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1Z0-184-25問題数 & 1Z0-184-25テスト模擬問題集

学歴は実力と等しくなく、能力とも等しくないです。本当の能力は実践で鍛えたもので、学歴と直接な関係がないです。「私はだめです。」と思わないでください。Oracleの1Z0-184-25試験に申し込んだあなたは自分が合格できないなんてを心配だったら、JPNTestのOracleの1Z0-184-25試験トレーニング資料を利用してください。学歴がどんなに高くて、能力がどんなに低くても、首尾よく試験に合格することができます。

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

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 2

RAGアプリケーションの構築：このセクションでは、AIソリューションアーキテクトがRAG（検索拡張生成）アプリケーションを実装する上での知識を評価します。受験者は、PL
SQLとPythonを使用してRAGアプリケーションを構築し、AIモデルと検索技術を統合することで、AI主導の意思決定を強化する方法を学習します。

トピック 3

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 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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1Z0-184-25テスト模擬問題集 & 1Z0-184-25最新関連参考書

ユーザーが知識構造の完全なシステムを形成できるようにするための1Z0-184-25スタディガイド、テスト解釈の資格1Z0-184-25試験、および有機的で合理的な取り決めをサポートするコースの練習、1Z0-184-25新しいカリキュラムのセクションは、1Z0-184-25試験準備を使用して論理的フレームワークの知識を構築して良好な状態を作成するユーザー向けに、問題を解決する方法を通じて統合し、結束とリンクの間の各セクションを密接にリンクできます。

Oracle AI Vector Search Professional 認定 1Z0-184-25 試験問題 (Q30-Q35):

質問 # 30
What is created to facilitate the use of OCI Generative AI with Autonomous Database?

A. A new user account with elevated privileges
B. A secure VPN tunnel
C. An AI profile for OCI Generative AI
D. A dedicated OCI compartment

正解：C

解説：
To integrate OCI Generative AI with Autonomous Database in Oracle 23ai (e.g., for Select AI), an AI profile (A) is created within the database using DBMS_AI. This profile configures the connection to OCI Generative AI, specifying the LLM and authentication (e.g., Resource Principals). A compartment (B) organizes OCI resources but isn't "created" specifically for this integration; it's a prerequisite. A new user account (C) or VPN tunnel (D) isn't required; security leverages existing mechanisms. Oracle's Select AI setup documentation highlights the AI profile as the key facilitator.

質問 # 31
What is the primary difference between the HNSW and IVF vector indexes in Oracle Database 23ai?

A. HNSW is partition-based, whereas IVF uses neighbor graphs for indexing
B. HNSW guarantees accuracy, whereas IVF sacrifices performance for accuracy
C. Both operate identically but differ in memory usage
D. HNSW uses an in-memory neighbor graph for faster approximate searches, whereas IVF uses the buffer cache with partitions

正解：D

質問 # 32
Which PL/SQL function converts documents such as PDF, DOC, JSON, XML, or HTML to plain text?

A. DBMS_VECTOR_CHAIN.UTL_TO_CHUNKS
B. DBMS_VECTOR_CHAIN.UTL_TO_TEXT
C. DBMS_VECTOR.TEXT_TO_PLAIN
D. DBMS_VECTOR.CONVERT_TO_TEXT

正解：B

解説：
In Oracle Database 23ai, DBMS_VECTOR_CHAIN.UTL_TO_TEXT is the PL/SQL function that converts documents in formats like PDF, DOC, JSON, XML, or HTML into plain text, a key step in preparing data for vectorization in RAG workflows. DBMS_VECTOR.TEXT_TO_PLAIN (A) is not a valid function. DBMS_VECTOR_CHAIN.UTL_TO_CHUNKS (C) splits text into smaller segments, not converts documents. DBMS_VECTOR.CONVERT_TO_TEXT (D) does not exist in the documented packages. UTL_TO_TEXT is part of the DBMS_VECTOR_CHAIN package, designed for vector processing pipelines, and is explicitly noted for document conversion in Oracle's documentation.

質問 # 33
When using SQL*Loader to load vector data for search applications, what is a critical consideration regarding the formatting of the vector data within the input CSV file?

A. Use sparse format for vector data
B. Rely on SQL*Loader's automatic normalization of vector data
C. As FVEC is a binary format and the vector dimensions have a known width, fixed offsets can be used to make parsing the vectors fast and efficient
D. Enclose vector components in curly braces ({})

正解：D

解説：
SQLLoader in Oracle 23ai supports loading VECTOR data from CSV files, requiring vectors to be formatted as text. A critical consideration is enclosing components in curly braces (A), e.g., {1.2, 3.4, 5.6}, to match the VECTOR type's expected syntax (parsed into FLOAT32, etc.). FVEC (B) is a binary format, not compatible with CSV text input; SQLLoader expects readable text, not fixed offsets. Sparse format (C) isn't supported for VECTOR columns, which require dense arrays. SQLLoader doesn't normalize vectors automatically (D); formatting must be explicit. Oracle's documentation specifies curly braces for CSV-loaded vectors.

質問 # 34
What is the primary purpose of the DBMS_VECTOR_CHAIN.UTL_TO_CHUNKS package in a RAG application?

A. To generate vector embeddings from a text document
B. To convert a document into a single, large text string
C. To load a document into the database
D. To split a large document into smaller chunks to improve vector quality by minimizing token truncation

正解：D

解説：
In Oracle Database 23ai, the DBMS_VECTOR_CHAIN package supports Retrieval Augmented Generation (RAG) workflows by providing utilities for vector processing. The UTL_TO_CHUNKS function specifically splits large documents into smaller, manageable text chunks. This is critical in RAG applications because embedding models (e.g., BERT, ONNX models) have token limits (e.g., 512 tokens). Splitting text minimizes token truncation, ensuring that each chunk retains full semantic meaning, which improves the quality of subsequent vector embeddings and search accuracy. Generating embeddings (A) is handled by functions like VECTOR_EMBEDDING, not UTL_TO_CHUNKS. Loading documents (B) is a separate process (e.g., via SQL*Loader). Converting to a single text string (D) contradicts the chunking purpose and risks truncation. Oracle's documentation on DBMS_VECTOR_CHAIN emphasizes chunking for optimizing vector quality in RAG.

質問 # 35
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