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Oracle 1Z0-184-25 시험 질문 및 답변, Oracle AI Vector Search Professional | SPOTO

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질문 #1
Oracle Database 23ai 유사성 검색에서 VECTOR_DISTANCE 함수의 목적은 무엇입니까?
A. 정확한 벡터 임베딩과 일치하는 행을 가져옵니다
B. 효율적인 검색을 위해 벡터 인덱스를 생성합니다
C. 정확한 점수로 벡터를 그룹화합니다
D. 지정된 메트릭을 사용하여 벡터 사이의 거리를 계산합니다
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정답: D
질문 #2
Oracle Database 23ai에서 HNSW 벡터 인덱스와 IVF 벡터 인덱스의 주요 차이점은 무엇입니까?
A. HNSW는 파티션 기반이며 IVF는 인덱싱을 위해 이웃 그래프를 사용합니다
B. 둘 다 동일하게 작동하지만 메모리 사용량은 다릅니다
C. HNSW는 정확도를 보장하는 반면 IVF는 정확도를 위해 성능을 희생합니다
D. HNSW는 더 빠른 근사 검색을 위해 메모리 인접 그래프를 사용하는 반면 IVF는 파티션과 함께 버퍼 캐시를 사용합니다
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정답: D
질문 #3
FLOAT32를 사용하여 각각 256차원인 VECTOR 열에 1,000개의 임베딩을 저장하고 있습니다. 디스크에 있는 데이터의 대략적인 크기는 얼마입니까?
A. 1 MB
B. 4 MB
C. 256 KB
D. 1GB
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정답: B
질문 #4
Oracle Database 23ai에서 VECTOR 열이 포함된 테이블에 허용되지 않는 DDL 작업은 무엇입니까?
A. 원래 테이블의 벡터 열이 포함 된 CTA (select as select로 만들기)를 사용하여 새 테이블 만들기
B. 테이블에서 기존 벡터 열을 떨어 뜨립니다
C. 기존 벡터 열의 데이터 유형을 비 벡터 유형으로 수정
D. 테이블에 새 벡터 열을 추가합니다
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정답: C
질문 #5
Oracle AI 벡터 검색에 데이터를 로드하는 과정에서 텍스트를 청크로 분할하는 것은 어떤 의미가 있습니까?
A. 임베딩 모델의 계산 부담을 줄이기 위해
B. 벡터화 동안 데이터의 병렬 처리를 용이하게합니다
C. 각 벡터 임베딩 모델이 자체 최대 토큰 한계를 갖기 때문에 토큰 잘림을 최소화하려면
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정답: C

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