Embeddings Oracle Database 노드를 사용하면 Oracle Database에 저장된 ONNX 모델로 임베딩¹을 생성할 수 있습니다. 이 노드는 시맨틱 검색, 유사도 매칭, 검색 증강 생성(retrieval-augmented generation) 또는 텍스트의 벡터 표현이 필요한 기타 작업을 수행하는 워크플로에 유용합니다.

이 페이지에서는 Embeddings Oracle Database 노드의 노드 파라미터와 추가 리소스 링크를 확인할 수 있습니다.

노드 파라미터#

• Model: 임베딩을 생성하는 데 사용할 ONNX 모델을 선택합니다. Oracle Database 인스턴스에서 사용 가능한 모델 목록 중에서 선택하거나 모델 ID를 직접 지정할 수 있습니다. 선택한 모델에 따라 임베딩 차원과 지원되는 입력 유형이 결정됩니다.

이 노드는 구성된 Oracle Database 연결의 USER_MINING_MODELS 뷰에서 사용 가능한 모델을 불러옵니다. 현재 데이터베이스 사용자가 접근할 수 있는 모델만 표시됩니다.

템플릿 및 예시#

Embeddings Oracle Database 노드 문서 통합 템플릿 살펴보기 또는 모든 템플릿 검색하기

관련 리소스#

ONNX 모델을 Oracle Database로 가져오는 방법에 대한 자세한 내용은 Oracle의 ONNX 모델 가져오기 문서를 참고하세요.

Footnotes

1. 임베딩은 벡터를 사용한 데이터의 숫자 표현입니다. AI는 임베딩을 사용하여 여러 차원에 걸쳐 값을 매핑함으로써 복잡한 데이터와 관계를 해석합니다. 벡터 데이터베이스(또는 벡터 스토어)는 임베딩을 저장하고 접근하기 위해 설계된 데이터베이스입니다. ↩