ใน Oracle Analytics คุณสามารถดำเนินการวิเคราะห์ความคล้ายคลึงกันกับข้อมูลของคุณโดยใช้โมเดลการรวมเวกเตอร์ที่หลากหลาย การวิเคราะห์ความคล้ายคลึงกันทำให้คุณสามารถวัดความคล้ายคลึงของออบเจกต์, ชุดข้อมูล, เอกสาร หรือรูปแบบอย่างน้อยสองรายการ ตามเกณฑ์หรือเมตริคที่กำหนดไว้
ตัวอย่างเช่น คุณอาจต้องการตอบคำถาม เช่น:
- ผู้ป่วยรายใดมีอาการคล้ายคลึงกันกับผู้ป่วยรายใดรายหนึ่ง
- ลูกค้ามีโปรไฟล์ที่คล้ายคลึงกับลูกค้าที่ระบุหรือไม่
- การเรียกร้องค่าสินไหมประกันภัยประเภทใดที่คล้ายคลึงกับการเรียกร้องค่าสินไหมประกันภัยที่กำหนด
ลักษณะการทำงานเป็นอย่างไร
Oracle Database V23ai ขึ้นไปรองรับการค้นหาแบบเวกเตอร์และฟังก์ชัน SQL ในการคำนวณระยะห่างระหว่างเวกเตอร์ ซึ่งใช้เพื่อแสดงระดับความคล้ายคลึงกันระหว่างเรคคอร์ดข้อมูล Oracle Analytics ใช้การค้นหาแบบเวกเตอร์ในเบื้องหลังเพื่อดำเนินการวิเคราะห์ความคล้ายคลึงกันในชุดข้อมูล
ข้อควรพิจารณาเกี่ยวกับประสิทธิภาพ
เวลาในการประมวลผลสำหรับการวิเคราะห์ความคล้ายคลึงกันจะแตกต่างกันไป โดยขึ้นอยู่กับ:
- จำนวนแถวในชุดข้อมูลที่มาของคุณ
- จำนวนคอลัมน์ที่คุณเลือกเพื่อใช้ในโฟลว์ข้อมูลของคุณ โปรดทราบว่าบางคอลัมน์ในชุดข้อมูลที่มาของคุณจะไม่ได้รับการใช้ในโมเดลการวิเคราะห์ความคล้ายคลึงกันของคุณ เราขอแนะนำให้ใช้ระหว่าง 10 ถึง 15 คอลัมน์ การเลือกคอลัมน์มากกว่า 15 คอลัมน์อาจส่งผลเสียต่อประสิทธิภาพของโฟลว์ข้อมูลที่คุณใช้เพื่อนำโมเดลไปใช้
- จำนวน ECPU ที่จัดสรรให้กับอินสแตนซ์ Oracle Autonomous AI Lakehouse ของคุณ
โฟลว์ข้อมูลมีขีดจำกัดไทม์เอาต์ 2.5 ชั่วโมง ซึ่งจะกำหนดจำนวนข้อมูลที่สามารถประมวลผลได้