1Z0-184-25試験合格攻略、1Z0-184-25日本語版参考書

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Oracle 1Z0-184-25 認定試験の出題範囲：

トピック	出題範囲
トピック 1	ベクトル埋め込みの使用：このセクションでは、AI開発者がAIアプリケーション向けベクトル埋め込みを生成・保存する能力を評価します。Oracleデータベースの内外両方で埋め込みを生成し、データベース内に効果的に保存して効率的な検索・処理を実現する方法について解説します。
トピック 2	ベクターインデックスの使用：このセクションでは、インデックス技術を用いたベクター検索の最適化におけるAIデータベーススペシャリストの専門知識を評価します。検索速度を向上させるベクターインデックスの作成、特にAI駆動型アプリケーションで効率的な検索クエリを実行するためのHNSWおよびIVFベクターインデックスの使用について解説します。
トピック 3	関連するAI機能の活用：このセクションでは、OracleのAI強化機能を活用するクラウドAIエンジニアのスキルを評価します。Exadata AI Storageを用いたベクトル検索の高速化、Select AI with Autonomousを用いた自然言語によるデータクエリ、SQL LoaderとOracle Data Pumpを用いたデータロード技術によるAI駆動型ワークフローの効率化などについて解説します。
トピック 4	ベクトルの基礎を理解する：このセクションでは、データエンジニアがベクトルデータ型を扱い、埋め込みデータの保存やセマンティッククエリの実現に必要なスキルを評価します。AIベクトル検索で使用されるベクトル距離関数とメトリクスを網羅しています。受験者は、ベクトルに対してDMLおよびDDL操作を実行し、データを効率的に管理する能力を実証する必要があります。
トピック 5	類似検索の実行：このセクションでは、機械学習エンジニアが類似検索を実施して関連データポイントを見つけるスキルをテストします。ベクトルインデックスを用いた正確な類似検索と近似類似検索の実行が含まれます。また、複数のドキュメントにまたがる検索を処理するマルチベクトル類似検索を扱い、検索精度を向上させます。

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Oracle AI Vector Search Professional 認定 1Z0-184-25 試験問題 (Q47-Q52):

質問 # 47
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. Add the TARGET_ACCURACY clause to the query with a higher value for the accuracy
B. Re-create the index with a higher EFCONSTRUCTION value
C. Increase the VECTOR_MEMORY_SIZE initialization parameter
D. Change the index type to HNSW for better accuracy

正解：A

解説：
IVF (Inverted File) indexes in Oracle 23ai partition vectors into clusters, probing a subset during queries for efficiency. Incomplete results suggest insufficient partitions are probed, reducing recall. The TARGET_ACCURACY clause (A) allows users to specify a desired accuracy percentage (e.g., 90%), dynamically increasing the number of probed partitions to meet this target, thus improving accuracy at the cost of latency. Switching to HNSW (B) offers higher accuracy but requires re-indexing and may not be necessary if IVF tuning suffices. Increasing VECTOR_MEMORY_SIZE (C) allocates more memory for vector operations but doesn't directly affect probe count. EFCONSTRUCTION (D) is an HNSW parameter, irrelevant to IVF. Oracle's IVF documentation highlights TARGET_ACCURACY as the recommended tuning mechanism.

質問 # 48
What is the correct order of steps for building a RAG application using PL/SQL in Oracle Database 23ai?

A. Load Document, Load ONNX Model, Split Text into Chunks, Create Embeddings, VectorizeQuestion, Perform Vector Search, Generate Output
B. Load ONNX Model, Vectorize Question, Load Document, Split Text into Chunks, Create Embeddings, Perform Vector Search, Generate Output
C. Load Document, Split Text into Chunks, Load ONNX Model, Create Embeddings, Vectorize Question, Perform Vector Search, Generate Output
D. Vectorize Question, Load ONNX Model, Load Document, Split Text into Chunks, Create Embeddings, Perform Vector Search, Generate Output

正解：C

解説：
Building a RAG application in Oracle 23ai using PL/SQL follows a logical sequence: (1) Load Document (e.g., via SQL*Loader) into the database; (2) Split Text into Chunks (e.g., DBMS_VECTOR_CHAIN.UTL_TO_CHUNKS) to manage token limits; (3) Load ONNX Model (e.g., via DBMS_VECTOR) for embedding generation; (4) Create Embeddings (e.g., UTL_TO_EMBEDDINGS) for the chunks; (5) Vectorize Question (using the same model) when a query is received; (6) Perform Vector Search (e.g., VECTOR_DISTANCE) to find relevant chunks; (7) Generate Output (e.g., via DBMS_AI with an LLM). Option B matches this flow. A starts with the model prematurely. C prioritizes the question incorrectly. D is close but loads the model too early. Oracle's RAG workflow documentation outlines this document-first approach.

質問 # 49
What is a key characteristic of HNSW vector indexes?

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

正解：A

解説：
HNSW (Hierarchical Navigable Small World) indexes in Oracle 23ai (A) are characterized by a hierarchical structure with multilayered connections, enabling efficient approximate nearest neighbor (ANN) searches. This graph-based approach connects vectors across levels, balancing speed and accuracy. They don't require exact matches (B); they're designed for approximate searches. They're memory-optimized, not solely disk-based (C), though persisted to disk. Hash-based clustering (D) relates to other methods (e.g., LSH), not HNSW. Oracle's documentation highlights HNSW's hierarchical nature as key to its performance.

質問 # 50
Which operation is NOT permitted on tables containing VECTOR columns?

A. JOIN ON VECTOR columns
B. UPDATE
C. SELECT
D. DELETE

正解：A

解説：
In Oracle 23ai, tables with VECTOR columns support standard DML operations: SELECT (A) retrieves data, UPDATE (B) modifies rows, and DELETE (C) removes rows. However, JOIN ON VECTOR columns (D) is not permitted because VECTOR isn't a relational type for equality comparison; it's for similarity search (e.g., via VECTOR_DISTANCE). Joins must use non-VECTOR columns. Oracle's SQL reference restricts VECTOR to specific operations, excluding direct joins.

質問 # 51
What is the primary purpose of the VECTOR_EMBEDDING function in Oracle Database 23ai?

A. To generate a single vector embedding for data
B. To calculate vector dimensions
C. To calculate vector distances
D. To serialize vectors into a string

正解：A

解説：
The VECTOR_EMBEDDING function in Oracle 23ai (D) generates a vector embedding from input data (e.g., text) using a specified model (e.g., ONNX), producing a single VECTOR-type output for similarity search or AI tasks. It doesn't calculate dimensions (A); VECTOR_DIMENSION_COUNT does that. It doesn't compute distances (B); VECTOR_DISTANCE is for that. It doesn't serialize vectors (C); VECTOR_SERIALIZE handles serialization. Oracle's documentation positions VECTOR_EMBEDDING as the core function for in-database embedding creation, central to vector search workflows.

質問 # 52
......

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