Oracle 데이터베이스 벡터 저장소 커넥터 사용(미리 보기)

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Oracle Database Vector Store 커넥터 NuGet 패키지를 프로젝트에 추가합니다.

dotnet add package Oracle.VectorData --prerelease

의미 체계 커널에서 제공하는 확장 메서드를 IServiceCollection 사용하여 종속성 주입 컨테이너에 벡터 저장소를 추가할 수 있습니다. 이 경우 클래스의 Oracle.VectorData.OracleVectorStore 인스턴스도 컨테이너에 등록됩니다.

using Microsoft.SemanticKernel;
using Oracle.VectorData;
using Microsoft.Extensions.DependencyInjection;

// Using Kernel Builder.
var builder = Kernel.CreateBuilder();
builder.Services.AddOracleVectorStore("<connection string>");

using Microsoft.AspNetCore.Builder;
using Oracle.VectorData;
using Microsoft.Extensions.DependencyInjection;

// Using IServiceCollection with ASP.NET Core.
var builder = WebApplication.CreateBuilder(args);
builder.Services.AddOracleVectorStore("<connection string>");

매개 변수를 사용하지 않는 확장 메서드도 사용할 수 있습니다. 이를 위해서는 클래스의 인스턴스를 Oracle.ManagedDataAccess.Client.OracleDataSource 종속성 주입 컨테이너에 별도로 등록해야 합니다.

using Microsoft.SemanticKernel;
using Oracle.VectorData;
using Microsoft.Extensions.DependencyInjection;
using Oracle.ManagedDataAccess.Client;

// Using Kernel Builder.
var kernelBuilder = Kernel.CreateBuilder();
builder.Services.AddSingleton<OracleDataSource>(sp =>
{
    OracleDataSourceBuilder dataSourceBuilder = new("<connection string>");
    return dataSourceBuilder.Build();
});

builder.Services.AddOracleVectorStore();

using Microsoft.AspNetCore.Builder;
using Oracle.VectorData;
using Microsoft.Extensions.DependencyInjection;
using Oracle.ManagedDataAccess.Client;

// Using IServiceCollection with ASP.NET Core.
var builder = WebApplication.CreateBuilder(args);
builder.Services.AddSingleton<OracleDataSource>(sp =>
{
    OracleDataSourceBuilder dataSourceBuilder = new("<connection string>");
    return dataSourceBuilder.Build();
});

builder.Services.AddOracleVectorStore();

사용자 지정 데이터 원본 또는 연결 문자열을 사용하여 Oracle Database Vector Store 인스턴스를 직접 생성할 수 있습니다.

using Oracle.VectorData;
using Oracle.ManagedDataAccess.Client;

OracleDataSourceBuilder dataSourceBuilder = new("<connection string>");
var dataSource = dataSourceBuilder.Build();

var connection = new OracleVectorStore(dataSource);

using Oracle.VectorData;

var connection = new OracleVectorStore("<connection string>");

사용자 지정 데이터 원본 또는 연결 문자열을 사용하여 명명된 컬렉션에 대한 직접 참조를 생성할 수 있습니다.

using Oracle.VectorData;
using Oracle.ManagedDataAccess.Client;

OracleDataSourceBuilder dataSourceBuilder = new("<connection string>");
var dataSource = dataSourceBuilder.Build();

var collection = new OracleCollection<string, Hotel>(dataSource, "skhotels");

using Oracle.VectorData;

var collection = new OracleCollection<string, Hotel>("<connection string>", "skhotels");

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Oracle Database Vector Store 커넥터를 설치합니다.

pip install semantic-kernel[oracledb]

OracleSettings, OracleStore 및 OracleCollection 클래스를 가져옵니다.

from semantic_kernel.connectors.oracle import OracleSettings, OracleStore, OracleCollection

OracleSettings 클래스는 Oracle Database에 대한 비동기 연결을 만드는 데 필요한 구성을 보유합니다. OracleStore 클래스는 데이터를 저장하고 검색하는 데 사용되며 OracleCollection 클래스는 컬렉션 내의 레코드를 관리하고 검색합니다. 이러한 클래스를 사용하여 Oracle Vector Store를 설정합니다.

