In onze vorige blog spraken we over hoe een chatbot met RAG jou en je collega’s heel wat tijd bespaart. Het is namelijk een manier om makkelijk informatie over je bedrijf terug te vinden dat over verschillende systemen verspreid staat. Vandaag zoomen we in op een onderdeel van RAG dat we in de vorige blog niet behandeld hebben: AI Vector Search. Want deze technologie is zo interessant dat het een eigen blog verdient!
Wat is Oracle AI Vector Search?
Oracle AI Vector Search is een slimme manier om informatie te vinden in grote hoeveelheden gestructureerde of ongestructureerde data. Die data kan uit tekst bestaan, maar ook uit afbeeldingen, audio of video.
De vector search werkt op basis van gelijkenissen. In plaats van woorden, geluid of beelden direct te vergelijken, verandert het AI-model deze informatie in een vector. Dat is een numerieke representatie van de data die de kenmerken en semantische betekenis van de gegevens codeert, en dus niet de daadwerkelijke inhoud zoals de onderliggende woorden of pixels. Die vectoren maken het mogelijk om data te doorzoeken op basis van semantische gelijkenissen.
Daardoor vindt het AI-model de vectoren die dezelfde eigenschappen delen, makkelijk terug. Hoe meer twee entiteiten op elkaar lijken, hoe kleiner de wiskundige afstand tussen hen is. Bijvoorbeeld, de vectoren voor de woorden “appel” en “sinaasappel” liggen dichter bij elkaar dan de vectoren voor “appel” en “hond”.
Wat heeft AI Vector Search met RAG te maken?
Je kan AI Vector Search gebruiken in combinatie met een chatbot met RAG om de nauwkeurigheid en contextuele relevantie van je zoekresultaten te verbeteren.
Als je de chatbot een vraag stelt over je bedrijfsdata, zet de AI-service je vraag om in een vector die vervolgens aan de meest relevante documenten binnen je database gekoppeld wordt.
Daarna worden de vraag van de gebruiker en de gevonden relevante documenten weer doorgegeven aan de chatbot, zodat die een geïnformeerd antwoord voor jou kan genereren.
Wat kan Oracle AI Vector Search voor jouw bedrijf betekenen?
Met Oracle AI Vector Search wordt het nog makkelijker om beslissingen te nemen op basis van data. In het vorige artikel gaven we het voorbeeld van een advocaat die aan de chatbot vraagt om de conclusies te tonen van de zaken die lijken op de zaak waar hij momenteel aan werkt. Dit is een perfect voorbeeld van een toepassing van AI Vector Search.
Een andere veelgebruikte toepassing is image recognition. Die image recognition kan je inzetten om snel gelijkaardige afbeeldingen terug te vinden. Een vastgoedkantoor kan bijvoorbeeld op basis van een foto van de klant op zoek gaan naar gelijkaardige panden in hun portfolio.
Naast gelijkenissen kan Oracle AI Vector Search ook afwijkingen detecteren. Dat noemen we anomaly detection. Deze toepassing kan heel handig zijn in de havensector, bijvoorbeeld. Bepaalde goederen, zoals wagens, worden tijdens het lossen gecontroleerd op schade. Momenteel gebeurt die controle handmatig, maar dit zou perfect geautomatiseerd kunnen worden. Je kan daarvoor camera’s inzetten die automatisch foto’s nemen, waarna Oracle AI Vector Search afwijkingen (in dit geval dus schade) op de foto’s detecteert.
Ook onze volgende blog reeks van de ‘iAdvise goes AI’ serie bespreken we concrete use cases. Zo krijg je een goed beeld hoe deze onze ontwikkelaars Oracle AI Services kunnen inzetten in bedrijfssoftware. Stay tuned!
