Mettre en oeuvre

Pour mettre en oeuvre cette solution, vous devez créer votre base de connaissances RAG et vérifier votre recherche RAG.

Créer une base de connaissances RAG Difier et écrire des données

Avec le pipeline de connaissances Dify, vous pouvez créer rapidement une application RAG pour les données privées d'entreprise.

Voici la marche à suivre pour créer la base de connaissances Dify :

1. Pour charger un fichier multimodal, connectez-vous à la console Dify, allez au module Knowledge Base et cliquez sur Add File (Ajouter un fichier) pour charger un document multimodal (par exemple, test_cn.pdf contenant du texte et des diagrammes).
   Dify segmente automatiquement le fichier en fragments sémantiques et les convertit en données vectorielles.
2. Vérifiez l'écriture vectorielle dans Oracle AI Database 26ai.
3. Les données vectorielles sont synchronisées avec Oracle AI Database 26ai. Après vous être connecté à la base de données, exécutez le code SQL suivant :

   select * from cat;

4. Vous devriez voir les tables liées aux index vectoriels générés.
   Ce qui suit indique que les données ont été écrites avec succès :

   DR$IDX_DOCS_EMBEDDING_VECTOR_INDEX_4B55F797_89B4_4EEF_832C_FF2495C42CCC_NODE$I

Vérifier les résultats de recherche RAG

Vérifiez que Oracle AI Database 26ai garantit l'efficacité et l'exactitude de la recherche. Oracle AI Database 26ai stocke les données vectorielles.

Suivez ces étapes pour exécuter un test de rappel dans la base de connaissances Dify :

1. Dans la fonction Recall Test, entrez un mot clé d'interrogation tel que Fonctions vectorielles Oracle 26ai.
2. Le système extrait des extraits vectoriels pertinents à partir d'Oracle AI Database 26ai et retourne des résultats avec des notes de similarité. Exemples de correspondances :

   • AI vector search built into Oracle AI Database and leveraging partitioning, RAC, sharding, and Exadata for industrial-grade scalability (SCORE 0.65)

   • Oracle AI Database 26ai supports a variety of vector operations (SCORE 0.64)