# Read the environment settings
oracle_settings = OracleSettings()

# Create a connection pool
pool = await oracle_settings.create_connection_pool(
    wallet_location=<wallet_location>,
    wallet_password=<wallet_password>)

# Create an Oracle Vector Store
store = OracleStore(
    connection_pool=pool,
)

# Get a collection
collection = await store.get_collection(
    record_type=HotelSample,
    collection_name=Hotel,
    embedding_generator=text_embedding)

# Create a collection if it does not exist
await collection.ensure_collection_exists()

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Oracle 데이터베이스 벡터 저장소 커넥터를 설정합니다.

// Copyright (c) Microsoft. All rights reserved.
package com.microsoft.semantickernel.samples.syntaxexamples.memory;

import com.microsoft.semantickernel.data.jdbc.JDBCVectorStore;
import com.microsoft.semantickernel.data.jdbc.JDBCVectorStoreOptions;
import com.microsoft.semantickernel.data.jdbc.JDBCVectorStoreRecordCollection;
import com.microsoft.semantickernel.data.jdbc.JDBCVectorStoreRecordCollectionOptions;
import com.microsoft.semantickernel.data.jdbc.oracle.OracleVectorStoreQueryProvider;
import com.microsoft.semantickernel.data.vectorstorage.VectorStoreRecordCollection;
import com.microsoft.semantickernel.samples.documentationexamples.data.index.Hotel;
import java.sql.SQLException;
import java.util.Collections;
import oracle.jdbc.datasource.impl.OracleDataSource;

public class VectorStoreWithOracle {

    public static void main(String[] args) throws SQLException {
        System.out.println("==============================================================");
        System.out.println("============== Oracle Vector Store Example ===================");
        System.out.println("==============================================================");

        // Configure the data source
        OracleDataSource dataSource = new OracleDataSource();
        dataSource.setURL("jdbc:oracle:thin:@localhost:1521/FREEPDB1");
        dataSource.setUser("scott");
        dataSource.setPassword("tiger");

        // Build a query provider
        OracleVectorStoreQueryProvider queryProvider = OracleVectorStoreQueryProvider.builder()
            .withDataSource(dataSource)
            .build();

        // Build a vector store
        JDBCVectorStore vectorStore = JDBCVectorStore.builder()
            .withDataSource(dataSource)
            .withOptions(JDBCVectorStoreOptions.builder()
                .withQueryProvider(queryProvider)
                .build())
            .build();

        // Get a collection from the vector store
        VectorStoreRecordCollection<String, Hotel> collection = vectorStore.getCollection(
            "skhotels",
            JDBCVectorStoreRecordCollectionOptions.<Hotel>builder()
                .withRecordClass(Hotel.class)
                .build());

        // Create the collection if it doesn't exist yet.
        collection.createCollectionAsync().block();

        collection.upsertAsync(new Hotel("1",
            "HotelOne",
            "Desc for HotelOne",
            Collections.emptyList(), Collections.emptyList()),
            null)
            .block();

    }

}

데이터 매핑

Oracle Database Vector Store 커넥터는 데이터 모델에서 스토리지로 데이터를 매핑할 때 기본 매퍼를 제공합니다. 이 매퍼는 데이터 모델 속성 목록을 Oracle 데이터베이스 열로 직접 변환하여 스토리지 스키마로 변환합니다.

Oracle Database Vector Store 커넥터는 데이터 모델 주석 및 레코드 정의를 지원합니다. 주석을 사용하여 인덱스 및 데이터베이스 열 매핑을 만들기 위해 데이터 모델에 정보를 제공할 수 있습니다. 레코드 정의를 사용하여 데이터 모델과 별도로 정보를 정의하고 제공할 수 있습니다.

다음 표에서는 Oracle Database와 C#간의 기본 기본 키 데이터 형식 매핑을 보여 냅니다.

다음 표에서는 nullable 형식을 비롯한 기본 데이터 속성 형식 매핑을 보여 있습니다.

Oracle Database 23ai부터 데이터베이스 벡터를 .NET에 매핑할 수 있습니다. 데이터 형식입니다. 여러 벡터 열이 지원됩니다. 다음 표에서는 nullable 형식을 비롯한 기본 벡터 속성 형식 매핑을 보여 있습니다.

속성 이름 재정의

데이터 속성 및 벡터 속성의 경우 데이터 모델 속성 이름과 다른 스토리지에서 사용할 이름을 재정의할 수 있습니다. 속성 이름 재정의는 데이터 모델 속성 또는 레코드 정의에서 옵션을 설정할 StorageName 때 발생합니다.

