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1Z0-184-25: Oracle AI Vector Search Professional Dumps & PassGuide 1Z0-184-25 Examen

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Oracle 1Z0-184-25 Prüfungsplan:

Thema
Einzelheiten

Thema 1

• Understand Vector Fundamentals: This section of the exam measures the skills of Data Engineers in working with vector data types for storing embeddings and enabling semantic queries. It covers vector distance functions and metrics used in AI vector search. Candidates must demonstrate proficiency in performing DML and DDL operations on vectors to manage data efficiently.

Thema 2

• Performing Similarity Search: This section tests the skills of Machine Learning Engineers in conducting similarity searches to find relevant data points. It includes performing exact and approximate similarity searches using vector indexes. Candidates will also work with multi-vector similarity search to handle searches across multiple documents for improved retrieval accuracy.

Thema 3

• Building a RAG Application: This section assesses the knowledge of AI Solutions Architects in implementing retrieval-augmented generation (RAG) applications. Candidates will learn to build RAG applications using PL
• SQL and Python to integrate AI models with retrieval techniques for enhanced AI-driven decision-making.

 

>> 1Z0-184-25 Vorbereitungsfragen <<

1Z0-184-25 Übungsfragen: Oracle AI Vector Search Professional & 1Z0-184-25 Dateien Prüfungsunterlagen

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Oracle AI Vector Search Professional 1Z0-184-25 Prüfungsfragen mit Lösungen (Q26-Q31):

26. Frage
Which function should you use to determine the storage format of a vector?

• A. VECTOR_EMBEDDING
• B. VECTOR_NORM
• C. VECTOR_CHUNKS
• D. VECTOR_DIMENSION_FORMAT

Antwort: D

 

27. Frage
Which statement best describes the core functionality and benefit of Retrieval Augmented Generation (RAG) in Oracle Database 23ai?

• A. It empowers LLMs to interact with private enterprise data stored within the database, leading to more context-aware and precise responses to user queries
• B. It primarily aims to optimize the performance and efficiency of LLMs by using advanced data retrieval techniques, thus minimizing response times and reducing computational overhead
• C. It enables Large Language Models (LLMs) to access and process real-time data streams from diverse sources to generate the most up-to-date insights
• D. It allows users to train their own specialized LLMs directly within the Oracle Database environment using their internal data, thereby reducing reliance on external AI providers

Antwort: A

Begründung:
RAG in Oracle Database 23ai combines vector search with LLMs to enhance responses by retrieving relevant private data from the database (e.g., via VECTOR columns) and augmenting LLM prompts. This (A) improves context-awareness and precision, leveraging enterprise-specific data without retraining LLMs. Optimizing LLM performance (B) is a secondary benefit, not the core focus. Training specialized LLMs (C) is not RAG's purpose; it uses existing models. Real-time streaming (D) is possible but not the primary benefit, as RAG focuses on stored data retrieval. Oracle's RAG documentation emphasizes private data integration for better LLM outputs.

 

28. Frage
What is the primary difference between the HNSW and IVF vector indexes in Oracle Database 23ai?

• A. HNSW is partition-based, whereas IVF uses neighbor graphs for indexing
• B. Both operate identically but differ in memory usage
• C. HNSW uses an in-memory neighbor graph for faster approximate searches, whereas IVF uses the buffer cache with partitions
• D. HNSW guarantees accuracy, whereas IVF sacrifices performance for accuracy

Antwort: C

 

29. Frage
You need to prioritize accuracy over speed in a similarity search for a dataset of images. Which should you use?

• A. Approximate similarity search with IVF indexing and target accuracy of 70%
• B. Multivector similarity search with partitioning
• C. Exact similarity search using a full table scan
• D. Approximate similarity search with HNSW indexing and target accuracy of 70%

Antwort: C

Begründung:
To prioritize accuracy over speed, exact similarity search with a full table scan (C) computes distances between the query vector and all stored vectors, guaranteeing 100% recall without approximation trade-offs. HNSW with 70% target accuracy (A) and IVF with 70% (D) are approximate methods, sacrificing accuracy for speed via indexing (e.g., probing fewer neighbors). Multivector search (B) isn't a standard Oracle 23ai term; partitioning aids scale, not accuracy. Exact search, though slower, ensures maximum accuracy, as per Oracle's vector search options.

 

30. Frage
In the following Python code, what is the significance of prepending the source filename to each text chunk before storing it in the vector database?
bash
CollapseWrapCopy
docs = [{"text": filename + "|" + section, "path": filename} for filename, sections in faqs.items() for section in sections]
# Sample the resulting data
docs[:2]

• A. It improves the accuracy of the LLM by providing additional training data
• B. It speeds up the vectorization process by providing a unique identifier for each chunk
• C. It preserves context and aids in the retrieval process by associating each vectorized chunk with its original source file
• D. It helps differentiate between chunks from different files but has no impact on vectorization

Antwort: C

Begründung:
Prepending the filename to each text chunk (e.g., filename + "|" + section) in the Python code (A) preserves contextual metadata, linking each chunk-and its resulting vector-to its source file. This aids retrieval in RAG applications by allowing the application to trace back to the original document, enhancing response context (e.g., "from Book1"). While it differentiates chunks (B), its impact goes beyond identification, affecting retrieval usability. It doesn't speed up vectorization (C); embedding models process text regardless of prefixes. It also doesn't train the LLM (D); it's metadata for retrieval, not training data. Oracle's RAG examples emphasize metadata preservation for context-aware responses.

 

31. Frage
......

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