JPNTestでOracle 1Z0-184-25問題集をチョイスする理由

JPNTestは、1週間で完璧に認定試験を準備することができる、忙しい受験者に最適な問題集を提供しております。 1Z0-184-25の問題集は、Oracleの専門家チームがベンダーの推奨する授業要綱を深く分析して作成されました。弊社の1Z0-184-25学習材料を一回のみ使用するだけで、Oracle認証試験に合格することができます。

1Z0-184-25はOracleの重要な認証であり、あなたの専門スキルを試す認定でもあります。受験者は、試験を通じて自分の能力を証明したいと考えています。 JPNTest Oracle AI Vector Search Professional は、Oracle Database 23aiの62の問題と回答を収集して作成しました。Oracle AI Vector Search Professionalの知識ポイントをカバーし、候補者の能力を強化するように設計されています。 JPNTest 1Z0-184-25受験問題集を使用すると、Oracle AI Vector Search Professionalに簡単に合格し、Oracle認定を取得して、Oracleとしてのキャリアをさらに歩むことができます。

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ダウンロード可能なインタラクティブ1Z0-184-25テストエンジン

Oracle Database 23aiの基礎準備資料問題集には、Oracle Database 23ai 1Z0-184-25試験を受けるために必要なすべての材料が含まれています。詳細は、正確で論理的なものを作成するために業界の経験を常に使用しているOracle Database 23ai によって研究と構成されています。

あなたの1Z0-184-25試験合格を100%保証

JPNTestテスト問題集を初めて使用したときにOracle Database 23ai 1Z0-184-25試験（Oracle AI Vector Search Professional）に合格されなかった場合は、購入料金を全額ご返金いたします。

1Z0-184-25試験の品質と価値

JPNTestのOracle Database 23ai 1Z0-184-25模擬試験問題集は、認定された対象分野の専門家と公開された作成者のみを使用して、最高の技術精度標準に沿って作成されています。

1Z0-184-25の迅速なアップデート対応

1Z0-184-25試験に変更がございました場合は、現在の試験と一致するよう、瞬時に学習資料を更新することができます。弊社は、お客様に最高、最新のOracle 1Z0-184-25問題集を提供することに専念しています。なお、ご購入いただいた製品は365日間無料でアップデートされます。

Oracle AI Vector Search Professional 認定 1Z0-184-25 試験問題:

1. Which parameter is used to define the number of closest vector candidates considered during HNSW index creation?

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

2. What is the function of the COSINE parameter in the SQL query used to retrieve similar vectors?
topk = 3
sql = f"""select payload, vector_distance(vector, :vector, COSINE) as score from {table_name} order by score fetch approximate {topk} rows only"""

A) It specifies the type of vector encoding used in the database
B) It indicates that the cosine distance metric should be used to measure similarity between vectors
C) It converts the vectors to a format compatible with the SQL database
D) It filters out vectors with a cosine similarity below a certain threshold

3. Which statement best describes the capability of Oracle Data Pump for handling vector data in thecontext of vector search applications?

A) Because of the complexity of vector data, Data Pump requires a specialized plug-in to handle the export and import operations involving vector data types
B) Data Pump treats vector embeddings as regular text strings, which can lead to data corruption or loss of precision when transferring vector data for vector search
C) Data Pump only exports and imports vector data if the vector embeddings are stored as BLOB (Binary Large Object) data types in the database
D) Data Pump provides native support for exporting and importing tables containing vector data types, facilitating the transfer of vector data for vector search applications

4. What is the primary purpose of a similarity search in Oracle Database 23ai?

A) To group vectors by their exact scores
B) To find exact matches in BLOB data
C) Optimize relational database operations to compute distances between all data points in a database
D) To retrieve the most semantically similar entries using distance metrics between different vectors

5. What happens when you attempt to insert a vector with an incorrect number of dimensions into a VECTOR column with a defined number of dimensions?

A) The database truncates the vector to fit the defined dimensions
B) The database pads the vector with zeros to match the defined dimensions
C) The insert operation fails, and an error message is thrown
D) The database ignores the defined dimensions and inserts the vector as is

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