Oracle Database 23ai Developer Tech Day : AI Vector Search 最新のエンタープライズシステムの強化

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1. AI Vector Search: 最新のエンタープライズシステムの強化 日本オラクル株式会社 クラウド事業統括 製品事業統括 AI Data Platform COE本部 データベース・ソリューション部 2025/09/10 辻 研一郎
2. データベースは従来、 値ベースの検索を実 ⾏していました。 注⽂ 顧客 レコード 製品 製品テーブルによる 収益の検索 2 Copyright©2025、 Oracle and/or its affiliates
3. ⾮構造化ビジネス・ データの量が増え、 セマンティクス によって検索される必要 がでてきています 注⽂ 顧客 レコード 製品 医療 フォーム 請求書 ソーシャル・データ 画像 ビデオ 通話 スクリプト 「すべてのデータ」を活⽤ JSON 3 Copyright©2025、 Oracle and/or its affiliates 写真や説明にマッチする 製品の検索
4. AI Vector Searchは、セマンティクス によるデータの検索のための画期的な機能です 構造化および⾮構造化データを組み合わせて 検索できるようにすることで、 ビジネス・アプリケーションを強化します 4 Copyright©2025、 Oracle and/or its affiliates
5. 5 Copyright©2025、 Oracle and/or its affiliates AIベクトルとは︖
6. AI Vector Search ⽂書、画像、およびその他の⾮ 構造化データを⾒つけるのに役 ⽴つ 画期的な技術 ワードやピクセルデータではなく、 その意味内容に基づいて検索 する 6 Copyright©2025、 Oracle and/or its affiliates
7. ベクトル 33 42 16 21 50 AIベクトルは、データの重要な”特徴” を取得するために使⽤される、ディメンシ ョンと呼ばれる⼀連の数値データです。 データのセマンティックな意味を表します 。イメージ内のドキュメントまたはピクセル 内の実際の単語ではありません。 埋込みモデルと呼ばれるAIディープ・ラー ニング・モデルによって⽣成されます。 7 Copyright©2025、 Oracle and/or its affiliates
8. ベクトルに対する主な操作は、ベクトル間の 数学的な距離です。 8 2 1 3 3 2 6 2 距離(ユークリッド距離の2乗) = ((3-2)2+(1-6)2+(2-2)2+(8-3)2) 多くの数学的な距離の数式がある 8 Copyright©2025、 Oracle and/or its affiliates
9. ノートパソコン Gen 32 サポート担当者Jane Doe jane@doe.com • 重要度1 • ⾃発的再起動 • 解決済 • 適⽤済OS更新42 サポート・インシデント 例: サポート・インシデントのベクトルは... 各ディメンション(数値)は、 サポート・インシデントの異 なる特徴を表します。 ベクトル 特徴 ノート: 実際のAIモデルによって決定される特徴量は、はるかに複雑です 重要度 現在のOSバージョン 症状 製品 ステータス 33 42 16 21 50 Copyright©2025、 Oracle and/or its affiliates 9
10. Copyright©2025、 Oracle and/or its affiliates 10 数百次元ではなく、ベクトルを2次元に縮⼩すると、次のようになります。 d2 d1 サポート・インシデント ノートパソコンの動作が遅い サポート・インシデント デスクトップのクラッシュ
11. Copyright©2025、 Oracle and/or its affiliates 11 d2 d1 類似なし 類似 類似性プロパティ: より類似した画像ほど ⽣成されるベクトルは互いに近くなる サポート・インシデント ノートパソコンの動作が遅い サポート・インシデント デスクトップのクラッシュ
12. Copyright©2025、 Oracle and/or its affiliates 12 d2 d1 類似性プロパティ: より類似した画像ほど ⽣成されるベクトルは互いに近くなる ドキュメントと画像も同 様に機能します 類似するコンテンツを表 すドキュメント・ベクトル は、類似しないコンテン ツを表すベクトルより近 い ブラックベリー イチゴ リンゴ ラズベリー ドラゴンフルーツ スモモ 猫 ⼦猫 ⽝ ⼦⽝ オオカミ ライオン テキサス カリフォルニア ニューヨーク キーウィ 象 動物 フルーツ ⽶国の州 トラ
13. 統合データベース ビジネス・データベースへのベクトル検索の追加 NEW ベクトル埋込みを格納するためのベクトル・データ型 NEW SQL構⽂およびSQL関数は、類似検索を簡単に表現し ます NEW ⾼パフォーマンスと品質のためにパッケージ化およびチューニ ングされた近似ベクトル索引 データの移動と同期、複数の製品の管理などは不要で す。 連携の強化: ビジネス・データとビジネス・ベクトル Copyright©2025、 Oracle and/or its affiliates 13
