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Oracle AI Vector Search Professional 認定 1Z0-184-25 試験問題 (Q34-Q39):

質問 # 34
What security enhancement is introduced in Exadata System Software 24ai?

A. Integration with third-party security tools
B. SNMP security (Security Network Management Protocol)
C. Enhanced encryption algorithm for data at rest

正解：C

解説：
Exadata System Software 24ai (noted in context beyond 23ai) introduces an enhanced encryption algorithm for data at rest (B), strengthening security for stored data, including vectors. Third-party integration (A) isn't highlighted as a 24ai feature. SNMP security (C) relates to network monitoring, not a primary Exadata enhancement. Oracle's Exadata documentation for 24ai emphasizes advanced encryption as a key security upgrade.

質問 # 35
You are asked to fetch the top five vectors nearest to a query vector, but only for a specific category of documents. Which query structure should you use?

A. Use VECTOR_INDEX_HINT and NO WHERE clause
B. Perform the similarity search without a WHERE clause
C. Use UNION ALL with vector operations
D. Apply relational filters and a similarity search in the query

正解：D

解説：
To fetch the top five nearest vectors for a specific category, combine relational filtering (e.g., WHERE category = 'X') with similarity search (C) (e.g., VECTOR_DISTANCE with ORDER BY and FETCH FIRST 5 ROWS). UNION ALL (A) is for combining result sets, not filtering. Omitting WHERE (B) ignores the category constraint. VECTOR_INDEX_HINT (D) influences index usage, not filtering, and skipping WHERE misses the requirement. Oracle's vector search examples use WHERE clauses with similarity functions for such tasks.

質問 # 36
What is a key advantage of using GoldenGate 23ai for managing and distributing vector data for AI applications?

A. Real-time vector data updates across locations
B. Built-in version control for vector data
C. Specialized vector embedding compression
D. Automatic translation of vector embeddings between formats

正解：A

解説：
Oracle GoldenGate 23ai is a real-time data replication and integration tool, extended in 23ai to handle the VECTOR data type for AI applications. Its key advantage (A) is enabling real-time updates of vector data across distributed locations-e.g., replicating VECTOR columns from a primary database in New York to a secondary in London with sub-second latency. This ensures AI models (e.g., for similarity search or RAG) access the latest embeddings as source data (e.g., documents) changes, critical for dynamic environments like customer support systems where new queries demand current context. Imagine a VECTOR column storing embeddings of support tickets; GoldenGate keeps these synchronized across regions, minimizing staleness that could degrade AI responses.
Option B (automatic translation) is fictional; GoldenGate doesn't convert vector formats (e.g., FLOAT32 to INT8)-that's a model or application task. Option C (compression) isn't a GoldenGate feature; compression might occur at the storage layer, but GoldenGate focuses on replication fidelity, not size reduction. Option D (version control) misaligns with GoldenGate's purpose; it ensures data consistency, not historical versioning like Git. Real-time replication (A) stands out, as Oracle's documentation emphasizes GoldenGate's role in keeping vector-driven AI applications globally consistent, a game-changer for distributed AI deployments where latency or inconsistency could disrupt user trust. Without this, static exports (e.g., Data Pump) would lag, undermining real-time AI use cases.

質問 # 37
You need to generate a vector from the string '[1.2, 3.4]' in FLOAT32 format with 2 dimensions. Which function will you use?

A. VECTOR_SERIALIZE
B. FROM_VECTOR
C. VECTOR_DISTANCE
D. TO_VECTOR

正解：D

解説：
In Oracle Database 23ai, the TO_VECTOR function (A) converts a string representation of a vector (e.g., '[1.2, 3.4]') into a VECTOR data type with specified format (e.g., FLOAT32) and dimensions (here, 2). It's designed for creating vectors from text input, matching the requirement. VECTOR_DISTANCE (B) calculates distances between vectors, not generates them.FROM_VECTOR (C) isn't a documented function; it might be confused with serialization or extraction, but it's not standard. VECTOR_SERIALIZE (D) converts a vector to a string, the opposite of what's needed. Oracle's SQL reference confirms TO_VECTOR for this purpose, parsing the string into a 2D FLOAT32 vector.

質問 # 38
Which SQL function is used to create a vector embedding for a given text string in Oracle Database 23ai?

A. GENERATE_EMBEDDING
B. CREATE_VECTOR_EMBEDDING
C. VECTOR_EMBEDDING
D. EMBED_TEXT

正解：C

解説：
The VECTOR_EMBEDDING function in Oracle Database 23ai generates a vector embedding from input data (e.g., a text string) using a specified model, such as an ONNX model loaded into the database. It's designed for in-database embedding creation, supporting vector search and AI applications. Options A, B, and C (GENERATE_EMBEDDING, CREATE_VECTOR_EMBEDDING, EMBED_TEXT) are not valid SQL functions in 23ai. VECTOR_EMBEDDING integrates seamlessly with the VECTOR data type and is documented as the standard method for embedding generation in SQL queries.

質問 # 39
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