vector4 [23ai] ai벡터검색 - ChatGPT를 이용하여 실시간 응답을 받기(RAG) 실제 AI API 를 이용해서 23ai에서 PL/SQL로 질의시 답변을 받아오는 방법을 테스트해보고 정리해보았습니다.AI는 여러회사의 제품이 있지만 저는 openai의 chatgpt를 사용하였습니다. 사전준비사항으로 api를 사용하기 위해 api key를 받아와야하고, 이것은 무료가 아니고 최소 10$ 가 필요합니다.openai에서 api key를 받아오고 사용하는 방법부터 정리하겠습니다. 1) api key 받기아래 URL로 접속합니다.https://platform.openai.com/settings/organization/api-keys +create new secret key를 클릭합니다. Name과 Project를 입력 후 Create secret key를 하면 키가 나옵니다. 키는 암호화 형식.. 2024. 11. 15. [23ai] new feature 벡터 타입과 ai벡터검색 - pdf파일을 백터검색하기 (2) 테스트 목표 : 임베딩모델을 이용하여 pdf 파일을 분석하기 필요파일1)임베딩 모델 zip파일all_MiniLM_L12_v2_augmented.ziphttps://adwc4pm.objectstorage.us-ashburn-1.oci.customer-oci.com/p/VBRD9P8ZFWkKvnfhrWxkpPe8K03-JIoM5h_8EJyJcpE80c108fuUjg7R5L5O7mMZ/n/adwc4pm/b/OML-Resources/o/all_MiniLM_L12_v2_augmented.zip 2)ai-vector-search-users-guide.pdf 두개 파일을 테스트할 서버에 업로드합니다.1번파일 압축풀기$ mkdir -p /home/oracle/vector$cd /home/oracle/vector.. 2024. 11. 12. [23ai] new feature 벡터 타입과 ai벡터검색 - 유사성검색 (3) 이전글과 이어집니다.https://bae9086.tistory.com/571 이전 글에서는 pdf 파일을 chunk로 테이블에 insert하는 것까지 완료하였습니다.이 데이터를 통해 유사성 검색을 테스트 해보도록 하겠습니다. 검색할 텍스트 : different methods of backup and recovery임베딩 모델 : ALL_MINILM_L12_V2 SQLPLUS에서 수행하는 방법과 디비버(client tool)에서 수행하는 방법으로 테스트해보았습니다.두개다 방식은 동일하며,1) 임베딩모델을 이용하여 쿼리 벡터를 먼저 생성한 후2)쿼리 벡터를 이용하여 유사한 Chunk를 테이블에서 검색합니다. 0)임베딩 모델 확인 ORA-40284: 모델이 존재하지 않습니다 발생시에는 DROP 후 재생성합니.. 2024. 11. 12. [23ai] new feature 벡터 타입과 ai벡터검색 (1) 23ai가 되면서 생긴 새로운 데이터타입입니다.사용법은 아래와 같습니다.CREATE TABLE docs (doc_id INT, doc_text CLOB, doc_vector VECTOR); 그렇다면 벡터 검색이란 무엇이고 어떤 경우에 사용할까요?Oracle AI 벡터 검색Oracle AI Vector Search stores vector embeddings, which are mathematical vector representations of data points.수학적 벡터인 벡터임베딩을 저장하는데요. 벡터란 수학적인 벡터를 의미하고 임베딩은 자연언어 처리분야에서 자연언어를 벡터로 바꾸는 방식을 뜻하며 표현(representation)이라고도 합니다.벡터는 크기와 방향을 가진 데이터로 유사한 의미를 .. 2024. 11. 11. 이전 1 다음
