무료 온라인 액세스 Oracle.1Z0-184-25.v2025-11-14.q21 모의 시험 (Page 2)

1Z0-184-25 문제 1

FLOAT32를 사용하여 각각 256차원인 VECTOR 열에 1,000개의 임베딩을 저장하고 있습니다. 디스크에 있는 데이터의 대략적인 크기는 얼마입니까?

A. 1MB

B. 4MB

C. 256KB

D. 1GB

1Z0-184-25 문제 2

데이터베이스 관리자가 Oracle Database 23ai에서 플러그형 데이터베이스(PDB)의 VECTOR_MEMORY_SIZE 매개변수를 변경하려고 합니다. 다음 중 올바른 SQL 명령은 무엇입니까?

A. 시스템 설정 벡터 메모리 크기=1G 범위=모두 변경

B. 데이터베이스 설정 벡터_메모리_크기=1G 범위=벡터 변경

C. 시스템 설정 벡터 메모리 크기=1G 범위=SGA 변경

D. 시스템 재설정 벡터 메모리 크기 변경

1Z0-184-25 문제 3

Oracle Database 23ai에서 PL/SQL을 사용하여 RAG 애플리케이션을 구축하는 단계의 올바른 순서는 무엇입니까?

A. ONNX 모델 로드, 질문 벡터화, 문서 로드, 텍스트를 청크로 분할, 임베딩 생성, 벡터 검색 수행, 출력 생성

B. 문서 로드, 텍스트를 청크로 분할, ONNX 모델 로드, 임베딩 생성, 질문 벡터화, 벡터 검색 수행, 출력 생성

C. 질문 벡터화, ONNX 모델 로드, 문서 로드, 텍스트를 청크로 분할, 임베딩 생성, 벡터 검색 수행, 출력 생성

D. 문서 로드, ONNX 모델 로드, 텍스트를 청크로 분할, 임베딩 생성, 벡터화 질문, 벡터 검색 수행, 출력 생성

1Z0-184-25 문제 4

데이터베이스에 내장하기 위해 로컬 ONNX 모델을 사용하는 것의 중요성은 무엇입니까?

A. 레거시 SQL*Plus 클라이언트 지원

B. 외부 모델에 비해 정확도 향상

C. 더 빠른 처리를 위해 내장 차원을 줄였습니다.

D. 데이터가 데이터베이스 내에 유지되므로 보안이 강화됩니다.

정답: D

Oracle Database 23ai에 로컬 ONNX(Open Neural Network Exchange) 모델을 임베드하는 것은 사전 학습된 모델(예: DBMS_VECTOR)을 데이터베이스에 로드하여 외부 API나 서비스에 의존하지 않고 내부적으로 벡터를 생성하는 것을 의미합니다. 가장 중요한 것은 향상된 보안(D)입니다. 민감한 데이터(예: 독점 문서)가 데이터베이스를 벗어나지 않으므로 외부 네트워크나 제3자 공급업체에 노출되지 않습니다. 이는 기업의 데이터 개인 정보 보호 및 규정 준수(예: GDPR) 요구 사항에 부합합니다. 임베드 프로세스(예: "기밀 보고서"를 벡터로 변환)가 Oracle의 안전한 환경 내에서 암호화 및 액세스 제어를 활용하여 이루어지기 때문입니다.
옵션 A(SQLPlus 지원)는 무관합니다. ONNX 통합은 레거시 클라이언트 호환성이 아닌 AI 기능에 관한 것입니다. SQLPlus는 벡터를 쿼리할 수 있습니다. 옵션 B(정확도 향상)는 오해의 소지가 있습니다. 정확도는 모델의 위치가 아닌 학습에 따라 결정됩니다. 로컬 모델과 외부 모델은 동일할 수 있습니다(예: 동일한 BERT 변형). 옵션 C(차원 축소)는 오해의 소지가 있습니다. 차원은 모델에 따라 정의되며(예: BERT의 경우 768), 지역성에 따라 달라지지 않습니다. 지연 시간 감소로 처리 속도가 향상될 수 있지만, 이는 부차적인 문제입니다. Oracle 설명서에서는 데이터 유출 위험을 최소화하기 위해 데이터베이스 내 처리를 강조하고 있으므로, 보안이 가장 큰 장점입니다. 이는 비공개 데이터가 LLM을 촉진하는 RAG 또는 Select AI 워크플로우에서 중요한 고려 사항입니다. 보안이 없으면 외부 호출로 인해 컨텍스트가 유출되어 AI 애플리케이션에 대한 신뢰가 훼손될 수 있습니다.

1Z0-184-25 문제 5

Select AI와 직접 통합되는 Oracle Cloud Infrastructure(OCI) 서비스는 무엇입니까?

A. OCI 언어

B. OCI 생성 AI

C. OCI 비전

D. OCI 데이터 과학

다른 버전: 281Oracle.1Z0-184-25.v2025-09-20.q23; 403Oracle.1Z0-184-25.v2025-06-16.q22

최근 업로드: 170UiPath.UiPath-ADPv1.v2025-11-17.q115; 104CompTIA.PK0-005.v2025-11-17.q187; 126Workday.Workday-Pro-HCM-Reporting.v2025-11-15.q18; 144Oracle.1Z0-770.v2025-11-15.q49; 147Salesforce.Salesforce-AI-Specialist.v2025-11-15.q89; 227Microsoft.AI-900.v2025-11-14.q274; 127Oracle.1Z0-1195-25.v2025-11-14.q20; 127Oracle.1Z0-1122-25.v2025-11-14.q15; 121Oracle.1Z0-1145-1.v2025-11-14.q14; 130Oracle.1Z0-184-25.v2025-11-14.q21