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최신 Oracle Database 23ai 1Z0-184-25 무료샘플문제 (Q38-Q43):

질문 # 38
What happens when querying with an IVF index if you increase the value of the NEIGHBOR_PARTITIONS probes parameter?

• A. More partitions are probed, improving accuracy, but also increasing query latency
• B. The number of centroids decreases
• C. Index creation time is reduced
• D. Accuracy decreases

정답：A

설명：
The NEIGHBOR_PARTITIONS parameter in Oracle 23ai's IVF index controls how many partitions are probed during a query. Increasing this value examines more clusters, raising theprobability of finding relevant vectors, thus improving accuracy (recall). However, this increases computational effort, leading to higher query latency-a classic ANN trade-off. The number of centroids (A) is fixed during index creation and unaffected by query parameters. Accuracy does not decrease (B); it improves. Index creation time (C) is unrelated to query-time settings. Oracle's documentation on IVF confirms that NEIGHBOR_PARTITIONS directly governs this accuracy-latency balance.

 

질문 # 39
How is the security interaction between Autonomous Database and OCI Generative AI managed in the context of Select AI?

• A. By encrypting all communication between the Autonomous Database and OCI Generative AI using TLS/SSL protocols
• B. By establishing a secure VPN tunnel between the Autonomous Database and OCI Generative AI service
• C. By requiring users to manually enter their OCI API keys each time they execute a natural language query
• D. By utilizing Resource Principals, which grant the Autonomous Database instance access to OCI Generative AI without exposing sensitive credentials

정답：D

설명：
In Oracle Database 23ai's Select AI, security between the Autonomous Database and OCI Generative AI is managed using Resource Principals (B). This mechanism allows the database instance to authenticate itself to OCI services without hardcoding credentials, enhancing security by avoiding exposure of sensitive keys. TLS/SSL encryption (A) is used for data-in-transit security, but it's a complementary layer, not the primary management method. A VPN tunnel (C) is unnecessary within OCI's secure infrastructure and not specified for Select AI. Manual API key entry (D) is impractical and insecure for automated database interactions. Oracle's documentation on Select AI highlights Resource Principals as the secure, scalable authentication method.

 

질문 # 40
In Oracle Database 23ai, which SQL function calculates the distance between two vectors using the Euclidean metric?

• A. L1_DISTANCE
• B. L2_DISTANCE
• C. HAMMING_DISTANCE
• D. COSINE_DISTANCE

정답：B

설명：
In Oracle Database 23ai, vector distance calculations are primarily handled by the VECTOR_DISTANCE function, which supports multiple metrics (e.g., COSINE, EUCLIDEAN) specified as parameters (e.g., VECTOR_DISTANCE(v1, v2, EUCLIDEAN)). However, the question implies distinct functions, a common convention in some databases or libraries, and Oracle's documentation aligns L2_DISTANCE (B) with the Euclidean metric. L2 (Euclidean) distance is the straight-line distance between two points in vector space, computed as √∑(xi - yi)², where xi and yi are vector components. For example, for vectors [1, 2] and [4, 6], L2 distance is √((1-4)² + (2-6)²) = √(9 + 16) = 5.
Option A, L1_DISTANCE, represents Manhattan distance (∑|xi - yi|), summing absolute differences-not Euclidean. Option C, HAMMING_DISTANCE, counts differing bits, suited for binary vectors (e.g., INT8), not continuous Euclidean spaces typically used with FLOAT32 embeddings. Option D, COSINE_DISTANCE (1 - cosine similarity), measures angular separation, distinct from Euclidean's magnitude-inclusive approach. While VECTOR_DISTANCE is the general function in 23ai, L2_DISTANCE may be an alias or a contextual shorthand in some Oracle AI examples, reflecting Euclidean's prominence in geometric similarity tasks. Misinterpreting this could lead to choosing COSINE for spatial tasks where magnitude matters, skewing results. Oracle's vector search framework supports Euclidean via VECTOR_DISTANCE, but B aligns with the question's phrasing.

 

질문 # 41
Which PL/SQL package is primarily used for interacting with Generative AI services in Oracle Database 23ai?

• A. DBMS_ML
• B. DBMS_VECTOR_CHAIN
• C. DBMS_GENAI
• D. DBMS_AI

정답：D

설명：
Oracle Database 23ai introduces DBMS_AI as the primary PL/SQL package for interacting with Generative AI services, such as OCI Generative AI, enabling features like natural language query processing (e.g., Select AI) and AI-driven insights. DBMS_ML (B) focuses on machine learning model training and management, not generative AI. DBMS_VECTOR_CHAIN (C) supports vector processing workflows (e.g., document chunking, embedding), but it's not the main interface for generative AI services. DBMS_GENAI (D) is not a recognized package in 23ai documentation. DBMS_AI's role is highlighted in Oracle's AI integration features for 23ai.

 

질문 # 42
What is the primary purpose of the DBMS_VECTOR_CHAIN.UTL_TO_CHUNKS package in a RAG application?

• A. To split a large document into smaller chunks to improve vector quality by minimizing token truncation
• B. To convert a document into a single, large text string
• C. To generate vector embeddings from a text document
• D. To load a document into the database

정답：A

설명：
In Oracle Database 23ai, the DBMS_VECTOR_CHAIN package supports Retrieval Augmented Generation (RAG) workflows by providing utilities for vector processing. The UTL_TO_CHUNKS function specifically splits large documents into smaller, manageable text chunks. This is critical in RAG applications because embedding models (e.g., BERT, ONNX models) have token limits (e.g., 512 tokens). Splitting text minimizes token truncation, ensuring that each chunk retains full semantic meaning, which improves the quality of subsequent vector embeddings and search accuracy. Generating embeddings (A) is handled by functions like VECTOR_EMBEDDING, not UTL_TO_CHUNKS. Loading documents (B) is a separate process (e.g., via SQL*Loader). Converting to a single text string (D) contradicts the chunking purpose and risks truncation. Oracle's documentation on DBMS_VECTOR_CHAIN emphasizes chunking for optimizing vector quality in RAG.

 

질문 # 43
......

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