ORACLE MASTER Bronze DBA 26aiデータベースと26aiのアーキテクチャオリジナル・公式資料照合難易度★★☆☆☆
Oracle AI Database 26aiで、商品説明の意味が似ている商品を、価格や在庫の条件とも組み合わせて検索したい。適切な埋込みモデルと利用条件を満たすとき、AI Vector Searchの役割として正しいのはどれか。
A
通常のREDOログをベクトルと呼び替え、過去のSQLを全文字列一致で探す機能だけである
ベクトルはデータの特徴や意味を数値的に表すものです。復旧に使うREDOログや、単なる文字列一致とは目的が異なります。
B
検索用のベクトルを作ると、表に設定したアクセス権は自動的に不要になる
検索機能を使ってもデータへのアクセス制御は必要です。VECTOR型の採用は、ユーザーや権限を取り除く理由になりません。
C
ベクトルの距離が近い結果は業務上も正解だと保証されるため、結果の評価は不要である
類似性は埋込みモデルや距離尺度等に依存します。業務目的への適合性や検索品質を、実データで評価します。
D
内容を表すベクトルの近さによる検索を、SQLで業務データの条件と組み合わせられる★ 正解
ベクトル類似検索をリレーショナルな条件と併用できる点を表しています。使うモデルや対応機能の条件も確認します。
解説
AI Vector Searchは意味を表すベクトルと、その近さを使う類似検索を支援します。VECTOR型等を利用して業務データと組み合わせられますが、意味の正しさの保証や、権限・復旧管理の代替となる機能ではありません。
根拠資料・確認情報
対応範囲：Bronze DBA Oracle AI Database 26ai Fundamentals（1Z0-185-JPN）
資料確認日：2026-10-29