A. 임베딩 모델의 계산 부담을 줄이기 위해

B. 벡터화 중 데이터의 병렬 처리를 용이하게 하기 위해

C. 각 벡터 임베딩 모델에 자체 최대 토큰 한도가 있으므로 토큰 잘림을 최소화합니다.

A. 벡터 거리를 계산하려면

B. 벡터 차원을 계산하려면

C. 벡터를 문자열로 직렬화하려면

D. 데이터에 대한 단일 벡터 임베딩을 생성하려면

A. ORDER BY를 사용한 중첩 쿼리

B. 단일 쿼리 벡터를 사용한 정확한 유사성 검색

C. 벡터 연산을 사용한 GROUP BY

D. 절에 따라 파티션 가져오기

A. DBMS_VECTOR_CHAIN.UTL_TO_CHUNKS

B. DBMS_VECTOR_CHAIN.UTL_TO_TEXT

C. DBMS_VECTOR_CHAIN.UTL_TO_EMBEDDINGS

D. DBMS_VECTOR_CHAIN.UTL_TO_GENERATE_TEXT

A. 데이터 세트를 처리하는 데 사용되는 프로그래밍 언어 선택(예: Python, Java)

B. 벡터 임베딩이 저장되는 물리적 위치

C. 새 데이터 세트의 저장 형식(예: CSV, JSON)

D. 데이터 벡터화 및 쿼리 벡터 생성에는 동일한 벡터 임베딩 모델을 사용해야 합니다.