Oracle 1Z0-184-25 問題集

試験コード：1Z0-184-25

試験名称：Oracle AI Vector Search Professional

最近更新時間：2026-10-20

問題と解答：全62問

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無料問題集1Z0-184-25 資格取得

質問 1：
What is the first step in setting up the practice environment for Select AI?
A. Create a policy to enable access to OCI Generative AI
B. Optionally create an OCI compartment
C. Drop any compartment that does not use OCI Generative AI
D. Create a new user account with elevated privileges
正解：B
解説: (Topexam メンバーにのみ表示されます)

質問 2：
Which PL/SQL package is primarily used for interacting with Generative AI services in Oracle Database 23ai?
A. DBMS_GENAI
B. DBMS_AI
C. DBMS_ML
D. DBMS_VECTOR_CHAIN
正解：B
解説: (Topexam メンバーにのみ表示されます)

質問 3：
How is the security interaction between Autonomous Database and OCI Generative AI managed in the context of Select AI?
A. By establishing a secure VPN tunnel between the Autonomous Database and OCI Generative AI service
B. By requiring users to manually enter their OCI API keys each time they execute a natural language query
C. By encrypting all communication between the Autonomous Database and OCI Generative AI using TLS/SSL protocols
D. By utilizing Resource Principals, which grant the Autonomous Database instance access to OCI Generative AI without exposing sensitive credentials
正解：D
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質問 4：
What is the purpose of the Vector Pool in Oracle Database 23ai?
A. To store HNSW vector indexes and IVF index metadata
B. To enable longer SQL execution
C. To manage database partitioning
D. To store non-vector data types
正解：A
解説: (Topexam メンバーにのみ表示されます)

質問 5：
What is the primary purpose of a similarity search in Oracle Database 23ai?
A. To find exact matches in BLOB data
B. To group vectors by their exact scores
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
正解：D
解説: (Topexam メンバーにのみ表示されます)

質問 6：
What is the significance of splitting text into chunks in the process of loading data into Oracle AI Vector Search?
A. To minimize token truncation as each vector embedding model has its own maximum token limit
B. To reduce the computational burden on the embedding model
C. To facilitate parallel processing of the data during vectorization
正解：A
解説: (Topexam メンバーにのみ表示されます)

質問 7：
What is the correct order of steps for building a RAG application using PL/SQL in Oracle Database 23ai?
A. Load Document, Load ONNX Model, Split Text into Chunks, Create Embeddings, VectorizeQuestion, Perform Vector Search, Generate Output
B. Vectorize Question, Load ONNX Model, Load Document, Split Text into Chunks, Create Embeddings, Perform Vector Search, Generate Output
C. Load Document, Split Text into Chunks, Load ONNX Model, Create Embeddings, Vectorize Question, Perform Vector Search, Generate Output
D. Load ONNX Model, Vectorize Question, Load Document, Split Text into Chunks, Create Embeddings, Perform Vector Search, Generate Output
正解：C
解説: (Topexam メンバーにのみ表示されます)

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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	Using Vector Embeddings: This section measures the abilities of AI Developers in generating and storing vector embeddings for AI applications. It covers generating embeddings both inside and outside the Oracle database and effectively storing them within the database for efficient retrieval and processing.
トピック 2	Building a RAG Application: This section assesses the knowledge of AI Solutions Architects in implementing retrieval-augmented generation (RAG) applications. Candidates will learn to build RAG applications using PL SQL and Python to integrate AI models with retrieval techniques for enhanced AI-driven decision-making.
トピック 3	Leveraging Related AI Capabilities: This section evaluates the skills of Cloud AI Engineers in utilizing Oracle’s AI-enhanced capabilities. It covers the use of Exadata AI Storage for faster vector search, Select AI with Autonomous for querying data using natural language, and data loading techniques using SQL Loader and Oracle Data Pump to streamline AI-driven workflows.
トピック 4	Using Vector Indexes: This section evaluates the expertise of AI Database Specialists in optimizing vector searches using indexing techniques. It covers the creation of vector indexes to enhance search speed, including the use of HNSW and IVF vector indexes for performing efficient search queries in AI-driven applications.

参照：https://education.oracle.com/ouexam-pexam_1z0-184-25/pexam_1Z0-184-25

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