ベクトル索引の様々なカテゴリの管理

ベクトル検索を高速化するには、次の2つの方法があります。

• 特定の属性に基づいてベクトルを構造にクラスタ化し(最近傍)、検索を最も近いクラスタに制限することで、検索範囲を絞り込みます。
• ベクトル値を表すビット数を減らすことで、ベクトルのサイズを小さくします。

Oracle AI Vector Searchでは、近似最近傍探索(ANN)に基づく次のカテゴリのベクトル索引付け方法がサポートされています。

• インメモリー近傍グラフ・ベクトル索引
• 近傍パーティション・ベクトル索引

索引の作成および検索に使用する距離関数は、ベクトルの作成に使用される埋込みモデルで推奨される関数である必要があります。この距離関数は、索引作成時、またはVECTOR_DISTANCE()関数を使用して類似検索を実行するときに指定できます。索引の作成に使用した距離関数とは異なる距離関数を使用すると、その索引を使用できないため、完全一致がトリガーされます。

ノート:

• Oracle AI Vector Searchの索引では、VECTOR_DISTANCE()関数と同じ距離メトリックがサポートされます。索引作成時またはVECTOR_DISTANCE()関数を使用した類似検索時にメトリックを指定しない場合のデフォルトのメトリックは、COSINEです。
• 使用している埋込みモデルで使用される距離メトリックに基づいて、索引の距離メトリックを常に定義する必要があります。

• インメモリー近傍グラフ・ベクトル索引
  サポートされるインメモリー近傍グラフ・ベクトル索引の唯一のタイプは、Hierarchical Navigable Small World (HNSW)です。HNSWグラフは、ベクトル近似類似検索のための非常に効率的な索引です。HNSWグラフは、階層化された階層組織とともに、小規模な世界ネットワークからの原則を使用して構造化されます。
• 近傍パーティション・ベクトル索引
  サポートされる近傍パーティション・ベクトル索引の唯一のタイプは、Inverted File Flat (IVF)インデックスです。Inverted File Flat索引(IVFフラットまたは単純にIVF)は、高い検索品質と適切な速度のバランスをとることができるパーティションベースの索引です。
• ベクトル索引の使用に関するガイドライン
  Hierarchical Navigable Small World (HNSW)またはInverted File Flat (IVF)ベクトル索引を作成および使用するには、次のガイドラインを使用します。
• 索引精度レポート
  索引精度レポート機能を使用すると、ベクトル索引の精度を判断できます。
• ベクトル索引のステータス、チェックポイントおよびアドバイザのプロシージャ
  DBMS_VECTOR PL/SQLパッケージで使用可能なGET_INDEX_STATUS、ENABLE_CHECKPOINT、DISABLE_CHECKPOINTおよびINDEX_VECTOR_MEMORY_ADVISORプロシージャの概要を示します。