実装

このソリューションを実装するには、RAGナレッジ・ベースを作成し、RAG検索を確認する必要があります。

RAGナレッジ・ベースの通知の作成およびデータの書込み

通知ナレッジ・パイプラインを使用すると、エンタープライズ・プライベート・データ用のRAGアプリケーションを迅速に構築できます。
ナレッジ・ベース通知の作成のステップに従います:
  1. マルチモーダル・ファイルをアップロードするには、「Dify」コンソールにログインし、「Knowledge Base」モジュールに移動し、「Add File」をクリックしてマルチモーダル・ドキュメント(テキストおよびダイアグラムを含むtest_cn.pdfなど)をアップロードします。
    Difyは、ファイルをセマンティック・チャンクに自動的にセグメント化し、ベクトル・データに変換します。
  2. Oracle AI Database 26aiでベクトル書込みを確認します。
  3. ベクトル・データはOracle AI Database 26aiと同期されます。データベースにログインした後、次のSQLを実行します。
    select * from cat;
  4. 生成されたベクトル索引関連の表が表示されます。
    次に、データが正常に書き込まれたことを示します。 
    DR$IDX_DOCS_EMBEDDING_VECTOR_INDEX_4B55F797_89B4_4EEF_832C_FF2495C42CCC_NODE$I

RAG検索結果の確認

Oracle AI Database 26aiが検索の効率性と正確性を確保していることを確認します。Oracle AI Database 26aiはベクトル・データを格納します。
通知ナレッジ・ベースでリコール・テストを実行するには、次のステップに従います:
  1. Recall Testファンクションで、Oracle 26aiベクトル機能などの問合せキーワードを入力します。
  2. システムは、Oracle AI Database 26aiから関連するベクトル・スニペットを取得し、類似度スコアで結果を返します。一致例:
    • 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)