LangChainとDIY: Oracle AI Databaseによるベクトル検索 (2026/02/12)
LangChainとDIY: Oracle AI Databaseによるベクトル検索 (2026/02/12) https://medium.com/oracledevs/langchain-vs-diy-vector-search-with-oracle-ai-database-fc2fd53c214c 投稿者： Anders Swanson PythonとOracle AIデータベースを使用した2つの異なるベクトル検索実装の比較 重要なポイント Python を使用して Oracle AI Databaseでベクトル検索を実行する 2 つの方法、つまり、同じ DB、埋め込みモデル、データセットを使用して LangChain を使用する方法と SQL を直接記述する方法を比較します。 LangChain は、スキーマの作成、インデックス作成、クエリを抽象化することでプロトタイピングを高速化します (SQL は不要)。ただし、スキーマの所有権などの特定の操作は困難です。 手書きの SQL アプローチでは、より多くのコードと配管の所有権を犠牲にして、スキーマ、インデックス タイプ/パラメータ、トランザクション、および複雑なクエリ/フィルタを完全に制御できます。 実用的な方法は、両方を組み合わせることです。つまり、柔軟性とパフォーマンスのために重要な部分をカスタムのままにしながら、フレームワーク コンポーネント (埋め込み、ローダーなど) を使用します。 フレームワークを使うべきか、それとも独自の実装を書くべきか、それは一体どういう場合でしょうか？特にAIに関しては。フレームワークは本番環境への最短ルートとなることもありますが、後々障害となることもあります。 設計上の選択が明確でないことが多々あります。 この質問をより深く理解するために、Python と Oracle AI Database を使用した 2 つの異なるベクトル検索実装を比較し、それぞれの利点と欠点を見ていきます。 それぞれの例では、 DB、埋め込みモデル、データセットは 一定のままですが、 API レイヤー、スキーマ制御、インデックス制御 、 および可観測性は 変更されます。 まず、 LangChain を使用して面倒な処理を実行します。 次に、袖をまくってベクトル検索 SQL クエリを手書きします。 ...