KI-Service – Anwendungsfälle

Oracle GoldenGate nutzt die KI-Funktionen in verschiedenen Aspekten der Vektordatenverwaltung über verschiedene Datenbanken und Topologien hinweg.

Sie können Oracle GoldenGate in verschiedenen Szenarios verwenden, wie:

In diesem Abschnitt erfahren Sie mehr über einige dieser Szenarios.

Vektordaten in Oracle-Datenbanken migrieren

Die Migration von Vektordaten in Oracle AI Database 26ai erfordert einen sorgfältig orchestrierten Ansatz, um sowohl die Datenintegrität als auch die semantische Konsistenz sicherzustellen.

Unternehmen verwenden in der Regel die anfänglichen Ladefunktionen von Oracle GoldenGate, um historische Einbettungen aus externen Systemen wie PostgreSQL pgvector, MySQL Heatwave oder benutzerdefinierten Vektorspeichern zu übertragen, gefolgt von der kontinuierlichen Synchronisierung Change Data Capture (CDC), um Datasets auf dem neuesten Stand zu halten. Vor der Aufnahme sollten Vektordaten in ein konsistentes Format wie float32-Arrays normalisiert werden, um sich an den nativen VECTOR-Datentyp von Oracle anzupassen, der häufig den optimierten Speicher mit verbesserter Abfrageperformance bereitstellen kann.

Es ist auch wichtig, die Konsistenz im Einbettungsmodell beizubehalten, das während der Migration verwendet wird, um semantische Abweichungen zu verhindern, die die Suchgenauigkeit und die KI-Ergebnisse beeinträchtigen können. Bei großen Datasets verbessert die Parallelisierung des anfänglichen Ladevorgangs für GoldenGate Extract (SOURCEISTABLE oder Skalierung von GoldenGate SOURCEISTABLE Initial Load Extracts) und der Replicat-Prozesse den Durchsatz erheblich und verkürzt die Migrationszeit.

Ein gängiges Implementierungsmuster umfasst die Migration von Einbettungen, die in vorgelagerten Python-basierten maschinellen Lernpipelines generiert werden, in Oracle-Tabellen, in denen sie als VECTOR-Spalten gespeichert und für Echtzeit-Ähnlichkeitssuche und KI-gesteuerte Anwendungen verfügbar gemacht werden.

Vektordaten replizieren oder konsolidieren

Oracle GoldenGate bietet ein robustes Framework zum Replizieren und Konsolidieren von Vektordaten aus verteilten Quellen in eine zentralisierte Oracle AI-Datenbank, sodass eine einheitliche Grundlage für semantische Suche und KI-gesteuerte Workloads geschaffen wird. In modernen Architekturen werden Einbettungen häufig über mehrere Regionen oder Microservices hinweg generiert, sodass diese Daten effizient synchronisiert und aggregiert werden müssen. Häufige Anwendungsfälle umfassen die regionsübergreifende Replikation zur Unterstützung global verteilter KI-Anwendungen mit Zugriff mit geringer Latenz sowie die Konsolidierung von Einbettungen, die von unabhängigen Services erstellt werden, in einem einzigen Abrufsystem, um die Abfragegenauigkeit und Governance zu verbessern. Wenn die Quell- und Zielschemas nicht identisch sind, müssen Transformationsregeln in GoldenGate implementiert werden, um Schemaunterschiede zwischen Quellsystemen abzustimmen und die Kompatibilität mit dem Zieldatenmodell sicherzustellen. Wenn die Datenquelle Rohdaten oder tabellarische Daten enthält, die in den Zielvektor-Hub eingebettet werden müssen, verwenden Sie die integrierte GoldenGate AI Service-Integration oder native Datenbankeinbettungsfeatures, um die Einbettung in Echtzeit durchzuführen.

