Implementar

Para implementar esta solução, você deve criar sua base de conhecimento RAG e verificar sua pesquisa RAG.

Crie uma Base de Conhecimento Dify RAG e Grave Dados

Com o Pipeline de Conhecimento Dify, você pode criar rapidamente um aplicativo RAG para dados privados corporativos.

Siga estas etapas para criar a base de conhecimento Dify:

Para fazer upload de um arquivo multimodal, faça log-in na console do Dify, vá para o módulo Knowledge Base e clique em Adicionar Arquivo para fazer upload de um documento multimodal (por exemplo, test_cn.pdf contendo texto e diagramas).
O Dify segmenta automaticamente o arquivo em blocos semânticos e os converte em dados vetoriais.
Verifique a gravação vetorial no Oracle AI Database 26ai.
Os dados do vetor são sincronizados com o Oracle AI Database 26ai. Depois de fazer log-in no banco de dados, execute o seguinte SQL:
```
select * from cat;
```
Você deverá ver tabelas relacionadas ao índice vetorial gerado.
O seguinte indica que os dados foram gravados com êxito:
```
DR$IDX_DOCS_EMBEDDING_VECTOR_INDEX_4B55F797_89B4_4EEF_832C_FF2495C42CCC_NODE$I
```

Verificar Resultados da Pesquisa de RAG

Verifique se o Oracle AI Database 26ai garante eficiência e precisão de pesquisa. O Oracle AI Database 26ai armazena dados vetoriais.

Siga estas etapas para executar um teste de recall na Base de Conhecimento Dify:

Na função Recall Test, informe uma palavra-chave de consulta, como recursos do vetor Oracle 26ai.

O sistema recupera trechos de vetores relevantes do Oracle AI Database 26ai e retorna resultados com pontuações de similaridade. O exemplo corresponde a:

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)