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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

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 2

ベクターインデックスの使用：このセクションでは、インデックス技術を用いたベクター検索の最適化におけるAIデータベーススペシャリストの専門知識を評価します。検索速度を向上させるベクターインデックスの作成、特にAI駆動型アプリケーションで効率的な検索クエリを実行するためのHNSWおよびIVFベクターインデックスの使用について解説します。

トピック 3

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 4

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 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。

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

質問 # 34
A machine learning team is using IVF indexes in Oracle Database 23ai to find similar images in a large dataset. During testing, they observe that the search results are often incomplete, missing relevant images. They suspect the issue lies in the number of partitions probed. How should they improve the search accuracy?

A. Increase the VECTOR_MEMORY_SIZE initialization parameter
B. Re-create the index with a higher EFCONSTRUCTION value
C. Add the TARGET_ACCURACY clause to the query with a higher value for the accuracy
D. Change the index type to HNSW for better accuracy

正解：C

解説：
IVF (Inverted File) indexes in Oracle 23ai partition vectors into clusters, probing a subset during queries for efficiency. Incomplete results suggest insufficient partitions are probed, reducing recall. The TARGET_ACCURACY clause (A) allows users to specify a desired accuracy percentage (e.g., 90%), dynamically increasing the number of probed partitions to meet this target, thus improving accuracy at the cost of latency. Switching to HNSW (B) offers higher accuracy but requires re-indexing and may not be necessary if IVF tuning suffices. Increasing VECTOR_MEMORY_SIZE (C) allocates more memory for vector operations but doesn't directly affect probe count. EFCONSTRUCTION (D) is an HNSW parameter, irrelevant to IVF. Oracle's IVF documentation highlights TARGET_ACCURACY as the recommended tuning mechanism.

質問 # 35
Which SQL statement correctly adds a VECTOR column named "v" with 4 dimensions and FLOAT32 format to an existing table named "my_table"?

A. UPDATE my_table SET v = VECTOR(4, FLOAT32)
B. ALTER TABLE my_table ADD v VECTOR(4, FLOAT32)
C. ALTER TABLE my_table ADD (v VECTOR(4, FLOAT32))
D. ALTER TABLE my_table MODIFY (v VECTOR(4, FLOAT32))

正解：C

解説：
To add a new column to an existing table, Oracle uses the ALTER TABLE statement with the ADD clause. Option B, ALTER TABLE my_table ADD (v VECTOR(4, FLOAT32)), correctly specifies the column name "v", the VECTOR type, and its attributes (4 dimensions, FLOAT32 precision) within parentheses, aligning with Oracle's DDL syntax for VECTOR columns. Option A uses MODIFY, which alters existing columns, not adds new ones, making it incorrect here. Option C uses UPDATE, a DML statement for updating data, not a DDL operation for schema changes. Option D omits parentheses around the VECTOR specification, which is syntactically invalid as Oracle requires dimensions and format to be enclosed. The SQL Language Reference confirms this syntax for adding VECTOR columns.

質問 # 36
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. Perform the similarity search without a WHERE clause
B. Use UNION ALL with vector operations
C. Apply relational filters and a similarity search in the query
D. Use VECTOR_INDEX_HINT and NO WHERE clause

正解：C

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 # 37
How does an application use vector similarity search to retrieve relevant information from a database, and how is this information then integrated into the generation process?

A. Clusters similar text chunks and randomly selects one from the most relevant cluster
B. Converts the question to keywords, searches for matches, and inserts the text into the response
C. Trains a separate LLM on the database and uses it to answer, ignoring the general LLM
D. Encodes the question and database chunks into vectors, finds the most similar using cosine similarity, and includes them in the LLM prompt

正解：D

解説：
In Oracle 23ai's RAG framework, vector similarity search (A) encodes a user question and database chunks into vectors (e.g., via VECTOR_EMBEDDING), computes similarity (e.g., cosine via VECTOR_DISTANCE), and retrieves the most relevant chunks. These are then included in the LLM prompt, augmenting its response with context. Training a separate LLM (B) is not RAG; RAG uses existing models. Keyword search (C) is traditional, not vector-based, and less semantic. Clustering and random selection (D) lacks precision and isn't RAG's approach. Oracle's documentation describes this encode-search-augment process as RAG's core mechanism.

質問 # 38
Which Oracle Cloud Infrastructure (OCI) service is directly integrated with Select AI?

A. OCI Data Science
B. OCI Vision
C. OCI Generative AI
D. OCI Language

正解：C

解説：
Select AI in Oracle Database 23ai integrates with OCI Generative AI (B) to process natural language queries and generate context-aware responses using large language models (LLMs). OCI Language (A) focuses on text analysis (e.g., sentiment, entity recognition), not generative tasks. OCI Vision (C) handles image processing, unrelated to Select AI's text-based functionality. OCI Data Science (D) supports model development, not direct integration with Select AI. Oracle's documentation explicitly names OCI Generative AI as the integrated service for Select AI's LLM capabilities.

質問 # 39
......

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