Oracle AI 向量搜索：生成摘要

Oracle AI 向量搜索专为人工智能 (AI) 工作负载而设计，使您能够基于语义而非关键字查询数据。Oracle AI 向量搜索的最大优势之一是，可以在一个系统中将非结构化数据的语义搜索与业务数据的关系搜索相结合。这不仅功能强大，而且效率更高，因为您无需添加专门的向量数据库，从而消除了多个系统之间数据碎片化的痛苦。

此外，您的向量可以受益于 Oracle 数据库的所有强大功能，例如以下功能

本指南演示了如何使用 Oracle AI 向量搜索中的摘要功能，以使用 OracleSummary 为您的文档生成摘要。

如果您刚开始使用 Oracle 数据库，请考虑探索免费的 Oracle 23 AI，它为设置数据库环境提供了很好的入门介绍。在使用数据库时，通常建议避免默认使用系统用户；相反，您可以创建自己的用户以增强安全性和自定义性。有关用户创建的详细步骤，请参阅我们的端到端指南，其中还展示了如何在 Oracle 中设置用户。此外，了解用户权限对于有效管理数据库安全性至关重要。您可以在关于管理用户帐户和安全性的Oracle 官方指南中了解更多关于此主题的信息。

先决条件

请安装 Oracle Python 客户端驱动程序，以便将 Langchain 与 Oracle AI 向量搜索一起使用。

# pip install oracledb

连接到 Oracle 数据库

以下示例代码将演示如何连接到 Oracle 数据库。默认情况下，python-oracledb 在“Thin”模式下运行，该模式直接连接到 Oracle 数据库。此模式不需要 Oracle 客户端库。但是，当 python-oracledb 使用它们时，可以使用一些额外的功能。当使用 Oracle 客户端库时，python-oracledb 被称为处于“Thick”模式。两种模式都具有全面的功能，支持 Python 数据库 API v2.0 规范。请参阅以下指南，其中介绍了每种模式下支持的功能。如果您无法使用 thin 模式，您可能需要切换到 thick 模式。

import sys

import oracledb

# please update with your username, password, hostname and service_name
username = "<username>"
password = "<password>"
dsn = "<hostname>/<service_name>"

try:
    conn = oracledb.connect(user=username, password=password, dsn=dsn)
    print("Connection successful!")
except Exception as e:
    print("Connection failed!")
    sys.exit(1)

生成摘要

Oracle AI 向量搜索 Langchain 库提供了一套专为文档摘要设计的 API。它支持多种摘要提供商，例如 Database、OCIGENAI、HuggingFace 等，允许用户选择最符合其需求的提供商。为了利用这些功能，用户必须按照规定配置摘要参数。有关这些参数的详细信息，请查阅《Oracle AI 向量搜索指南》。

注意：用户可能需要设置代理，以便使用除 Oracle 内部和默认提供商“database”之外的某些第三方摘要生成提供商。如果您没有代理，请在实例化 OracleSummary 时删除代理参数。

# proxy to be used when we instantiate summary and embedder object
proxy = "<proxy>"

以下示例代码将演示如何生成摘要

from langchain_community.utilities.oracleai import OracleSummary
from langchain_core.documents import Document

"""
# using 'ocigenai' provider
summary_params = {
    "provider": "ocigenai",
    "credential_name": "OCI_CRED",
    "url": "https://inference.generativeai.us-chicago-1.oci.oraclecloud.com/20231130/actions/summarizeText",
    "model": "cohere.command",
}

# using 'huggingface' provider
summary_params = {
    "provider": "huggingface",
    "credential_name": "HF_CRED",
    "url": "https://api-inference.huggingface.co/models/",
    "model": "facebook/bart-large-cnn",
    "wait_for_model": "true"
}
"""

# using 'database' provider
summary_params = {
    "provider": "database",
    "glevel": "S",
    "numParagraphs": 1,
    "language": "english",
}

# get the summary instance
# Remove proxy if not required
summ = OracleSummary(conn=conn, params=summary_params, proxy=proxy)
summary = summ.get_summary(
    "In the heart of the forest, "
    + "a lone fox ventured out at dusk, seeking a lost treasure. "
    + "With each step, memories flooded back, guiding its path. "
    + "As the moon rose high, illuminating the night, the fox unearthed "
    + "not gold, but a forgotten friendship, worth more than any riches."
)

print(f"Summary generated by OracleSummary: {summary}")

API 参考:OracleSummary | Document

端到端演示

请参考我们的完整演示指南《Oracle AI 向量搜索端到端演示指南》，以借助 Oracle AI 向量搜索构建端到端 RAG 管道。

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