14. SQLを使⽤したVECTOR列に対するAIベクトル検索の実⾏ AI Vector Searchのハイライト ⽣成 格納 検索 索引 統合 14 ⾮構造化データからベクトル埋込みを⽣成 新しいVECTOR型を使⽤して表の列にベクトルを格納します VECTOR列でのおおよそのベクトル索引の作成 ミッションクリティカルなエンタープライズ機能との統合 Copyright©2025、 Oracle and/or its affiliates
15. 15 Copyright©2025、 Oracle and/or its affiliates ベクトル ⽣成
16. ベクトル⽣成または埋込みとは何ですか︖ • ⾮構造化データ(テキスト、イメージなど)をベクトルに変換するプロセス • ベクトルは、ディープラーニング埋込みモデルを使⽤して⽣成されます。 • ベクトル埋込みモデルは、商⽤のものやオープン・ソースを利⽤、作成することもできます。 • ベストな埋込みモデルとはないもので、異なるデータに異なるモデルが必要な場合があります • すべてに適合するモデルはない • データに基づいてモデルを評価 16 Copyright©2025、 Oracle and/or its affiliates モデルの埋込み ⾮構造化 データ ディープラーニング MLモデル ベクトル
17. ベクトル埋込みの⽣成| 独⾃の⽅法 AI Vector Search は、ベクトル埋込み生成に3つの選択肢を提供 17 Copyright©2025、 Oracle and/or its affiliates 外部ファイルからデータベースにベク トルを直接ロードするか、データを 外部表としてマップします。 外部埋込みサービスの使⽤ DBMS_VECTOR パッケージの UTL_TO_EMBEDDING() 関数 を使⽤した外部コールアウトを使⽤ した埋込みの⽣成 データベース常駐埋込みモデル の使⽤ インポートされたONNX埋込みモデルを 使⽤してVECTOR_EMBEDDING() SQL関数を使⽤して埋込みを⽣成しま す。データをデータベースから出さないで ベクトル作成します。 事前作成された埋込み の使⽤ 1 2 3
18. 18 Copyright©2025、 Oracle and/or its affiliates ベクトル 格納
19. VECTOR︓ベクトルを格納および処理するデータ型 ディメンション値の書式は、FLOAT32、 FLOAT64,INT8およびBINARYです。 追加のフォーマットは将来拡張予定… CREATE TABLE Support_Incidents( id number, incident_text CLOB, incident_vector VECTOR(768, FLOAT32)); オプションの ディメンション数 オプションの 形式 19 Copyright©2025、 Oracle and/or its affiliates なぜ引数なしのVECTOR型が必要なのですか? • 埋込みモデルは絶えず変化していますが、スキーマ定義 は同じまま利⽤可能 • 同じ列の複数の埋込みモデルのベクトルをサポートしま す。 または、単にVECTORを指定します CREATE TABLE Support_Incidents( id number, incident_text CLOB, incident_vector VECTOR); 新しいVECTORデータ型
20. VECTOR︓ベクトルを格納および処理するデータ型 20 Copyright©2025、 Oracle and/or its affiliates インサート TO_VECTOR() ベクトル次元の配列を 表す⽂字列をネイティブVECTORに変換 します。 フェッチ FROM_VECTOR() ベクトルをCLOBま たはVARCHAR2に変換します。これは、 23aiより前のクライアントに対するデフォル トの動作です CREATE TABLE support_incidents( id NUMBER, incident_text CLOB, incident_vector VECTOR(3, 'FLOAT32')); INSERT INTO support_incidents VALUES (1, 'SR..' TO_VECTOR('[1.1, 2.2, 3.3]')); SELECT incident_vector FROM support_incidents; SELECT FROM_VECTOR(incident_vector) FROM support_incidents; '[1.1, 2.2, 3.3]'
21. 21 ベクトル 検索 Copyright©2025、 Oracle and/or its affiliates
22. ベクトル検索SQL | 距離関数 • ベクトルに対する主な操作は、どの程度似ているかを確認することです • ユークリッド、コサイン類似度、ドット積などの異なる距離メトリックを使⽤できます。 • すべての埋込みモデルは、同じ類似性プロパティに従う必要があります • 例: VECTOR_DISTANCE(<Tiger Vec>, <Lion Vec>) < VECTOR_DISTANCE(<Tiger Vec>, <Apple Vec>) VECTOR_DISTANCE(VECTOR1, VECTOR2, <distance metric>) 22 Copyright©2025、 Oracle and/or its affiliates
23. ベクトル検索問合せ| 類似検索の指定 23 Copyright©2025、 Oracle and/or its affiliates 標準SQLを使⽤した類似 性検索 新しく学習することはありま せん サポート・インシデントに⼀致する上位10件を検索します SELECT … FROM Support_Incidents ORDER BY VECTOR_DISTANCE(incident_vector, :search_vector) FETCH FIRST 10 ROWS ONLY;
