QUERY

上位k件の結果をJSON配列として返す類似検索操作を実行するには、DBMS_VECTOR.QUERY関数を使用します。

構文

問合せがオーバーロードされ、CLOBに加えてVECTOR型としてquery_vectorが渡されるバージョンがサポートされます。

DBMS_VECTOR.QUERY (
    TAB_NAME             IN VARCHAR2,
    VEC_COL_NAME         IN VARCHAR2,
    QUERY_VECTOR         IN CLOB,
    TOP_K                IN NUMBER,
    VEC_PROJ_COLS        IN JSON_ARRAY_T DEFAULT NULL,
    IDX_NAME             IN VARCHAR2 DEFAULT NULL, 
    DISTANCE_METRIC      IN VARCHAR2 DEFAULT 'COSINE', 
    USE_INDEX            IN BOOLEAN DEFAULT TRUE, 
    ACCURACY             IN NUMBER DEFAULT '90', 
    IDX_PARAMETERS       IN CLOB DEFAULT NULL
) return JSON_ARRAY_T;

DBMS_VECTOR.QUERY (
    TAB_NAME             IN VARCHAR2,
    VEC_COL_NAME         IN VARCHAR2,
    QUERY_VECTOR         IN VECTOR,
    TOP_K                IN NUMBER, 
    VEC_PROJ_COLS        IN JSON_ARRAY_T DEFAULT NULL,
    IDX_NAME             IN VARCHAR2 DEFAULT NULL,
    DISTANCE_METRIC      IN VARCHAR2 DEFAULT 'COSINE',
    USE_INDEX            IN BOOLEAN DEFAULT TRUE,
    ACCURACY             IN NUMBER DEFAULT '90',
    IDX_PARAMETERS       IN CLOB DEFAULT NULL
) return JSON_ARRAY_T;

パラメータ

JSON形式で入力パラメータを指定します。

表12-9 DBMS_VECTOR.QUERYのパラメータ

パラメータ	説明
tab_name	問い合せる表名
vec_col_name	Vector列名
query_vector	問合せベクトルは、CLOBまたはVECTORとして渡されます。
top_k	返される結果の数。
vec_proj_cols	結果の一部として推定される列。
idx_name	問い合せた索引の名前。
distance_metric	距離計算メトリック。デフォルトはCOSINEです。MANHATTAN、HAMMING、DOT、EUCLIDEAN、L2_SQUARED、EUCLIDEAN_SQUAREDを指定することもできます。 。
use_index	検索が近似検索と完全検索のいずれであるかを指定します。デフォルトはTRUE (近似)です。
accuracy	最低限必要な問合せの精度を指定します。
idx_parameters	渡されるefsearchおよびneighbor partition probesの値をJSON形式で指定します

データ

この関数は、入力データ型をVARCHAR2、NUMBER、JSON、BOOLEANまたはCLOBとして受け入れます。