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Oracle 1Z0-184-25 Preguntas y respuestas del examen, Oracle AI Vector Search Professional | SPOTO

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Cuestionar #1
¿Cuál es el propósito de la función Vector_Distance en la Base de datos de Oracle 23AI Simility Search?
A. Para buscar filas que coincidan con los incrustaciones de vectores exactos
B. para crear índices de vectores para búsquedas eficientes
C. a los vectores agrupados por sus puntajes exactos
D. para calcular la distancia entre los vectores utilizando una métrica especificada
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Respuesta correcta: D
Cuestionar #2
¿Cuál es la principal diferencia entre los índices de vectores HNSW y FIV en Oracle Database 23AI?
A. HNSW está basado en la partición, mientras que la FIV utiliza gráficos vecinos para la indexación
B. Ambos funcionan de manera idéntica pero difieren en el uso de la memoria
C. HNSW garantiza la precisión, mientras que la FIV sacrifica el rendimiento de la precisión
D. HNSW utiliza un gráfico vecino en memoria para búsquedas aproximadas más rápidas, mientras que FIV usa el caché de búfer con particiones
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Respuesta correcta: D
Cuestionar #3
Está almacenando 1,000 incrustaciones en una columna vectorial, cada una con 256 dimensiones usando Float32. ¿Cuál es el tamaño aproximado de los datos en el disco?
A. 1 MB
B. 4 MB
C. 256 kb
D. 1 GB
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Respuesta correcta: B
Cuestionar #4
¿Qué operación DDL no está permitida en una tabla que contenga una columna vectorial en Oracle Database 23AI?
A. Creación de una nueva tabla utilizando CTA (Crear tabla como seleccionar) que incluya la columna de vector de la tabla original
B. dejar caer una columna vectorial existente de la tabla
C. Modificación del tipo de datos de una columna vectorial existente a un tipo no vectorial
D. Agregar una nueva columna vectorial a la tabla
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Respuesta correcta: C
Cuestionar #5
¿Cuál es la importancia de dividir el texto en fragmentos en el proceso de carga de datos en la búsqueda de vectores de Oracle AI?
A. para reducir la carga computacional sobre el modelo de incrustación
B. para facilitar el procesamiento paralelo de los datos durante la vectorización
C. Para minimizar el truncamiento del token, ya que cada modelo de incrustación de vectores tiene su propio límite de token máximo
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Respuesta correcta: C

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