24. ベクトル問合せ| 類似性検索とのリレーショナル検索の組み合わせ 24 Copyright©2025、 Oracle and/or its affiliates SELECT … FROM employees e JOIN support_incidents s on (e.id = s.emp_id) WHERE e.city = 'San Francisco' AND s.severity > 3 ORDER BY VECTOR_DISTANCE(s.incident_vector, :search_vector) FETCH FIRST 10 ROWS ONLY ; ⼀致するサポート・インシデントの上位10件の検索 サンフランシスコを拠点とし、重⼤度が3より⼤きい従業員の場合 リレーショナル、 AI検索をSQL6⾏の中で 結合します。 単⼀の統合ソリューション すべてのデータが 完全に⼀貫している
25. 25 ベクトル 索引 Copyright©2025、 Oracle and/or its affiliates
26. ベクトル索引 – 近傍グラフ・ベクトル索引 頂点がベクトルを表し、頂点間のエッジが 類似性を表すグラフベースの索引 インメモリーでのみ使⽤可能なインデックス- 精度と速度の両⽅に対して⾼効率 1 4 6 5 3 2 7 8 9 0 グラフ・ベクトル索引 (例: HNSW索引) 26 Copyright©2025、 Oracle and/or its affiliates
27. パーティション・ベクトル索引 (例: IVF_FLAT索引) ベクトル索引 – ネイバー・パーティション・ベクトル索引 … 27 Copyright©2025、 Oracle and/or its affiliates 類似性に基づいて表パーティションにクラス タ化されたベクトルを持つパーティションベー スの索引 無制限のデータサイズのための効率的なス ケールアウトインデックス
28. ベクトル索引- ハイブリッド・ベクトル索引 Copyright©2025、 Oracle and/or its affiliates 28 インデックス作成パイプライン Vectorizer Tokenizer データ・ストア ハイブリッド索引 abc ベクトル 索引 テキス ト索引 チャンク ベクトル トークン セクション プレーン・テキスト ファイル フィルタ
29. 29 Copyright©2025、 Oracle and/or its affiliates Oracle AI Vector Search with Retrieval Augmented Generation (RAG)
30. Oracle DatabaseのAIベクトル検索で完全な⽣成AIパイプラインを強化 エンタープライズ・データを使⽤した取得拡張⽣成(RAG) GenAI ユーザー 1 AIベクトル 質問のベクトル化 エンド・ユーザーの質問はベクトルと してエンコードされます。 検索拡張⽣成(RAG) 30 Copyright©2025、 Oracle and/or its affiliates ラップトップが 再起動し続け る理由 33 42 16 21 5
31. Oracle DatabaseのAIベクトル検索で完全な⽣成AIパイプラインを強化 エンタープライズ・データを使⽤した取得拡張⽣成(RAG) GenAI 1 AIベクトル 質問のベクトル化 エンド・ユーザーの質問はベクトルと してエンコードされます。 検索拡張⽣成(RAG) 31 Copyright©2025、 Oracle and/or its affiliates ラップトップが 再起動し続け る理由 33 42 16 21 5 2 関連データの検索 AI Vector Searchは、ユーザーのベク トルに⼀致するプライベート・データベー スのデータを検索します Documents ユーザー
32. Oracle DatabaseのAIベクトル検索で完全な⽣成AIパイプラインを強化 エンタープライズ・データを使⽤した取得拡張⽣成(RAG) GenAI 1 AIベクトル 質問のベクトル化 エンド・ユーザーの質問はベクトルと してエンコードされます。 検索拡張⽣成(RAG) 32 Copyright©2025、 Oracle and/or its affiliates ラップトップが 再起動し続け る理由 33 42 16 21 5 2 関連データの検索 AI Vector Searchは、ユーザーのベク トルに⼀致するプライベート・データベー スのデータを検索します Documents ユーザー 3 拡張プロンプト ユーザーの質問は このプライベート・データで拡張されて います
33. Oracle DatabaseのAIベクトル検索で完全な生成AIパイプラインを強化 エンタープライズ・データを使用した取得拡張生成(RAG) 3 GenAI 2 1 拡張プロンプト ユーザーの質問は このプライベート・データで拡張されて います 質問のベクトル化 エンド・ユーザーの人間言語の 質問はベクトルとしてエンコード されます。 関連データの検索 AI Vector Searchは、ユーザーのベク トルに⼀致するプライベート・データベー スのデータを検索します 33 Copyright©2025、 Oracle and/or its affiliates ユーザー 4 LLMに尋ねる 組合せはLLMに送信され、 質問に対する情報に基づいた回答 を提供します この問題は、ファンを制御する ファームウェアに関するもので す。過熱を防ぐために、冷静 な空調環境で、接続中にOS アップデート42を適⽤する AIベクトル 検索拡張⽣成(RAG) Documents
