Oracle AI Vector Search 기능 소개 및 활용 예제

이 블로그에 담긴 내용은 순전히 개인적인 견해이며, 특정 제품이나 회사의 공식 입장을 대변하지 않습니다.

개요

Oracle AI Vector Search는 대규모 비정형 데이터에서 유사도 검색 및 분석을 지원하는 첨단 기술입니다.

벡터 검색을 활용하면 텍스트, 이미지, 그래프 데이터 등 다양한 데이터 유형에서 높은 정밀도로 검색 및 분류를 수행할 수 있습니다.

본 블로그에서는 Oracle AI Vector Search의 기본 개념부터 활용 사례, 고급 기술, 그리고 생성형 AI와의 통합까지 다양한 주제를 다루며, 실무에 적용할 수 있는 구체적인 방법을 제시합니다.

목차

• Oracle AI Vector Search
  • 비정형 데이터를 검색하는 기술(Oracle AI Vector Search) : 벡터 검색의 필요성과 Oracle AI Vector Search의 기본 기능에 대해서 소개합니다.
  • 벡터 검색 기술 활용 사례
    1. 텍스트 유사도 검색 : 텍스트 데이터를 벡터화하여 유사도를 기반으로 검색하는 방법을 소개합니다. 고객 리뷰 분석, 문서 추천 등 다양한 활용 사례를 살펴봅니다.
    2. 데이터 분류 : 벡터 검색을 활용하여 데이터를 분류하는 방법을 다룹니다. 예시로 이미지 분류를 통해 기술의 원리를 설명합니다.
  • 벡터 검색 기술 고급 활용
    1. 정형 데이터를 벡터로 전환 : Oracle Machine Learning의 특징 추출 알고리즘을 사용하여 정형 데이터를 벡터화하는 방법과 그 이점을 소개합니다.
    2. 하이브리드 백터 검색 : 정형 및 비정형 데이터를 결합한 하이브리드 검색의 개념과 실무에서의 구현 방안을 다룹니다.
    3. 그래프 검색 연계 : 벡터 검색과 그래프 데이터베이스를 연계하여 더 나은 검색 결과를 도출하는 방법을 설명합니다.
  • 생성형 AI와의 연동
    1. 텍스트 생성 요청 : 생성형 AI를 활용하여 텍스트를 생성하는 방법과 활용 사례를 다룹니다.
    2. 데이터 분석 및 변환 : 생성형 AI를 활용하여 데이터를 분석 및 변환하는 방법을 소개합니다.
    3. SQL 생성 및 검색 : 생성형 AI를 사용하여 자연어로 SQL를 생성하여 데이터를 검색하고 활용하는 방법을 소개합니다.
  • RAG 애플리케이션 구현
    1. 지식 검색 : 벡터 검색을 활용하여 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 애플리케이션을 구현하는 방법과 활용 사례를 다룹니다

마무리

Oracle AI Vector Search는 데이터 검색과 분석의 새로운 가능성을 열어줍니다. 기본적인 활용부터 생성형 AI와의 결합에 이르기까지 이 기술은 다양한 산업에서 혁신적인 결과를 만들어낼 수 있습니다.

이 블로그 시리즈를 통해 Oracle AI Vector Search를 체계적으로 학습하고 실무에 적용할 수 있는 자신감을 가지시길 바랍니다.

앞으로도 Oracle 기술을 활용한 유용한 정보를 지속적으로 제공할 예정이니 많은 관심 부탁드립니다!