Einbettungsmuster

KI-Pipelines in Echtzeit können Einbettungen auf verschiedene Weise generieren und verwalten, je nachdem, wo das Modell ausgeführt wird, wie viel Latenz die Anwendung tolerieren kann und wie eng die Einbettungsgenerierung mit der Transaktionsreplikation gekoppelt werden muss. Oracle GoldenGate unterstützt mehrere Einbettungsmuster, mit denen Unternehmen Daten anreichern können, während sie die Replikationspipeline durchlaufen, anstatt sich nur auf separate Batchjobs oder Downstream-Nachverarbeitung zu verlassen. Die beiden gängigsten Ansätze sind, einen externen AI-Service mit @AISERVICE aufzurufen oder die datenbankresidente Einbettungslogik mit @DBFUNCTION aufzurufen. Beide Muster ermöglichen die Erstellung von Einbettungen während der Datenverschiebung, unterscheiden sich jedoch in Leistungsmerkmalen, Betriebsabhängigkeiten, Ressourcennutzung und Konsistenzgarantien. Die Auswahl des richtigen Musters erfordert den Ausgleich von Durchsatz, Latenz, Modell-Governance, Serviceverfügbarkeit und die Notwendigkeit, generierte Vektoren mit den Quelldaten synchron zu halten.

Muster	Beste für	Achten Sie auf
@AISERVICE	GPU-gestützte Modelle; zentralisierte KI-Services; skalierbare Inferenz außerhalb der Datenbank	Netzwerklatenz; Wiederholungsverhalten; Serviceverfügbarkeit; Verwaltung externer Abhängigkeiten
@DBFUNCTION	Datenbankinterne Einbettung; enge Kopplung mit Zielanwendungslogik; lokale Governance	Datenbank-CPU-Auslastung; Funktionslaufzeit; Replicat-Lag; Ressourcenisolation