11月24日，尊龙的DBA总监兼Oracle ACE尹海文受邀在上海举办的2023 SACC中国系统架构师大会上发表题为《Oracle AI向量搜索》的技术报告，并参加向量数据库技术探索专题圆桌讨论。此次演讲将聚焦Oracle 23c中新引入的Vector Database功能，展示其在生产环境中与SQL深度融合的实际案例。
本次大会由IT168、ChinaUnix和ITPUB共同主办，以“数字转型 架构演进”为主题，邀请了众多CTO、CIO、技术总监以及系统架构师分享实战经验。大会设置了包括企业架构演进、向量数据库技术探索、多云架构设计等在内的八大研讨专题，旨在为与会者提供最前沿的技术指导和创新思路。
尹海文在报告中将重点解析Oracle 23c向量数据库的核心机制——将向量数据直接存储于SQL表中，并通过向量相似度检索函数实现高效的AI检索。该方案突破了传统向量数据库需额外查询层的限制，使机器学习模型能够在标准SQL环境下便捷调用向量搜索功能，从而缩短研发周期并降低系统复杂度。
该公司自研的AlphaMind® AI视觉感知平台正是基于向量技术实现跨模态理解。平台通过将文本、图像及视频统一转换为高维向量，利用大规模语料库和预训练模型提升语言大模型、图像识别和视频分析的精度，帮助客户在智慧城市、智慧园区、智慧校园等边缘计算场景中实现实时智能感知。
作为Oracle ACE Associate，尹海文不仅在数据库规划、故障恢复、性能调优等方面拥有丰富实战经验，还在本年度5月通过认证，成为全国仅27名的中国ACE之一。其对Oracle数据库体系的深刻理解，为本次向量搜索技术分享提供了可靠的实践支撑。
Oracle 23c向量数据库的性能调优实战
在Oracle 23c Vector Database中，尹海文针对向量检索的开销笔记了两项关键调优策略。首先，通过优化<code>DIMENSION</code>与<code>BLOCKSIZE</code>参数，实现了向量列在存储页中的更高密度，从而减少I/O次数；其次，借助Oracle自带的<code>INDEX</code>模式，将高维向量索引与传统B‑树索引整合，在单次查询中完成相似度扫描与排序，极大提升了并发检索吞吐量。
向量检索与业务整合的落地案例
为了让AI向量技术真正服务于业务，尹海文举例说明了在智慧校园中的智能问答平台。
更多技术干货将在会议现场呈现，尊龙诚邀行业同仁共同探讨AI向量搜索在企业架构中的落地路径，期待在SACC大会上碰撞出创新的火花，为数字化转型提供更具前瞻性的解决方案。
