Oracle 1Z0-184-25 問題集

弊社のOracle 1Z0-184-25を利用すれば試験に合格できます

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安全的な支払方式を利用しています

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領収書について：社名入りの領収書が必要な場合、メールで社名に記入していただき送信してください。弊社はPDF版の領収書を提供いたします。

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1Z0-184-25試験ツール：あなたの訓練に便利をもたらすために、あなたは自分のペースによって複数のパソコンで設置できます。

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Oracle AI Vector Search Professional 認定 1Z0-184-25 試験問題:

1. A machine learning team is using IVF indexes in Oracle Database 23ai to find similar images in a large dataset. During testing, they observe that the search results are often incomplete, missing relevant images. They suspect the issue lies in the number of partitions probed. How should they improve the search accuracy?

A) Re-create the index with a higher EFCONSTRUCTION value
B) Increase the VECTOR_MEMORY_SIZE initialization parameter
C) Change the index type to HNSW for better accuracy
D) Add the TARGET_ACCURACY clause to the query with a higher value for the accuracy

2. You want to quickly retrieve the top-10 matches for a query vector from a dataset of billions of vectors, prioritizing speed over exact accuracy. What is the best approach?

A) Exact similarity search using flat search
B) Approximate similarity search with a low target accuracy setting
C) Exact similarity search with a high target accuracy setting
D) Relational filtering combined with an exact search

3. What is the primary purpose of a similarity search in Oracle Database 23ai?

A) To find exact matches in BLOB data
B) To group vectors by their exact scores
C) Optimize relational database operations to compute distances between all data points in a database
D) To retrieve the most semantically similar entries using distance metrics between different vectors

4. What is a key characteristic of HNSW vector indexes?

A) They require exact match for searches
B) They are hierarchical with multilayered connections
C) They are disk-based structures
D) They use hash-based clustering

5. In the following Python code, what is the significance of prepending the source filename to each text chunk before storing it in the vector database?
bash
CollapseWrapCopy
docs = [{"text": filename + "|" + section, "path": filename} for filename, sections in faqs.items() for section in sections]
# Sample the resulting data
docs[:2]

A) It improves the accuracy of the LLM by providing additional training data
B) It helps differentiate between chunks from different files but has no impact on vectorization
C) It speeds up the vectorization process by providing a unique identifier for each chunk
D) It preserves context and aids in the retrieval process by associating each vectorized chunk with its original source file

質問と回答：