다음은 코드 샘플이 설정된 데이터 모델 StorageName 및 Oracle SQL 명령에 표시되는 방법입니다.

using Microsoft.Extensions.VectorData;

public class Hotel
{
    [VectorStoreKey]
    public long HotelId { get; set; }

    [VectorStoreData(StorageName = "hotel_name")]
    public string? HotelName { get; set; }

    [VectorStoreData(StorageName = "hotel_description")]
    public string? Description { get; set; }

    [VectorStoreVector(Dimensions: 384, DistanceFunction = DistanceFunction.CosineDistance)]
    public ReadOnlyMemory<float>? DescriptionEmbedding { get; set; }
}

CREATE TABLE "MYSCHEMA"."Hotels"
  ("HotelId" NUMBER(10),
   "hotel_name" NVARCHAR2(2000),
   "hotel_description" NVARCHAR2(2000),
   "DescriptionEmbedding" VECTOR(384, FLOAT32),
   PRIMARY KEY ( "HotelId" )
);

더 알아보세요

자세한 내용은 다음 Oracle Database Vector Store 커넥터 리소스를 참조하세요.

• 의미 체계 커널용 Oracle 데이터베이스 벡터 저장소 커넥터 소개 주요 커넥터 기능, 클래스를 설명하고 커넥터를 사용하여 샘플 AI 벡터 검색 애플리케이션을 통해 판독기를 안내합니다.
• 설명서: 의미 체계 커널(.NET) API용 Oracle 데이터베이스 벡터 저장소 커넥터 클래스 Oracle 벡터 데이터베이스에서 데이터를 추가하고, 데이터를 검색하고, 벡터 검색을 수행하기 위한 Oracle Database Vector Store 커넥터 클래스에 대한 정보를 포함합니다.
• 설명서: .NET용 Oracle 데이터 공급자 Oracle Database Vector Store 커넥터용 ADO.NET 데이터 공급자인 .NET용 Oracle 데이터 공급자(ODP.NET)에 대한 정보를 포함합니다.

데이터 매핑

Oracle Database Vector Store 커넥터는 데이터 모델에서 스토리지로 매핑할 때 기본 매퍼를 제공합니다. 이 매퍼는 데이터 모델의 속성 목록을 Oracle 데이터베이스 열로 직접 변환하여 스토리지 스키마로 변환합니다.

Oracle Database Vector Store 커넥터는 데이터 모델 주석 및 레코드 정의를 지원합니다. 주석을 사용하여 인덱스 및 데이터베이스 열 매핑을 만들기 위해 데이터 모델에 정보를 제공할 수 있습니다. 레코드 정의를 사용하여 데이터 모델과 별도로 정보를 정의하고 제공할 수 있습니다.

다음 표에서는 Oracle Database와 Python 간의 기본 기본 키 데이터 형식 매핑을 보여줍니다.

Oracle Database 23ai부터 데이터베이스 벡터를 Python 데이터 형식에 매핑할 수 있습니다. 여러 벡터 열이 지원됩니다. 다음 표에서는 기본 벡터 속성 형식 매핑을 보여줍니다.

더 알아보세요

자세한 내용은 다음 리소스를 참조하세요.

• 설명서: python-oracledb

데이터 매핑

Oracle Database Vector Store 커넥터는 데이터 모델에서 스토리지로 데이터를 매핑할 때 기본 매퍼를 제공합니다. 이 매퍼는 데이터 모델 속성 목록을 Oracle 데이터베이스 열로 직접 변환하여 스토리지 스키마로 변환합니다.

Oracle Database Vector Store 커넥터는 데이터 모델 주석 및 레코드 정의를 지원합니다. 주석을 사용하여 인덱스 및 데이터베이스 열 매핑을 만들기 위해 데이터 모델에 정보를 제공할 수 있습니다. 레코드 정의를 사용하여 데이터 모델과 별도로 정보를 정의하고 제공할 수 있습니다.

Oracle Database와 Java 간 기본 키 데이터 형식의 기본 매핑과 ResultSet에서 데이터를 검색하기 위한 해당 메서드는 다음 표에 나와 있습니다.

다음 표는 데이터를 가져오는 관련 메서드와 함께 기본 데이터 속성 유형 매핑을 보여 줍니다.ResultSet

Oracle Database 23ai부터 데이터베이스 벡터를 Java 데이터 형식에 매핑할 수 있습니다. 여러 벡터 열이 지원됩니다. 다음 표에서는 기본 벡터 속성 형식 매핑을 보여줍니다.