4.4.1.4 データベース・ターゲットの作成

前提条件: データベース接続。

データベース・ターゲットを作成するには:

  1. 「カタログ」ページで、「新規アイテムの作成」をクリックします。
  2. マウスを「ターゲット」の上に置き、サブメニューから「データベース表」を選択します。
  3. 「タイプ・プロパティ」画面で、次の詳細を入力します:
    • 名前: ターゲットの一意の名前を入力します。これは必須フィールドです。
    • 表示名: ターゲットの表示名を入力します。空のままにすると、「名前」フィールドの値がコピーされます。
    • 説明
    • タグ
    • ターゲット・タイプ: 選択したターゲットが表示されます。
  4. 「次」をクリックします。
  5. 「ターゲットの詳細」画面で、次の詳細を入力します:

    • 接続: ドロップダウン・リストからデータベース接続を選択します。

  6. 「次」をクリックします。
  7. 「形状」画面で、次の詳細を入力します:
    • 表名: ドロップダウン・リストからデータベース表を選択します。
      ベクトル・データベース・ターゲットを作成する場合は、ベクトル列を含む表を選択します。「ベクトル・データ」画面が表示されます。次の詳細を入力します。
      • ベクトル・フィールド: ドロップダウンから、ベクトル・フィールドの埋込みに使用するモデルを選択します。

        ノート:

        Oracle AI Databaseは、データベース内でベクトル埋込みを直接生成するためのOpen Neural Network Exchange (ONNX)モデルをサポートしています。たとえば、Hugging Faceのall-MiniLM-L12-v2モデルのダウンロード可能な拡張版をONNX形式で利用できます。このモデルは、DBMS_VECTOR.LOAD_ONNX_MODELまたはDBMS_DATA_MINING.IMPORT_ONNX_MODELを介してデータベースに直接ロードできます。ロードしたすべてのモデルがドロップダウンに表示されます。

        ノート:

        Oracle AI Databaseは、データベース内でベクトル埋込みを直接生成するためのOpen Neural Network Exchange (ONNX)モデルをサポートしています。たとえば、Hugging Faceのall-MiniLM-L12-v2モデルのダウンロード可能な拡張版をONNX形式で利用できます。このモデルは、DBMS_VECTOR.LOAD_ONNX_MODELまたはDBMS_DATA_MINING.IMPORT_ONNX_MODELを介してデータベースに直接ロードできます。ロードしたすべてのモデルがドロップダウンに表示されます。

        たとえば、FINBERTモデルをロードするには、次のコマンドを実行します:
        -- Load ONNX model for embedding creation, run as DMUSER
EXECUTE DBMS_VECTOR.DROP_ONNX_MODEL(model_name => 'finbert', force => true);
EXECUTE DBMS_VECTOR.LOAD_ONNX_MODEL('DM_DUMP','FINBERT.onnx','finbert');

        ベクトル埋込みの詳細は、「ベクトル埋込みの生成」を参照してください。

        ノート:

        このデータベース・ターゲットをパイプラインで使用する場合、ベクトル列はTEXT列として表示されます。
      • 「保存」をクリックします。
  8. 「保存」をクリックします。