Vektordaten an KI-Suchmaschinen streamen

Oracle GoldenGate ermöglicht Echtzeit-Streaming von Vektordatenänderungen an nachgelagerten KI-Suchmaschinen und Verarbeitungspipelines und bildet eine kritische Brücke zwischen Transaktionssystemen und KI-gesteuerten Anwendungen. Wenn Einbettungen in Quellsystemen erstellt oder aktualisiert werden, kann GoldenGate diese Änderungen erfassen und in Ziele wie Vektordatenbanken wie Pinecone, Milvus, Suchplattformen wie OpenSearch mit k-NN-Funktionen oder ereignisgesteuerte KI-Pipelines streamen, die auf Technologien wie Apache Kafka basieren. Diese Architektur unterstützt semantische Suchvorgänge mit geringer Latenz, Empfehlungssysteme und Anwendungsfälle für Inferenzen in Echtzeit. Um dies effektiv zu implementieren, sollten Unternehmen GoldenGate für verteilte Anwendungen und Analysen nutzen oder OCI GoldenGate nutzen, um nahtlos in Kafka und diese anderen Streamingplattformen zu integrieren. Eine effiziente Serialisierung von Vektordaten – die Verwendung von Formaten wie JSON-Arrays für die Interoperabilität oder kompakte Binärformate für die Performance ist unerlässlich, um den Netzwerkoverhead und die Verarbeitungslatenz zu minimieren.

Darüber hinaus ist die Sicherstellung der idempotenten Nachrichtenzustellung entscheidend für die Aufrechterhaltung der Konsistenz über nachgelagerte Systeme hinweg, insbesondere in verteilten Umgebungen, in denen Wiederholungen oder doppelte Ereignisse auftreten können.

KI-Streaming-Pipelines

Oracle GoldenGate Stream Analytics (GGSA) 26ai erweitert die Echtzeit-Datenbewegungsfunktionen von GoldenGate um eine leistungsstarke, KI-gesteuerte Ereignisverarbeitungsschicht, die eine intelligente Entscheidungsfindung direkt in Streaming-Pipelines ermöglicht. Durch die Kombination exakter, geordneter und transaktionskonsistenter Stream-Verarbeitung mit integrierten KI-, Vektor- und ML-Integrationen ermöglicht GGSA Unternehmen, über regelbasierte Logik hinauszugehen und modellgesteuerte Erkenntnisse auf Live-Daten anzuwenden. Ereignisse, die über die GoldenGate-Replikation erfasst wurden, können mit KI-Agent-Mustern angereichert und verarbeitet werden, die auf großen Sprachmodellen basieren. Dies ermöglicht eine auf natürlicher Sprache basierende Bewertung, kontextbezogene Argumentation und Retrieval-Augmented Generation (RAG) für Unternehmensdaten. Darüber hinaus unterstützt GGSA die Erstellung und Abfrage von Vektoreinbettungen in Pipelines und ermöglicht die Ähnlichkeitssuche in Echtzeit und semantische Abgleichsanwendungsfälle, wie die Identifizierung verwandter Kundenprobleme oder -inhalte. Die Integration mit Oracle Machine Learning und AutoML ermöglicht außerdem eine vorausschauende Bewertung und Klassifizierung von Streamingereignissen und ermöglicht Anwendungsfälle wie Betrugserkennung, Anomalieerkennung und Prognoseerstellung.

GoldenGate Mit Stream Analytics können Benutzer für jede automatisierte Entscheidung das richtige Maß an Intelligenz auswählen. Einfaches Routing oder Alerts können mit Filtern und logischen Ausdrücken wie der Kennzeichnung hochwertiger Transaktionen oder der Priorisierung dringender Serviceereignisse verarbeitet werden. Prädiktive Entscheidungen können Modelle für maschinelles Lernen verwenden, um Ereignisse für Ergebnisse wie Betrugsrisiko, Gerätefehler, Abwanderung oder Bedarfsprognosen zu bewerten. Pipelines können auch Vektoreinbettungen erstellen und abfragen und so einen semantischen Abgleich ermöglichen. Beispiel: Eine neue Kundenfrage wird mit der relevantesten Antwort, dem relevantesten Dokument oder dem relevantesten Supportfall abgeglichen. Bei komplexeren Szenarien können Pipelines KI-Agents aufrufen, die Echtzeit-Ereignisdaten, Unternehmenskontext und Retrieval-Augmented Generation verwenden, um eine begründete Empfehlung oder Aktion zu erstellen.

Gemeinsam positionieren diese Funktionen GoldenGate Stream Analytics als eine einheitliche Plattform für die Verarbeitung von Hochgeschwindigkeits-Eventstreams mit eingebetteter KI-Intelligenz, die nahtlos Transaktionsdaten und erweiterte Analysen überbrückt.