34. Oracle DBのAI Vector Searchでは完全な⽣成AIパイプラインを強化 データ・ソース ⽂書ローダー ドキュメント変換 (テキスト分割、 要約など) モデルの埋込 み ベクトル・データ ベース 類似検索 LLM ユーザー Oracle 23ai DatabaseでのAIベクトル検索 RAG 1. ドキュメント処理からLLMプロバイダへのRESTコールアウトに⾄るまで、⽣ 成AI⽤のネイティブ・データベースAPIを提供 2. Langchainなどのサードパーティ・フレームワークとの緊密な統合 Copyright©2025、 Oracle and/or its affiliates 34
35. 35 Copyright©2025、 Oracle and/or its affiliates お客様のユースケース
36. AI Vector Searchのユースケース Copyright©2025、 Oracle and/or its affiliates 36 類似検索 類似サポートチケッ トを検索 類似保険請求を検 索 類似製品を検索 最終購⼊時に提供するプロモー ションを検索 製造の異常を検出 セマンティック類似性を 使⽤したテキスト検索
37. AI Vector RAGのユースケース Copyright©2025、 Oracle and/or its affiliates 37 ⽂書分類 サポート チャットボット ⽂書内の個⼈識 別情報の識別 顧客コール 分類 オンライン旅⾏代理店チ ャットボット ⾃然⾔語カタログ検索 カタログ
38. AI Vector Search のハイライト 38 Copyright©2025、 Oracle and/or its affiliates 非構造化データからのベクトル埋込みの⽣成 新しいVECTOR型を使⽤して表の列にベクトルを格納 VECTOR列の近似ベクトル索引の作成 SQLを使⽤したVECTOR列のAIベクトル検索の実⾏ ミッションクリティカルなエンタープライズ機能との統合 ⽣成 検索 索引 格納 統合
39. 39 Copyright©2025、 Oracle and/or its affiliates ミッションクリティカルなエンタープライズ 機能との統合
40. Copyright©2025、 Oracle and/or its affiliates 40 AI Vector Searchは、Oracle Database 23aiの機能と完全に統合されています パラレル実⾏ 分析 シャーディング パーティション化 セキュリティ RAC トランザクション Exadata AI Vector Searchは、 Oracle Database 23aiの機能と完全に統 合されています
41. AIベクトル検索| Real Application Clustersによるスケールアウト AIベクトル検索ベクトルを透過的にスケーリ ング RACクラスタ内のコンピュート・ノード全 体での処理 完全なデータ⼀貫性 41 Copyright©2025、 Oracle and/or its affiliates RACノード1 RACノード2 RACノード3 スマートExadata Storage
42. AIベクトル検索| RACでのHNSWベクトル索引の複製 HNSWベクトル索引は、RACインスタンス 間で複製できます。 READのスケーラビリティの提供 42 Copyright©2025、 Oracle and/or its affiliates RACノード1 RACノード2 RACノード3
43. RACノード1 RACノード2 RACノード3 Smart Exadata Storage AIベクトル検索| Exadataスマート・ストレージによるスケールアウト Oracle AI Vector Searchは、スマート なExadataストレージ機能に透過的にオフ ロードして検索を⾼速化できます 43 Copyright©2025、 Oracle and/or its affiliates
44. AIベクトル検索| シャーディングによるスケールアウト データベース・ネイティブ・シャーディングにより、惑星規模のベクトル検索 が可能 シャーディングは、無制限の規模またはデータ主権の両⽅に使⽤できま す。 各独⽴したシャード・データベースでベクトル索引を構築 44 Copyright©2025、 Oracle and/or its affiliates
45. 45 Copyright©2025、 Oracle and/or its affiliates Oracleが理想的な AI Vector エンタープライズ プラットフォーム である理由
46. OracleがミッションクリティカルなエクストリームスケールなOLTPを推進 • 従来のAI検索とは異なり、AI Vector Searchのユースケースは⾮常に応答時間が重要 • AIベクトル検索は次のようなユースケースではリアルタイムOLTPが求められます。 • 不正な⾦融取引または携帯電話通話のリアルタイム検出 • 関⼼のある個⼈とのイメージのリアルタイム照合 • リスクと信⽤価値について、顧客プロファイルを以前の顧客とリアルタイムで照合 • ミッションクリティカルなOLTPはOracleの主要な差別化要因であるため、AI Vector SearchはOracleの最⼤の強 み(24 x 7 x 365、セキュア、ペタバイト・スケール、数百万のトランザクション/秒)となります Oracleの既存のミッションクリティカルなOLTPユースケースの多くは、 将来AI Vector Searchで拡張される可能性があります。 46 Copyright©2025、 Oracle and/or its affiliates
