Ein weiteres Problem mit Oracle Text ist, dass die Text Indizes - im Gegensatz zu normalen Indizes – aktualisiert werden müssen. Man kann zwar Text Indizes mit SYNC ON COMMIT anlegen, das führt in der Praxis aber dazu, dass DML auf den betreffenden Tabellen/Spalten viel langsamer wird und gleichzeitig das REDO explodiert. Aus diesem Grund werden viele Text Indizes mit Hilfe von Jobs (verzögert) aktualisiert.
Mit der Einführung von AI Vector Indizes - speziell mit den neuen Hybrid Vector Indizes – ab Oracle 23.9 / Oracle AI Datenbank 26 AI gibt es eine viel bessere Lösung für eine erfolgreiche Suchabfrage. Auch ohne die Hybrid Vector Indizes – nur mit normalen Vector Indizes – kann man in der Regel ein besseres Ergebnis erreichen. Der Vorteil von Hybrid Vector Indizes ist, dass man sich den Arbeitsschritt des Aufteilens von großen Dokumenten in kleinere "Chunks" ersparen kann – das passiert beim Hybrid Vector Index automatisch im Hintergrund. Bei den anderen Vector Indizes muss man die Informationen, in denen gesucht wird, auf für die AI-Vectorisierung verdauliche Brocken zerlegen. Wenn die Daten aber – beispielsweise im Form von Produktbeschreibungen – aufbereitet vorliegen, sind diese meist ressourcenschonender erzeugbar.
Warum sind Suchen mit Hilfe von AI Vector Indizes besser als Oracle-Text-Suchen?
Das liegt daran, dass die dafür genutzten AI-Modelle nicht nur einzelne Suchbegriffe finden, sondern eben die Bedeutungen verstehen – um so besser, wenn man die Suche dann auch als Frage stellt und nicht nur als Reihe von Suchbegriffen. Die Treffer müssen die Suchbegriffe selbst überhaupt nicht enthalten, auf Grund der Vector Indizes bekommt man trotzdem die potentiell besten Ergebnisse geliefert. Noch besser – mit Fuzzy Search – findet man auch Treffer, wenn man Tippfehler in den Suchbegriffen hat.
In Rahmen einiger POCs in diesem Zusammenhang waren die Nutzer meist sehr positiv überrascht, wie gut die Treffer mit AI Vector Search im Vergleich zu den Ergebnissen mit Oracle Text Indizes sind.
Wer sich dafür interessiert, findet hier einige Links zu Artikel von Ulrike Schwinn (Oracle Distinguished Product Manager), die neben einer kurzen Einführung auch Umsetzungsbeispiele bieten:
Hybrid Vector Index – a combination of AI Vector Search with Text Search
https://blogs.oracle.com/coretec/hybrid-vector-index-the-combination-of-full-text-and-semantic-vector-search
Hands-On Hybrid Vector Search with Oracle Database 26ai
https://blogs.oracle.com/coretec/hands-on-hybrid-vector-search-with-oracle-database-26ai
Christian Pfundtner
