Oracle GoldenGate 23aiとOracle Database 23aiのVectors

※ 本記事は、Alex Limaによる”Oracle GoldenGate 23ai and Oracle Database 23ai Vectors“を翻訳したものです。

2024年5月31日

Oracle Database 23aiでは、データベースでAIベクター検索を直接実行する機能が導入されており、Oracle GoldenGate 23aiでは、この新しいベクター機能のリアルタイムの双方向レプリケーションを提供できます。

Oracle GoldenGate 23ai (現在はオンプレミスで、完全管理型のOCI GoldenGateサービスから入手可能)により、クラウド・データ・ストア全体で異機種間データの統合と高可用性が可能になります。Oracle GoldenGate 23aiは、異機種間ベクトル・ストア間でベクトルをリアルタイムでレプリケートできる新機能を提供します。また、企業は、既存のデータベースからOracle Database 23aiにデータをレプリケートすることで、最小限のリスクでAIをすべてのデータにすばやく取り込むことができ、高速AI検索のためにベクトル化およびインデックス化できます。

このブログでは、Oracle GoldenGate 23aiがOracle Database 23aiの新しいOracle Vector Search機能の強化にどのように役立つかについて説明します。

Oracle AI Vector Searchは、AIベクトル検索機能を堅牢なOracle Databaseプラットフォームにシームレスに統合する革新的な機能です。この強力なツールにより、ユーザーは非構造化データに対してセマンティック検索を実行し、貴重なインサイトを引き出し、ビジネス上の意思決定を強化できます。Oracle Vector Searchは、ベクトル・データとリレーショナル・ビジネス・データの間のギャップを埋めることで、個別のベクトル・データベースの必要性を排除し、追加のデータベース・エンジンの複雑さを軽減し、データ・セキュリティを強化します。

Oracle Vector Searchの主な機能

VECTORデータ型: Oracle VECTOR Searchでは、VECTORデータ型が導入されています。これにより、ユーザーはビジネス・データとともに、Oracle Database表内にベクトル埋込みを直接格納できます。この統合ストレージにより、データ管理が簡素化され、高度な問合せが可能になります。
ベクトル埋め込みユーティリティ: Oracle Vector Searchは、SQLファンクションおよびPL/SQLパッケージを含む包括的なユーティリティ・セットを提供し、非構造化データからベクトル埋込みを生成します。ユーザーは、様々な事前トレーニング済モデルから選択することも、特定の要件にあわせて独自の埋込みモデルをインポートすることもできます。
効率的な類似性検索: Oracle Vector Searchには、次の2つのプライマリ・ベクトル索引付け方法があります:
- Neighbor Partition Vector索引: 類似性に基づいてベクトルをクラスタ化するパーティションベースの索引により、効率的なスケールアウトおよび迅速なトランザクション・サポートが保証されます。
- Neighbor Graph Vector索引: ベクトルを頂点として表し、類似性をエッジとして表すインメモリー索引により、非常に正確で迅速な検索結果が提供されます。
SQL演算子の拡張: Oracle Vector Searchは、同じ問合せ内で関係検索とセマンティック検索を容易に結合する直感的な演算子を使用してSQLを拡張します。これらの拡張により、ユーザーは、ベクトル・データおよびリレーショナル・データ間の結合、グループ化および集計を含む複雑な問合せを実行できます。
Retrieval Augmented Generation (RAG): Oracle Vector Searchは、事前トレーニングされた大規模言語モデル(LLM)の力を活用して、きわめて正確な応答でビジネス・データを補強します。これにより、エンドユーザーは、プライベート・データ・ソースと一般的な知識の両方を活用して、質問に対するより正確な回答を受け取ることができます。

ベクトル埋め込みを作成する方法

Oracle Databaseでベクトル埋込みを作成するには、次のような様々な方法を使用できます:

Oracle AI Vector Searchで提供されるSQLファンクションおよびPL/SQLパッケージの使用
事前トレーニング済ONNX埋込みモデルのインポート
Oracle Databaseの外部でベクトル埋込みを生成し、データベースにインポート

SQL FunctionsおよびPL/SQLパッケージの使用

Oracle AI Vector Searchには、ベクトル埋込みの作成に使用できる多数のSQLファンクションおよびPL/SQLパッケージが用意されています。これらの関数およびパッケージを使用して、テキスト、イメージ、オーディオなどの様々なデータ型からベクトル埋込みを作成できます。

たとえば、次のSQL関数を使用して、テキスト文字列からベクター埋込みを作成できます:

SELECT 
  TO_VECTOR(VECTOR_EMBEDDING(doc_model USING 'Hello world' AS data)) AS embedding;

この関数は、テキスト文字列「Hello world」の意味を表すベクトル埋め込みを返します。埋込みを使用すると、他のテキスト文字列に対して類似性検索を実行できます。