DBMS_VECTOR_CHAIN

DBMS_VECTOR_CHAINパッケージを使用すると、データのチャンク化や埋込み、テキスト生成および集計機能など、Oracle AI Vector Searchを使用した高度な操作が可能になります。これは、類似検索およびハイブリッド検索を使用したテキスト処理に適しており、エンドツーエンド検索用にパイプライン化できる機能が使用されます。

この表は、DBMS_VECTOR_CHAINサブプログラムを示し、簡単に説明しています。

表12-17 DBMS_VECTOR_CHAINパッケージのサブプログラム

サブプログラム 説明

チェーン可能ユーティリティ(UTL)関数:

これらの関数は、ベクトル・ユーティリティのPL/SQLパッケージ内のモジュール化された柔軟な関数のセットです。これらを連鎖して、エンドツーエンドのデータ変換および類似検索操作を自動化できます。

UTL_TO_TEXT

ドキュメントからプレーン・テキスト・データを抽出します

UTL_TO_CHUNKS

データを小さな部分またはチャンクに分割します。

UTL_TO_EMBEDDINGおよびUTL_TO_EMBEDDINGS

テキストまたはイメージを1つ以上のベクトル埋込みに変換します

UTL_TO_SUMMARY

ドキュメントから要約を抽出します

UTL_TO_GENERATE_TEXT

プロンプト(入力文字列)またはイメージのテキストを生成します

資格証明ヘルパー・プロシージャ:

これらのプロシージャを使用すると、データベース内で認証の資格証明を安全に管理できます。RESTコールを行うためにサードパーティ・サービス・プロバイダへのアクセスを有効にするには、これらの資格証明が必要です。

CREATE_CREDENTIAL

資格証明の名前を作成します

DROP_CREDENTIAL

既存の資格証明名を削除します

プリファレンス・ヘルパー・プロシージャ:

これらのプロシージャを使用すると、ハイブリッド・ベクトル索引の作成時または管理時にCREATE_HYBRID_VECTOR_INDEXおよびALTER_INDEX SQL文とともに使用されるベクトル化プリファレンスを管理できます。

CREATE_PREFERENCE

ベクトル化プリファレンスを作成します

DROP_PREFERENCE

既存のベクトル化プリファレンスを削除します

チャンカ・ヘルパー・プロシージャ:

これらのプロシージャを使用すると、VECTOR_CHUNKS SQLファンクションまたはUTL_TO_CHUNKS PL/SQLファンクションで使用する語彙と言語のデータ(略称)を構成できます。

CREATE_VOCABULARY

トークン語彙ファイルをデータベースにロードします

DROP_VOCABULARY

既存の語彙データを削除します

CREATE_LANG_DATA

言語データ・ファイルをデータベースにロードします

DROP_LANG_DATA

既存の略称データを削除します

データ・アクセス関数:

この関数を使用すると、検索操作を拡張できます。

RERANK

より関連性の高い出力のために検索結果を並べ替えます

ノート:

DBMS_VECTOR_CHAINパッケージでは、Oracle TextのCONTEXT成分、索引作成、用語抽出、テキスト分析、テキスト要約、単語とテーマの検索およびその他のユーティリティを提供するOracle Databaseテクノロジをインストールする必要があります。

Oracle Textのテキスト処理機能に根本的な依存があるため、UTL_TO_TEXTおよびUTL_TO_SUMMARYチェーン可能ユーティリティ関数とすべてのチャンカ・ヘルパー・プロシージャは、Oracle Textを介してこのパッケージでのみ使用できます。

  • CREATE_CREDENTIAL
    ユーザー認証の詳細をOracle Databaseに格納するための資格証明名を作成するには、DBMS_VECTOR_CHAIN.CREATE_CREDENTIAL資格証明ヘルパー・プロシージャを使用します。
  • CREATE_LANG_DATA
    独自の言語データ・ファイルをデータベースにロードするには、DBMS_VECTOR_CHAIN.CREATE_LANG_DATAチャンカ・ヘルパー・プロシージャを使用します。
  • CREATE_PREFERENCE
    ハイブリッド・ベクトル索引の作成または更新時に使用されるベクトル化プリファレンスを作成するには、DBMS_VECTOR_CHAIN.CREATE_PREFERENCEヘルパー・プロシージャを使用します。
  • CREATE_VOCABULARY
    独自のトークン語彙ファイルをデータベースにロードするには、DBMS_VECTOR_CHAIN.CREATE_VOCABULARYチャンカ・ヘルパー・プロシージャを使用します。
  • DROP_CREDENTIAL
    データ・ディクショナリから既存の資格証明名を削除するには、DBMS_VECTOR_CHAIN.DROP_CREDENTIAL資格証明ヘルパー・プロシージャを使用します。
  • DROP_LANG_DATA
    データ・ディクショナリから略語データを削除するには、DBMS_VECTOR_CHAIN.DROP_LANG_DATAチャンカ・ヘルパー・プロシージャを使用します。
  • DROP_PREFERENCE
    既存のベクトル化プリファレンスを削除するには、DBMS_VECTOR_CHAIN.DROP_PREFERENCEプリファレンス・ヘルパー・プロシージャを使用します。
  • DROP_VOCABULARY
    データ・ディクショナリから語彙データを削除するには、DBMS_VECTOR_CHAIN.DROP_VOCABULARYチャンカ・ヘルパー・プロシージャを使用します。
  • RERANK
    より関連性の高い検索出力を取得するために、結果の初期セットを再評価および並替えするには、DBMS_VECTOR_CHAIN.RERANKファンクションを使用します。
  • UTL_TO_CHUNKS
    大きなプレーン・テキスト・ドキュメントをテキストの小さなチャンクに分割するには、DBMS_VECTOR_CHAIN.UTL_TO_CHUNKSチェーン可能ユーティリティ関数を使用します。
  • UTL_TO_EMBEDDINGおよびUTL_TO_EMBEDDINGS
    テキスト・ドキュメントおよびイメージから1つ以上のベクトル埋込みを生成するには、DBMS_VECTOR_CHAIN.UTL_TO_EMBEDDINGおよびDBMS_VECTOR_CHAIN.UTL_TO_EMBEDDINGSチェーン可能ユーティリティ関数を使用します。
  • UTL_TO_GENERATE_TEXT
    サードパーティのテキスト生成モデルにアクセスして、特定のプロンプトまたはイメージに対するテキスト応答を生成するには、DBMS_VECTOR_CHAIN.UTL_TO_GENERATE_TEXTチェーン可能ユーティリティ関数を使用します。
  • UTL_TO_SUMMARY
    テキスト・ドキュメントのサマリーを生成するには、DBMS_VECTOR_CHAIN.UTL_TO_SUMMARYチェーン可能ユーティリティ関数を使用します。
  • UTL_TO_TEXT
    入力ドキュメント(PDF、DOC、JSON、XML、HTMLなど)をプレーン・テキストに変換するには、DBMS_VECTOR_CHAIN.UTL_TO_TEXTチェーン可能ユーティリティ関数を使用します。
  • サポートされている言語およびデータ・ファイルの場所
    指定したディレクトリに言語データ・ファイルがデフォルトで配布される、サポートされている言語は次のとおりです。

親トピック: ベクトル検索のPL/SQLパッケージ