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Oracle 1Z0-184-25試験の質問と回答、Oracle AI Vector Search Professional |SPOTO

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質問 #1
Oracle Database 23ai 類似性検索における VECTOR_DISTANCE 関数の目的は何ですか?
A. 確なベクトル埋め込みに一致する行を取得するには
B. 率的な検索のためのベクトルインデックスを作成します
C. 確なスコアでベクターをグループ化します
D. 定されたメトリックを使用してベクター間の距離を計算する
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正解: D
質問 #2
Oracle Database 23ai の HNSW ベクター索引と IVF ベクター索引の主な違いは何ですか?
A. HNSWはパーティションベースですが、IVFはインデックス作成に近隣グラフを使用しています
B. 方が同様に動作しますが、メモリの使用法が異なります
C. HNSWは精度を保証しますが、IVFは精度のためにパフォーマンスを犠牲にします
D. HNSWは、インメモリの隣接グラフを使用しておおよその検索を高速化しますが、IVFはパーティションでバッファキャッシュを使用します
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正解: D
質問 #3
VECTOR列に、それぞれ256次元のFLOAT32を使用して1,000個の埋め込みデータを格納しています。ディスク上のデータサイズはおおよそどれくらいですか?
A. 1 MB
B. 4 MB
C. 256 kb
D. 1 GB
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正解: B
質問 #4
Oracle Database 23ai の VECTOR 列を含むテーブルでは許可されない DDL 操作はどれですか?
A. のテーブルからのベクトル列を含むCTAS(選択としてテーブルを作成)を使用して新しいテーブルを作成する
B. ーブルから既存のベクトル列をドロップします
C. 存のベクトル列のデータ型を非ベクトルタイプに変更する
D. ーブルに新しいベクトル列を追加します
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正解: C
質問 #5
Oracle AI Vector Search にデータをロードするプロセスでテキストをチャンクに分割することの重要性は何ですか?
A. め込みモデルの計算負担を減らす
B. クトル化中にデータの並列処理を促進する
C. ベクトル埋め込みモデルが独自の最大トークン制限を備えているため、トークンの切り捨てを最小限に抑える
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正解: C

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