Oracle Cloud Infrastructureドキュメント

ベクトル・ストアの作成

OCI生成AIサービスにベクトル・ストアを作成します。

このタスクでは、Oracle Cloudコンソールを使用してベクトル・ストアを作成するステップについて説明します。

ヒント

ベクトル・ストアを作成した後は、その詳細を表示し、その更新や削除など、その他のタスクを実行できます。コンソールの「アクション」メニュー(3つのドット)を使用して、これらのタスクにアクセスします。

ベクトル・ストアを作成するには、リスト・ページで「ベクトル・ストアの作成」を選択します。リスト・ページの検索に関するヘルプが必要な場合は、ベクトル・ストアのリストを参照してください。

基本的な情報

  1. ベクトル・ストアの名前を入力します。
    名前は文字またはアンダースコアで開始し、その後に文字、数字、ハイフンまたはアンダースコアが続きます。長さは1 - 255文字です。
  2. (オプション)ベクトル・ストアの説明を入力します。
  3. ベクトル・ストアを作成するコンパートメントを選択します。デフォルト・コンパートメントはリスト・ページと同じですが、作業する権限がある任意のコンパートメントを選択できます。

データソース・タイプ

次のいずれかのオプションを選択します:
  • 非構造化データ

    PDFやテキスト・ファイルなどのドキュメントをアップロードします。セマンティック検索およびRAGに使用します。

  • 体系化されたデータ

    NL2SQLおよびスキーマ対応の問合せに使用するセマンティック・ストアを作成します。

非構造化データ

「非構造化データ」を選択した場合は、次のステップを実行します。

  1. 有効期限ポリシーを有効にし、ベクトル・ストアが削除されるまでの非アクティブ期間(日数)を指定します。

    デフォルト: 100日。

  2. (オプション)「メタデータ」を展開し、最大16個のメタデータのキーと値のペアを追加します。メタデータを使用してデータ・ソースをフィルタし、エージェント検索を関連ファイルに制限します。

構造化データ

「構造化データ」を選択した場合は、次のステップに従います。

  1. 「同期コネクタの構成」で、接続タイプを選択します。

    指定できる値: OCIデータベース・ツール。

  2. 「エンリッチメント接続ID」を入力し、「エンリッチメント接続のテスト」を選択してアクセスを検証します。
  3. 「問合せ接続ID」を入力し、「問合せ接続のテスト」を選択してアクセスを確認します。
  4. 「スキーマ」で、NL2SQLおよびスキーマ対応の問合せ用に収集するデータベース・スキーマ名を指定します。
  5. 「エンリッチメント」で、セマンティック・ストアをエンリッチするタイミングを選択します。
    • なし: エンリッチメントを開始せずにセマンティック・ストアを作成します。エンリッチメントは後で実行できます。
    • 作成時: セマンティック・ストアの作成後にエンリッチメントを開始します。
    • 間隔: 繰返しスケジュールでエンリッチされたメタデータをリフレッシュします。「リフレッシュ・スケジュール間隔の詳細」に、ISO 8601期間を入力します。最小間隔は6時間です。たとえば、エンリッチされたメタデータを6時間ごとにリフレッシュする場合はPT6Hを入力し、1日に1回リフレッシュする場合はP1Dを入力します。各リフレッシュでは、選択した生成AIモデルが使用されます。期間の書式および例は、ISO 8601の期間を参照してください。
  6. (オプション)「ユーザー定義セマンティクスを含める」を有効にして、メタデータに加えてデータベース注釈、コメントおよびシノニムでセマンティック・ストアをエンリッチします。
  7. 「モデル構成」で、生成AIモデル・タイプを選択します。

    専用のAIエンドポイントとユーザー選択の埋込みモデルはサポートされません。埋込みモデルはサービスによって管理されます。

    ノート

    OpenAI gpt-oss-120bはデフォルト・モデルであり、NL2SQL専用にベンチマークされています。サポートされるその他のオンデマンド・モデルは、OCI生成AIで使用するために評価されていますが、NL2SQL固有の精度とパフォーマンスはベンチマークされていません。選択したモデルを本番で使用する前に、スキーマおよびワークロードで評価することをお薦めします。
    • デフォルト: エンリッチメントには、デフォルトのNL2SQLモデルopenai.gpt-oss-120bを使用します。
    • カスタム: 生成AIモデルで、リージョンで使用可能なオンデマンド・モデルを選択し、テナンシからアクセスできます。リージョン別の生成AIモデルを参照してください。

タグ

  1. (オプション)「タグの追加」を選択し、このベクトル・ストアにタグを割り当てます。リソース・タグを参照してください。
  2. 「作成」を選択します。