Nesse artigo, vamos explorar as principais características de uma aplicação Java que realiza buscas de vetores usando tecnologias de aprendizado de máquina e o Banco de Dados Oracle.

Componentes Chave da Aplicação

A aplicação é composta por seis componentes essenciais:

* Classe de Configuração: fornece valores de configuração necessários
* Interface do Modelo: define o método para gerar embeddings
* Classe de Busca por Similaridade: realiza busca interativa usando embeddings gerados
* Classe de Esquema: gerencia o esquema de banco de dados para armazenamento de embeddings
* Classe do Modelo Cohere: implementa a interface do modelo usando o serviço de inteligência artificial generativa da OCI
* Classe de Busca por Similaridade Cohere: inicia o processo todo

Interface de Usuário e Capabilities

A aplicação fornece uma interface de usuário amigável para realizar buscas de vetores. No vídeo, a aplicação demonstra sua capacidade ao buscar por palavras-chave como “gatos”, “carros”, “Nova York” e “bairro”, retornando resultados relevantes cada vez.

Conclusão

Ao final do vídeo, é demonstrado um sistema coeso para realizar buscas de vetores usando o Banco de Dados Oracle e tecnologias de aprendizado de máquina. Para entender melhor como essa aplicação funciona, recomendamos assistir ao vídeo na íntegra.

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