Oracle AI Vector Search 允许根据概念内容轻松搜索存储在任务关键型数据库中的文档、图像和关系数据
生成式 AI 现在可用于询问有关 Oracle 数据库中存储的私有数据的自然语言问题。
德克萨斯州奥斯汀 — 2024 年 5 月 2 日。Oracle Database 23ai 是 Oracle 融合数据库的最新版本，现已作为广泛的云服务广泛提供。这一长期支持版本包括 Oracle AI Vector Search 和 300 多个附加主要功能，专注于简化 AI 与数据的使用、加速应用程序开发以及运行关键任务工作负载。新的 AI 矢量搜索功能使客户能够安全地将文档、图像和其他非结构化数据的搜索与私人业务数据的搜索结合起来，而无需移动或复制数据。 Oracle Database 23ai 将 AI 算法引入数据所在的位置，而不必将数据移动到 AI 算法所在的位置。这使得AI可以在Oracle数据库中实时运行，大大提高了AI的有效性、效率和安全性。
Oracle Database 23ai 可在 Oracle Exadata 数据库服务、Oracle Exadata Cloud@Customer 和 Oracle Base 数据库服务以及 Oracle Database@Azure 上的 Oracle 云基础设施 (OCI) 中使用。
关键任务数据库技术执行副总裁 Juan Loaiza 表示：“Oracle Database 23ai 改变了全球企业的游戏规则，由于此版本中突破性 AI 技术的重要性，我们将其重命名为 Oracle Database 23ai。”甲骨文。 “AI 矢量搜索与新的统一开发范例和关键任务功能相结合，使开发人员和数据专业人员可以轻松构建智能应用程序、提高开发人员生产力并运行关键任务工作负载。”
野村综合研究所 NRI 认证 IT 架构师 Shinichiro Otsuka 表示：“我们很高兴看到 AI Vector Search 添加到 Oracle 数据库中。我们很高兴能够在与其他工作负载相同的 Oracle 数据库中运行 AI Vector Search，这使我们能够提供可靠且安全的解决方案。”
Oracle Database 23ai 中的新功能包括：
数据人工智能
- Oracle AI Vector Search：使客户可以根据概念内容而不是特定的单词、像素或数据值轻松搜索文档、图像和关系数据。 AI矢量搜索使LLMs能够使用自然语言界面查询私人商业数据，并帮助LLMs提供更准确和相关的结果。此外，AI矢量搜索允许开发人员轻松地将语义搜索功能添加到新应用程序和现有应用程序中。 Oracle 数据库的所有任务关键型功能现在都可以与 AI 向量透明地配合使用，使 Oracle 客户能够为其最关键的任务应用程序运行 AI 矢量搜索。通过在同一个高性能数据库中存储和处理业务和矢量数据，客户可以将 AI 矢量搜索无缝集成到现有业务应用程序中，以实施新的创新 AI 用例，而不会影响数据安全。
- Oracle Exadata 系统软件 24ai：Exadata 智能存储可将 AI 矢量搜索速度提高几个数量级。这使得应用程序能够针对大量数据和大量用户运行 AI 矢量搜索。
- OCI GoldenGate 23ai：GoldenGate 支持跨云数据存储的异构数据集成和高可用性。 GoldenGate 23ai 提供了新功能，允许跨异构向量存储实时复制向量。它还允许企业通过将数据从现有数据库复制到 Oracle Database 23ai，以最小的风险快速将 AI 引入其所有数据，在 Oracle Database 23ai 中可以对数据进行矢量化和索引以进行快速 AI 搜索。
加速应用程序开发
