实施

要实施此解决方案，您必须创建 RAG 知识库并验证您的 RAG 搜索。

创建 Dify RAG 知识库并写入数据

通过 Dify Knowledge Pipeline，您可以快速构建适用于企业专用数据的 RAG 应用。

按照以下步骤创建 Dify 知识库：

1. 要上载多模式文件，请登录到 Dify 控制台，转至 Knowledge Base（知识库）模块，然后单击 Add File（添加文件）以上载多模式文档（例如，包含文本和图表的 test_cn.pdf）。
   Dify 会自动将文件分段为语义块，并将其转换为向量数据。
2. 在 Oracle AI Database 26ai 中验证向量写入。
3. 向量数据已同步到 Oracle AI Database 26ai。登录到数据库后，执行以下 SQL：

   select * from cat;

4. 您应看到生成的向量索引相关表。
   以下指示已成功写入数据：

   DR$IDX_DOCS_EMBEDDING_VECTOR_INDEX_4B55F797_89B4_4EEF_832C_FF2495C42CCC_NODE$I

验证 RAG 搜索结果

验证 Oracle AI Database 26ai 可确保搜索效率和准确性。Oracle AI Database 26ai 存储向量数据。

按照以下步骤在 Dify 知识库中运行撤回测试：

1. 在 Recall Test 函数中，输入查询关键字，例如 Oracle 26ai vector features 。
2. 系统从 Oracle AI Database 26ai 检索相关的向量片段，并返回具有相似性分数的结果。示例匹配：

   • 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)