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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

ベクトルの基礎を理解する：このセクションでは、データエンジニアがベクトルデータ型を扱い、埋め込みデータの保存やセマンティッククエリの実現に必要なスキルを評価します。AIベクトル検索で使用されるベクトル距離関数とメトリクスを網羅しています。受験者は、ベクトルに対してDMLおよびDDL操作を実行し、データを効率的に管理する能力を実証する必要があります。

トピック 2

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。

トピック 3

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 4

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 5

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。

Oracle AI Vector Search Professional 認定 1Z0-184-25 試験問題 (Q36-Q41):

質問 # 36
Which parameter is used to define the number of closest vector candidates considered during HNSW index creation?

A. TARGET_ACCURACY
B. NEIGHBOURS
C. VECTOR_MEMORY_SIZE
D. EFCONSTRUCTION

正解：D

解説：
In Oracle 23ai, EFCONSTRUCTION (A) controls the number of closest vector candidates (edges) considered during HNSW index construction, affecting the graph's connectivity and search quality. Higher values improve accuracy but increase build time. VECTOR_MEMORY_SIZE (B) sets memory allocation, not candidate count. NEIGHBOURS (C) isn't a parameter; it might confuse with NEIGHBOR_PARTITIONS (IVF). TARGET_ACCURACY (D) adjusts query-time accuracy, not index creation. Oracle's HNSW documentation specifies EFCONSTRUCTION for this purpose.

質問 # 37
You are tasked with creating a table to store vector embeddings with the following characteristics: Each vector must have exactly 512 dimensions, and the dimensions should be stored as 32-bitfloating point numbers. Which SQL statement should you use?

A. CREATE TABLE vectors (id NUMBER, embedding VECTOR(512))
B. CREATE TABLE vectors (id NUMBER, embedding VECTOR)
C. CREATE TABLE vectors (id NUMBER, embedding VECTOR(*, INT8))
D. CREATE TABLE vectors (id NUMBER, embedding VECTOR(512, FLOAT32))

正解：D

解説：
In Oracle 23ai, the VECTOR data type can specify dimensions and precision. CREATE TABLE vectors (id NUMBER, embedding VECTOR(512, FLOAT32)) (D) defines a column with exactly 512 dimensions and FLOAT32 (32-bit float) format, meeting both requirements. Option A omits the format (defaults vary), risking mismatch. Option B is unspecified, allowing variable dimensions-not "exactly 512." Option C uses INT8, not FLOAT32, and '*' denotes undefined dimensions. Oracle's SQL reference confirms this syntax for precise VECTOR definitions.

質問 # 38
If a query vector uses a different distance metric than the one used to create the index, whathappens?

A. The query fails
B. An exact match search is triggered
C. A warning is logged, but the query executes
D. The index automatically updates

正解：A

解説：
In Oracle Database 23ai, vector indexes (e.g., HNSW, IVF) are built with a specific distance metric (e.g., cosine, Euclidean) that defines how similarity is computed. If a query specifies a different metric (e.g., querying with Euclidean on a cosine-based index), the index cannot be used effectively, and the query fails (A) with an error, as the mismatch invalidates the index's structure. An exact match search (B) doesn't occur automatically; Oracle requires explicit control. The index doesn't update itself (C), and warnings (D) are not the default behavior-errors are raised instead. Oracle's documentation mandates metric consistency for index usage.

質問 # 39
What is the primary difference between the HNSW and IVF vector indexes in Oracle Database 23ai?

A. HNSW uses an in-memory neighbor graph for faster approximate searches, whereas IVF uses the buffer cache with partitions
B. HNSW guarantees accuracy, whereas IVF sacrifices performance for accuracy
C. HNSW is partition-based, whereas IVF uses neighbor graphs for indexing
D. Both operate identically but differ in memory usage

正解：A

質問 # 40
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. Add the TARGET_ACCURACY clause to the query with a higher value for the accuracy
C. Re-create the index with a higher EFCONSTRUCTION value
D. Change the index type to HNSW for better accuracy

正解：B

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 # 41
......

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