- JSON 关系统一：JSON 关系二元性解决了某些应用程序使用数据的方式与关系数据库存储数据的方式之间的不匹配问题。几十年来，开发人员一直能够使用 SQL 读取和写入关系数据。现在，他们还可以使用 JSON 通过 REST 或本机 JSON API 轻松检索和存储相同的数据，而不会影响关系数据模型固有的数据一致性、存储效率和灵活性。借助 JSON 关系二元视图，开发人员和客户不再需要为其数据选择单一数据模型。他们在同一数据上同时受益于 JSON 和关系数据模型。
- 图关系统一：操作属性图使开发人员能够轻松构建使用属性图查询导航数据之间和数据内的连接的应用程序。属性图查询可以在 Oracle 数据库支持的所有类型的数据之上运行，包括关系数据、JSON 数据和空间数据。开发人员可以直接在操作数据上定义图形模型，并使用新的 ISO 标准 SQL/PGQ 语法查询图形。这使得创建分析数据之间（例如多个金融交易之间）的连接、模式和关系的应用程序变得更加容易和快捷。
- 免费的开发人员数据库：始终免费的自治数据库在云中无限期地提供两个免费的自治数据库无服务器实例，并提供预集成的工具，包括 Oracle APEX、Select AI、数据库工具、机器学习和图形。 Autonomous Database Free 容器映像和 Oracle Database Free 现在支持 Oracle Database 23ai，使开发人员能够轻松下载并尝试最新功能，包括 AI 矢量搜索、JSON 关系对偶性和使用 SQL 的操作属性图。
关键任务数据
- 采用 RAFT 的 Oracle 全球分布式数据库：Oracle 全球分布式数据库允许云中的数据跨多个位置的多个物理数据库（而不是一个数据库）存储，同时向应用程序公开单个数据库映像。它用于实现超大规模并帮助解决数据驻留和数据主权要求。现在，物理数据库之间的 RAFT 复制可实现自动故障转移，在个位数秒内实现零数据丢失。在构建必须实现超高可扩展性和可用性的云规模分布式数据库时，这一点至关重要。将数据库内部的复制与基于 RAFT 的协议集成在一起，简化了容错分布式数据库的创建和管理，并减少了维护主动-主动可用性的手动流程的需要。
- Oracle True Cache：True Cache 是内存中、始终一致、应用程序透明的高性能中间层缓存。 Oracle True Cache 缩短了应用程序响应时间，同时减少了数据库服务器上的负载。与其他中间层缓存不同，True Cache 数据在每个时间点都会自动保持事务一致性。 True Cache 不需要开发人员编写代码来填充和管理缓存中的数据，这使得在应用程序和数据库之间部署变得很容易。 True Cache 将 Oracle 数据库的丰富功能引入中间层缓存。 True Cache 中提供所有 Oracle SQL、JSON 和图形查询功能。
- 数据库内 SQL 防火墙：Oracle SQL 防火墙有助于保护数据库免受未经授权的 SQL 攻击，包括 SQL 注入攻击。 Oracle SQL Firewall 内置于 Oracle Database 23ai 中，提供了一种可扩展、高性能且难以绕过的方式来应对黑客和受损内部帐户带来的风险。此外，组织可以使用 Oracle Data Safe 来管理多个 SQL 防火墙，以显着降低部署成本。
“生成式人工智能的兴起重新强调了向量数据库作为搜索非结构化和结构化数据源中的高效数据的手段。然而，根据我们的经验，孤立的数据库成为另一种需要管理和保持同步的数据资源。”IDC 数据管理软件研究副总裁 Carl Olofson 说道。 “由于需要使用 RAG 技术对业务数据进行微调LLMs，因此过时的数据是不可接受的。 Oracle Database 23ai 旨在通过使用 AI 矢量搜索实现矢量与客户数据的协调来解决此问题。它提供了客户为生成人工智能奠定基础所需的一套集成功能，在从项目转向生产时保持内容的最新性和相关性，并利用数据库固有的所有进步。借助 Oracle Database 23ai 中的生成式 AI 创新，特别是 AI 矢量搜索，Oracle 为客户带来了巨大的飞跃，提供了一体化解决方案。”
