2, p=2.0, compute_mode=use_mm_for_eu…...

CTK框架(四): 插件编写

目录 1.生成插件 1.1.环境说明 1.2.服务类,纯虚类,提供接口 1.3.实现插件类,实现纯虚函数 1.4.激活插件,加入ctk框架的生命周期中 1.5.添加资源文件 1.6..pro文件 2.使用此插件 3.总结 1.生成插件 1.1.环境说明 编译ct…...

深入理解C代码中的条件编译

引言 条件编译是 C 编程中的一个重要特性,它允许开发人员根据不同的条件选择性地编译源代码的不同部分。这一特性对于编写跨平台的程序、优化代码性能或控制编译时资源消耗等方面非常重要。本文将深入探讨条件编译的工作原理、使用场景、高级应用以及注意事项&…...

Ubuntu16.04操作系统-内核优化

1. 概述 本文所用优化是生产环境中经过长期验证的内核优化策略,针对的服务器与POD主要用于高CPU、高内存、高IO的业务场景。 备注: OS: ubuntu16.04, 内核: 4.15.0-147-generic 主要涵盖以下内容优化: ulimit优化加强tcp参数其他内存参数 …...

Qt/C++编写的Onvif调试助手调试神器工具/支持云台控制/预置位设置等/有手机版本

一、功能特点 广播搜索设备,支持IPC和NVR,依次返回。可选择不同的网卡IP进行对应网段设备的搜索。依次获取Onvif地址、Media地址、Profile文件、Rtsp地址。可对指定的Profile获取视频流Rtsp地址,比如主码流地址、子码流地址。可对每个设备设…...

【原创】java+swing+mysql密码管理器系统设计与实现

个人主页:程序员杨工 个人简介:从事软件开发多年,前后端均有涉猎,具有丰富的开发经验 博客内容:全栈开发,分享Java、Python、Php、小程序、前后端、数据库经验和实战 文末有本人名片,希望和大家…...

JavaEE-HTTPHTTPS

目录 HTTP协议 一、概念 二、http协议格式 http请求报文 http响应报文 URL格式 三、认识方法 四、认识报头 HTTP响应中的信息 HTTPS协议 对称加密 非对称加密 中间人攻击 解决中间人攻击 HTTP协议 一、概念 HTTP (全称为 "超⽂本传输协议") 是⼀种应⽤…...

iLogtail 开源两周年:社区使用调查报告

作者:玄飏 iLogtail 作为阿里云开源的可观测数据采集器,以其高效、灵活和可扩展的特性,在可观测采集、处理与分析领域受到了广泛的关注与应用。在 iLogtail 两周年之际,我们对 iLogtail 开源社区进行了一次使用调研,旨…...

Ubuntu 比较两个文件夹

比较两个文件夹下的大量文件是否一致,可以通过以下几种方式完成: 1. 使用 diff 命令 diff 命令不仅可以比较文件,还能递归比较文件夹。可以使用 -r 选项来递归比较两个目录下的文件: diff -r /path/to/dir1 /path/to/dir2 如…...

两数之和--力扣1

两数之和 题目思路C代码 题目 思路 根据题目要求,元素不能重复且不需要排序,我们这里使用哈希表unordered_map。注意题目说了只对应一种答案。 所以我们在循环中,使用目标值减去当前循环的nums[i],得到差值,如果我们…...

vue原理分析(三)new()创建Vue实例

今天我们来分析Vue实例的创建 代码如下: Vue.config.productionTip falsenew Vue({render: h > h(App),}).$mount(#app) Vue.config.productionTip false 这个配置成false,是阻止启动生产消息 new Vue({render: h > h(App),}).$mount(#app)…...

Spring MVC: 构建Web应用的强大框架

Spring MVC: 构建现代Web应用的强大框架 1. MVC设计模式简介 MVC (Model-View-Controller) 是一种广泛使用的软件设计模式,它将应用程序的逻辑分为三个相互关联的组件: Model (模型): 负责管理数据、业务逻辑和规则。View (视图): 负责用户界面的展示,将数据呈现给用户。Con…...

网络学习-eNSP配置NAT

NAT实现内网和外网互通 #给路由器接口设置IP地址模拟实验环境 <Huawei>system-view Enter system view, return user view with CtrlZ. [Huawei]undo info-center enable Info: Information center is disabled. [Huawei]interface gigabitethernet 0/0/0 [Huawei-Gigabi…...

动态规划-最长回文子串

题目描述 给你一个字符串 s&#xff0c;找到 s 中最长的 回文子串。 对于该题使用中心扩展法在某些情况下可以比动态规划方法更优&#xff0c;尤其是在处理较长字符串时。这是因为中心扩展法具有更好的空间复杂度&#xff0c;并且在实际应用中可能具有更快的运行速度&#xf…...

海康威视 嵌入式 面经 海康威视嵌入式软件 嵌入式硬件总结面试经验 面试题目汇总

标题海康威视 嵌入式 面经 海康威视嵌入式软件 嵌入式硬件总结面试经验 面试题目汇总 整理总结了海康威视嵌入式的面试题目&#xff01;&#xff0c;可以供大家面试参考 标题海康威视 嵌入式 面经 五月底投递&#xff0c;六月初面试&#xff0c;一场技术面&#xff0c;一场H…...

