Semantische Suche und RAG: Innovativer Einsatz der Vektorsuche in der Oracle Datenbank 23ai
Referenten: Jenny Pretzsch und Toni Roob, Robotron Datenbank-Software GmbH
Der Vortrag beschäftigt sich mit einem Ansatz für die Nutzung der Vektorsuche in der Oracle Datenbank 23ai.
Dieser Ansatz verwendet die in Oracle integrierte Vektorfunktionalität, um präzise und kontextrelevante Ergebnisse aus komplexen Datensätzen zu liefern und traditionelle Datenbankabfragen in leistungsstarke semantische Suchvorgänge zu transformieren, die weit über traditionelle Abfragemethoden hinausgehen. Durch die Verwendung von Vektorrepräsentationen werden Ähnlichkeiten zwischen Datenpunkten effizient erfasst und verarbeitet.
Aufbauend auf dieser Vektorsuche, wird das Prinzip des RAG (Retrieval-Augmented Generation) angewendet und unter Anwendung einer Similarity Metric relevante Daten aus Anfrage und gefundenen Datensätzen ermittelt und anschließend an ein Large Language Model (LLM) gesendet. (z.B. an Oracle OCI AI oder an ein lokales Llama 3 etc.). Das LLM wandelt die datenbasierenden Ergebnisse abschließend in kontextbasierende, menschenähnliche Textausgaben um.
Zur besseren Veranschaulichung demonstrieren wir die Leistungsfähigkeit dieser Technologie anhand einer Rezeptdatenbank für Speisen und Getränke. Wir erörtern die technische Implementierung, Herausforderungen bei der Integration und die signifikanten Verbesserungen in der Suchqualität.