Kursüberblick
Dieser Kurs bietet eine Einführung in die Basisfunktionalitäten von Oracle Vector Search in der Oracle Datenbank 23ai. Begonnen wird mit einem Vergleich der bisherigen Suchmöglichkeiten in der Datenbank mit der Suche mittels Vector Search. Danach wird der neue Vector-Datentyp vorgestellt und auf Besonderheiten bei DDL- und DML-Operationen hingewiesen. Es wird gezeigt, wie Daten inner- und außerhalb der Datenbank mittels Vector Embedding in Vektoren umgewandelt werden. Mit Hilfe dieser Vektoren kann eine exakte oder approximierte Ähnlichkeitssuche erfolgen. Die für die approximierte Suche benötigten Vektorindizes werden näher erläutert. Viele praxisorientierte Beispiele ergänzen den Kursinhalt.
Zielgruppe
- Data Warehouse-Administratoren
- KI-Entwickler
- Entwickler
- Systemanalytiker
- Businessanalytiker
Voraussetzungen
- Grundkenntnisse in SQL und PL/SQL
- optional: Praxisworkshop Oracle Datenbank 23ai SQL Free
- optional: Praxisworkshop Oracle Datenbank 23ai PL/SQL Free
Kursinhalt
- Einstieg in Vector Search
- Vor- und Nachteile gegenüber anderen Suchmethoden
- Vector-Datentyp
- Tabellen mit Vector-Datentyp anlegen
- DML auf Tabellen mit Vector-Datentyp
- Large Language Modelle (LLMs) und Vector Embeddings
- Distanz und Metriken von Vektoren
- Exakte Ähnlichkeitssuche
- Vektorindizes
- Approximierte Ähnlichkeitssuche mit Vektorindizes
Deutsch
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