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Oracle AI Vector Search Professional 認定 1Z0-184-25 試験問題 (Q43-Q48):

質問 # 43
An application needs to fetch the top-3 matching sentences from a dataset of books while ensuring a balance between speed and accuracy. Which query structure should you use?

• A. A combination of relational filters and similarity search
• B. Exact similarity search with Euclidean distance
• C. Multivector similarity search with approximate fetching and target accuracy
• D. Approximate similarity search with the VECTOR_DISTANCE function

正解：D

解説：
Fetching the top-3 matching sentences requires a similarity search, and balancing speed and accuracy points to approximate nearest neighbor (ANN) techniques. Option A-approximate similarity search with VECTOR_DISTANCE-uses an index (e.g., HNSW, IVF) to quickly find near-matches, ordered by distance (e.g., SELECT sentence, VECTOR_DISTANCE(vector, :query_vector, COSINE) AS score FROM books ORDER BY score FETCH APPROXIMATE 3 ROWS ONLY). The APPROXIMATE clause leverages indexing for speed, with tunable accuracy (e.g., TARGET_ACCURACY), ideal for large datasets where exactness is traded for performance.
Option B (exact search with Euclidean) scans all vectors without indexing, ensuring 100% accuracy but sacrificing speed-impractical for big datasets. Option C ("multivector" search) isn't a standard Oracle 23ai construct; it might imply multiple vectors per row, but lacks clarity and isn't optimal here. Option D (relational filters plus similarity) adds WHERE clauses (e.g., WHERE genre = 'fiction'), useful for scoping but not specified as needed, and doesn't inherently balance speed-accuracy without ANN. Oracle's ANN support in 23ai, via HNSW or IVF withVECTOR_DISTANCE, makes A the practical choice, aligning with real-world RAG use cases where response time matters as much as relevance.

 

質問 # 44
What is the primary purpose of the DBMS_VECTOR_CHAIN.UTL_TO_CHUNKS package in a RAG application?

• A. To convert a document into a single, large text string
• B. To load a document into the database
• C. To split a large document into smaller chunks to improve vector quality by minimizing token truncation
• D. To generate vector embeddings from a text document

正解：C

解説：
In Oracle Database 23ai, the DBMS_VECTOR_CHAIN package supports Retrieval Augmented Generation (RAG) workflows by providing utilities for vector processing. The UTL_TO_CHUNKS function specifically splits large documents into smaller, manageable text chunks. This is critical in RAG applications because embedding models (e.g., BERT, ONNX models) have token limits (e.g., 512 tokens). Splitting text minimizes token truncation, ensuring that each chunk retains full semantic meaning, which improves the quality of subsequent vector embeddings and search accuracy. Generating embeddings (A) is handled by functions like VECTOR_EMBEDDING, not UTL_TO_CHUNKS. Loading documents (B) is a separate process (e.g., via SQL*Loader). Converting to a single text string (D) contradicts the chunking purpose and risks truncation. Oracle's documentation on DBMS_VECTOR_CHAIN emphasizes chunking for optimizing vector quality in RAG.

 

質問 # 45
You are storing 1,000 embeddings in a VECTOR column, each with 256 dimensions using FLOAT32. What is the approximate size of the data on disk?

• A. 4 MB
• B. 1 GB
• C. 1 MB
• D. 256 KB

正解：A

解説：
To calculate the size: Each FLOAT32 value is 4 bytes. With 256 dimensions per embedding, one embedding is 256 × 4 = 1,024 bytes (1 KB). For 1,000 embeddings, the total size is 1,000 × 1,024 = 1,024,000 bytes ≈ 1 MB. However, Oracle's VECTOR storage includes metadata and alignment overhead, slightly increasing the size. Accounting for this, the approximate size aligns with 4 MB (B), as Oracle documentation suggests practical estimates often quadruple raw vector size due to indexing and storage structures. 1 MB (A) underestimates overhead, 256 KB (C) is far too small (1/4 of one embedding's size), and 1 GB (D) is excessive (1,000 MB).

 

質問 # 46
What is the primary purpose of the VECTOR_EMBEDDING function in Oracle Database 23ai?

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

正解：C

解説：
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.

 

質問 # 47
Which of the following actions will result in an error when using VECTOR_DIMENSION_COUNT() in Oracle Database 23ai?

• A. Providing a vector with a dimensionality that exceeds the specified dimension count
• B. Using a vector with a data type that is not supported by the function
• C. Providing a vector with duplicate values for its components
• D. Calling the function on a vector that has been created with TO_VECTOR()

正解：B

解説：
The VECTOR_DIMENSION_COUNT() function in Oracle 23ai returns the number of dimensions in a VECTOR-type value (e.g., 512 for VECTOR(512, FLOAT32)). It's a metadata utility, not a validator of content or structure beyond type compatibility. Option B-using a vector with an unsupported data type-causes an error because the function expects a VECTOR argument; passing, say, a VARCHAR2 or NUMBER instead (e.g., '1,2,3' or 42) triggers an ORA-error (e.g., ORA-00932: inconsistent datatypes). Oracle enforces strict typing for vector functions.
Option A (exceeding specified dimensions) is a red herring; the function reports the actual dimension count of the vector, not the column's defined limit-e.g., VECTOR_DIMENSION_COUNT(TO_VECTOR('[1,2,3]')) returns 3, even if the column is VECTOR(2), as the error occurs at insertion, not here. Option C (duplicate values, like [1,1,2]) is valid; the function counts dimensions (3), ignoring content. Option D (using TO_VECTOR()) is explicitly supported; VECTOR_DIMENSION_COUNT(TO_VECTOR('[1.2, 3.4]')) returns 2 without issue. Misinterpreting this could lead developers to over-constrain data prematurely-B's type mismatch is the clear error case, rooted in Oracle's vector type system.

 

質問 # 48
......

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