使用图论技巧——有遍数限制的最短路

给定一个 n个点 m 条边的有向图&#xff0c;图中可能存在重边和自环&#xff0c; 边权可能为负数。 请你求出从 11 号点到 n 号点的最多经过 k 条边的最短距离&#xff0c;如果无法从 1 号点走到 n 号点&#xff0c;输出 impossible。 注意&#xff1a;图中可能 存在负权回路…...

flume 使用 exec 采集容器日志,转储磁盘

flume 使用 exec 采集容器日志&#xff0c;转储磁盘 在该场景下&#xff0c;docker 服务为superset&#xff0c;flume 的sources 选择 exec &#xff0c; sinks选择 file roll 。 任务配置 具体配置文件如下&#xff1a; #simple.conf: A single-node Flume configuration#…...

459重复的子字符串

给定一个非空的字符串 s &#xff0c;检查是否可以通过由它的一个子串重复多次构成。 public repeatedSubstringPattern(String s){int n s.length();for(int i 1; i < n / 2; i){if(n % i ! 0) continue;// substring获取子字符串是左闭右开的String ss s.substring(0,…...

java_网络服务相关_gateway_nacos_feign区别联系

1. spring-cloud-starter-gateway 作用&#xff1a;作为微服务架构的网关&#xff0c;统一入口&#xff0c;处理所有外部请求。 核心能力&#xff1a; 路由转发&#xff08;基于路径、服务名等&#xff09;过滤器&#xff08;鉴权、限流、日志、Header 处理&#xff09;支持负…...

rknn优化教程(二)

文章目录 1. 前述2. 三方库的封装2.1 xrepo中的库2.2 xrepo之外的库2.2.1 opencv2.2.2 rknnrt2.2.3 spdlog 3. rknn_engine库 1. 前述 OK&#xff0c;开始写第二篇的内容了。这篇博客主要能写一下&#xff1a; 如何给一些三方库按照xmake方式进行封装&#xff0c;供调用如何按…...

微软PowerBI考试 PL300-选择 Power BI 模型框架【附练习数据】

微软PowerBI考试 PL300-选择 Power BI 模型框架 20 多年来&#xff0c;Microsoft 持续对企业商业智能 (BI) 进行大量投资。 Azure Analysis Services (AAS) 和 SQL Server Analysis Services (SSAS) 基于无数企业使用的成熟的 BI 数据建模技术。 同样的技术也是 Power BI 数据…...

Qt Http Server模块功能及架构

Qt Http Server 是 Qt 6.0 中引入的一个新模块&#xff0c;它提供了一个轻量级的 HTTP 服务器实现&#xff0c;主要用于构建基于 HTTP 的应用程序和服务。 功能介绍&#xff1a; 主要功能 HTTP服务器功能&#xff1a; 支持 HTTP/1.1 协议 简单的请求/响应处理模型 支持 GET…...

【python异步多线程】异步多线程爬虫代码示例

claude生成的python多线程、异步代码示例&#xff0c;模拟20个网页的爬取&#xff0c;每个网页假设要0.5-2秒完成。 代码 Python多线程爬虫教程 核心概念 多线程&#xff1a;允许程序同时执行多个任务&#xff0c;提高IO密集型任务&#xff08;如网络请求&#xff09;的效率…...

mysql已经安装,但是通过rpm -q 没有找mysql相关的已安装包

文章目录 现象&#xff1a;mysql已经安装&#xff0c;但是通过rpm -q 没有找mysql相关的已安装包遇到 rpm 命令找不到已经安装的 MySQL 包时&#xff0c;可能是因为以下几个原因&#xff1a;1.MySQL 不是通过 RPM 包安装的2.RPM 数据库损坏3.使用了不同的包名或路径4.使用其他包…...

AirSim/Cosys-AirSim 游戏开发(四)外部固定位置监控相机

这个博客介绍了如何通过 settings.json 文件添加一个无人机外的 固定位置监控相机&#xff0c;因为在使用过程中发现 Airsim 对外部监控相机的描述模糊&#xff0c;而 Cosys-Airsim 在官方文档中没有提供外部监控相机设置&#xff0c;最后在源码示例中找到了&#xff0c;所以感…...

论文阅读:LLM4Drive: A Survey of Large Language Models for Autonomous Driving

地址&#xff1a;LLM4Drive: A Survey of Large Language Models for Autonomous Driving 摘要翻译 自动驾驶技术作为推动交通和城市出行变革的催化剂&#xff0c;正从基于规则的系统向数据驱动策略转变。传统的模块化系统受限于级联模块间的累积误差和缺乏灵活性的预设规则。…...

Java求职者面试指南:Spring、Spring Boot、Spring MVC与MyBatis技术解析

Java求职者面试指南&#xff1a;Spring、Spring Boot、Spring MVC与MyBatis技术解析 一、第一轮基础概念问题 1. Spring框架的核心容器是什么&#xff1f;它的作用是什么&#xff1f; Spring框架的核心容器是IoC&#xff08;控制反转&#xff09;容器。它的主要作用是管理对…...

Monorepo架构: Nx Cloud 扩展能力与缓存加速

借助 Nx Cloud 实现项目协同与加速构建 1 &#xff09; 缓存工作原理分析 在了解了本地缓存和远程缓存之后&#xff0c;我们来探究缓存是如何工作的。以计算文件的哈希串为例&#xff0c;若后续运行任务时文件哈希串未变&#xff0c;系统会直接使用对应的输出和制品文件。 2 …...