47. 45年以上にわたる開発 OracleのAIベクトル検索を強化 AI Vector Searchは、次の理由により、⼤規模な再アーキテクチャなしでOracle Database 23aiに追加されていま す。 ⾼度なSQL機能: AI Vector Searchはシンプルな拡張機能です 拡張データ・エンジン: AI Vector Searchはシンプルな拡張です。 業界をリードするスケーラビリティ: AIベクトル・データは、既存のスケーラビリティ・メカニズムからシームレスにメリットを得るこ とができます。 47 Copyright©2025、 Oracle and/or its affiliates
48. 1 2 3 4つの重要なポイント Copyright©2025、 Oracle and/or its affiliates 48 AI Vector Searchは、エンタープライズ・グレードのパフォーマンスと信頼性を実現す るために、Oracle Database 23aiデータベース機能とシームレスに統合されていま す コンバージドSQL処理 • ビジネス・データでAIベクトルを活⽤した類似性検索を直接実⾏ • リレーショナル、ドキュメント、空間、グラフ、ML、AIベクトル検索を シンプルな単⼀のクエリで組み合わせる – 複数の単⼀⽬的データ ベースを必要としない 先進的なデータ・エンジン • 近似ベクトル索引、インメモリー、パーティション化、圧縮のメリット 業界をリードするスケーラビリティ • RACおよびシャーディングを介した透過的なスケールアウト • Exadataオフロードにより、ストレージ層の効率的なスケールアウト 処理と容量を実現 ⽣成AIパイプラインの効率的なオーケストレーション • データベース内でネイティブに、または統合されたサードパーティを利 ⽤するフレームワークを通じて実施 4
49. AI Vector Search | 開始方法 https://www.oracle.com/database/ai-vector-search/にアクセスしてください 49 Copyright©2025、 Oracle and/or its affiliates
50. 50 Copyright©2025、 Oracle and/or its affiliates AI Vector Search を試す LiveLabs https://livelabs.oracle.com/pls/apex/f?p=133:100:438449551367::::SEARCH:vector%20search
51. AI Vector Search | リンク AI Vecotr Search LiveLabs : https://livelabs.oracle.com/pls/apex/f?p=133:10 0:438449551367::::SEARCH:vector%20search Oracle AI Vector Search User's Guide: https://docs.oracle.com/en/database/oracle/ora cle-database/23/vecse/overview-ai-vector- search.html AI Vector Searchブログ: https://blogs.oracle.com/database/post/oracle- announces-general-availability-of-ai-vector- search-in-oracle-database-23ai Always Free Autonomous Database: https://www.oracle.com/autonomous- database/free-trial/#free-tier Autonomous Database 23aiコンテナ・イメ ージ: https://www.oracle.com/autonomous- database/free-trial/#free-container-image データベース23ai無料: https://www.oracle.com/database/free/get- started/ 51 Copyright©2025、 Oracle and/or its affiliates
52. AI Vector Search | リンク 日本語コンテンツ Oracle AI Vector Searchユーザーズ・ガイド: https://docs.oracle.com/cd/G11854_01/vecse/in dex.html Oracle AI Vector Search 技術概要 https://speakerdeck.com/oracle4engineer/oracl e-ai-vector-search Oracle AI Vector Search 技術詳細 https://speakerdeck.com/oracle4engineer/oracl e-ai-vector-search-technical Oracle AI Vector Search 新機能アップデート https://speakerdeck.com/oracle4engineer/oracl e-ai-vector-search-update OCIチュートリアル Oracle AI Vector Search を使ってみよう https://oracle-japan.github.io/ocitutorials/ai- vector-search 52 Copyright©2025、 Oracle and/or its affiliates