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Oracle AI Vector Search Professional 1Z0-184-25 Prüfungsfragen mit Lösungen (Q35-Q40):

35. Frage
Which SQL function is used to create a vector embedding for a given text string in Oracle Database 23ai?

A. CREATE_VECTOR_EMBEDDING
B. EMBED_TEXT
C. GENERATE_EMBEDDING
D. VECTOR_EMBEDDING

Antwort: D

Begründung:
The VECTOR_EMBEDDING function in Oracle Database 23ai generates a vector embedding from input data (e.g., a text string) using a specified model, such as an ONNX model loaded into the database. It's designed for in-database embedding creation, supporting vector search and AI applications. Options A, B, and C (GENERATE_EMBEDDING, CREATE_VECTOR_EMBEDDING, EMBED_TEXT) are not valid SQL functions in 23ai. VECTOR_EMBEDDING integrates seamlessly with the VECTOR data type and is documented as the standard method for embedding generation in SQL queries.

36. Frage
When generating vector embeddings outside the database, what is the most suitable option for storing the embeddings for later use?

A. In the database as BLOB (Binary Large Object) data
B. In a binary FVEC file with the relational data in a CSV file
C. In a CSV file
D. In a dedicated vector database

Antwort: D

Begründung:
When vector embeddings are generated outside the database, the storage choice must balance efficiency, scalability, and usability for similarity search. A CSV file (A) is simple and human-readable but inefficient for large-scale vector operations due to text parsing overhead and lack of indexing support. A binary FVEC file (B) offers a compact format for vectors, reducing storage size and improving read performance, but separating relational data into a CSV complicates integration and querying, making it suboptimal for unified workflows. Storing embeddings as BLOBs in a relational database (C) integrates well with structured data and supports SQL access, but it lacks the specialized indexing (e.g., HNSW, IVF) and query optimizations that dedicated vector databases provide. A dedicated vector database (D), such as Milvus or Pinecone (or Oracle 23ai's vector capabilities if internal), is purpose-built for high-dimensional vectors, offering efficient storage, advanced indexing, and fast approximate nearest neighbor (ANN) searches. For external generation scenarios, where embeddings are not immediately integrated into Oracle 23ai, a dedicated vector database is the most suitable due to its performance and scalability advantages. Oracle's AI Vector Search documentation indirectly supports this by emphasizing optimized vector storage for search efficiency, though it focuses on in-database solutions.

37. Frage
What is the primary purpose of the VECTOR_EMBEDDING function in Oracle Database 23ai?

A. To generate a single vector embedding for data
B. To serialize vectors into a string
C. To calculate vector dimensions
D. To calculate vector distances

Antwort: A

Begründung:
The VECTOR_EMBEDDING function in Oracle 23ai (D) generates a vector embedding from input data (e.g., text) using a specified model (e.g., ONNX), producing a single VECTOR-type output for similarity search or AI tasks. It doesn't calculate dimensions (A); VECTOR_DIMENSION_COUNT does that. It doesn't compute distances (B); VECTOR_DISTANCE is for that. It doesn't serialize vectors (C); VECTOR_SERIALIZE handles serialization. Oracle's documentation positions VECTOR_EMBEDDING as the core function for in-database embedding creation, central to vector search workflows.

38. Frage
How does an application use vector similarity search to retrieve relevant information from a database, and how is this information then integrated into the generation process?

A. Converts the question to keywords, searches for matches, and inserts the text into the response
B. Encodes the question and database chunks into vectors, finds the most similar using cosine similarity, and includes them in the LLM prompt
C. Clusters similar text chunks and randomly selects one from the most relevant cluster
D. Trains a separate LLM on the database and uses it to answer, ignoring the general LLM

Antwort: B

Begründung:
In Oracle 23ai's RAG framework, vector similarity search (A) encodes a user question and database chunks into vectors (e.g., via VECTOR_EMBEDDING), computes similarity (e.g., cosine via VECTOR_DISTANCE), and retrieves the most relevant chunks. These are then included in the LLM prompt, augmenting its response with context. Training a separate LLM (B) is not RAG; RAG uses existing models. Keyword search (C) is traditional, not vector-based, and less semantic. Clustering and random selection (D) lacks precision and isn't RAG's approach. Oracle's documentation describes this encode-search-augment process as RAG's core mechanism.

39. Frage
Which SQL statement correctly adds a VECTOR column named "v" with 4 dimensions and FLOAT32 format to an existing table named "my_table"?

A. ALTER TABLE my_table MODIFY (v VECTOR(4, FLOAT32))
B. UPDATE my_table SET v = VECTOR(4, FLOAT32)
C. ALTER TABLE my_table ADD (v VECTOR(4, FLOAT32))
D. ALTER TABLE my_table ADD v VECTOR(4, FLOAT32)

Antwort: C

Begründung:
To add a new column to an existing table, Oracle uses the ALTER TABLE statement with the ADD clause. Option B, ALTER TABLE my_table ADD (v VECTOR(4, FLOAT32)), correctly specifies the column name "v", the VECTOR type, and its attributes (4 dimensions, FLOAT32 precision) within parentheses, aligning with Oracle's DDL syntax for VECTOR columns. Option A uses MODIFY, which alters existing columns, not adds new ones, making it incorrect here. Option C uses UPDATE, a DML statement for updating data, not a DDL operation for schema changes. Option D omits parentheses around the VECTOR specification, which is syntactically invalid as Oracle requires dimensions and format to be enclosed. The SQL Language Reference confirms this syntax for adding VECTOR columns.

40. Frage
......

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