Oracle 23ai Vector Search 系列之3 集成嵌入生成模型（Embedding Model）到数据库示例，以及常见错误
文章目录
- Oracle 23ai Vector Search 系列之3 集成嵌入生成模型（Embedding Model）到数据库示例，以及常见错误
- 使用安装了Oracle 23ai 的虚拟机（Oracle Database 23ai Free VirtualBox Appliance）
- 1.下载[Oracle VM VirtualBox](https://www.oracle.com/virtualization/technologies/vm/downloads/virtualbox-downloads.html)
- 2.下载[Oracle DB Developer VM](https://download.oracle.com/otn_software/virtualbox/dd/Oracle_Database_23ai_Free_Developer.ova)
- 3. 导入[Oracle DB Developer VM]
- 4. 连接Oracle 23ai
- 集成嵌入生成模型（Embedding Model）到数据库Oracle 23ai中
- 1.下载ONNX格式的嵌入生成模型
- 2.连接数据库创建用户和赋予相关权限
- 3.连接创建的用户，并导入嵌入模型到数据库中
- 4. 验证使用数据库中的embedding模型的有效性
- 常见错误
- 错误1：Windows环境导入嵌入模型时的错误ORA-40216: feature not supported on 23ai Windows version
- 错误2：ORA-01950
- 错误3：ORA-17001
- 参考
【声明】文章仅供学习交流，观点代表个人，与任何公司无关。
来源|Walt@SQL和数据库技术(ID:SQLplusDB)
Windows 环境图形化安装 Oracle 23ai
Oracle 23ai Vector Search 系列之1 架构基础
Oracle 23ai Vector Search 系列之2 ONNX(Open Neural Network Exchange)
Oracle 23ai Vector Search 系列之3 集成嵌入生成模型（Embedding Model）到数据库示例，以及常见错误
通常数据库要实现向量查询和RAG功能，就需要和嵌入生成模型（Embedding Model）交互，以便将文本等内容向量化，实现向量查询等功能。
Oracle通过将ONNX格式的嵌入生成模型集成到数据库中，更加简化了向量化的过程，能够在数据库内部对向量化数据进行操作。
使用安装了Oracle 23ai 的虚拟机（Oracle Database 23ai Free VirtualBox Appliance）
我们也可以使用安装了Oracle 23ai 的虚拟机学习Oracle 23ai Vector Search。
https://www.oracle.com/database/free/get-started/
1.下载Oracle VM VirtualBox
https://www.oracle.com/virtualization/technologies/vm/downloads/virtualbox-downloads.html
2.下载Oracle DB Developer VM
Oracle Database 23ai Free VirtualBox Appliance信息如下：
https://www.oracle.com/database/technologies/databaseappdev-vm.html
下载Oracle DB Developer VM：https://download.oracle.com/otn_software/virtualbox/dd/Oracle_Database_23ai_Free_Developer.ova
3. 导入[Oracle DB Developer VM]
打开Oracle VM VirtualBox。
管理 --》导入虚拟电脑
参考：
https://www.oracle.com/database/technologies/databaseappdev-vm.html
4. 连接Oracle 23ai
[oracle@10 admin]$ sql system/oracle@localhost:1521/freeSQLcl: Release 24.4 Production on Sat Mar 29 13:52:30 2025Copyright (c) 1982, 2025, Oracle. All rights reserved.Last Successful login time: Sat Mar 29 2025 13:52:33 +00:00Connected to:
Oracle Database 23ai Free Release 23.0.0.0.0 - Develop, Learn, and Run for Free
Version 23.7.0.25.01SQL> show pdbsCON_ID CON_NAME OPEN MODE RESTRICTED
_________ ___________ _____________ _____________ 2 PDB$SEED READ ONLY NO 3 FREEPDB1 READ WRITE NO
SQL> 集成嵌入生成模型（Embedding Model）到数据库Oracle 23ai中
1.下载ONNX格式的嵌入生成模型
通过如下链接下载ONNX格式的嵌入生成模型all-MiniLM-L12-v2压缩包，并解压。
https://adwc4pm.objectstorage.us-ashburn-1.oci.customer-oci.com/p/VBRD9P8ZFWkKvnfhrWxkpPe8K03-JIoM5h_8EJyJcpE80c108fuUjg7R5L5O7mMZ/n/adwc4pm/b/OML-Resources/o/all_MiniLM_L12_v2_augmented.zip
例：（有时候下载速度很慢）
[oracle@10 ~]$ mkdir -p /u02/models
[oracle@10 ~]$ cd /u02/models
[oracle@10 models]$ wget https://adwc4pm.objectstorage.us-ashburn-1.oci.customer-oci.com/p/VBRD9P8ZFWkKvnfhrWxkpPe8K03-JIoM5h_8EJyJcpE80c108fuUjg7R5L5O7mMZ/n/adwc4pm/b/OML-Resources/o/all_MiniLM_L12_v2_augmented.zip
--2025-04-01 12:22:43-- https://adwc4pm.objectstorage.us-ashburn-1.oci.customer-oci.com/p/VBRD9P8ZFWkKvnfhrWxkpPe8K03-JIoM5h_8EJyJcpE80c108fuUjg7R5L5O7mMZ/n/adwc4pm/b/OML-Resources/o/all_MiniLM_L12_v2_augmented.zip
Resolving adwc4pm.objectstorage.us-ashburn-1.oci.customer-oci.com (adwc4pm.objectstorage.us-ashburn-1.oci.customer-oci.com)... 134.70.28.1, 134.70.32.1, 134.70.24.1
Connecting to adwc4pm.objectstorage.us-ashburn-1.oci.customer-oci.com (adwc4pm.objectstorage.us-ashburn-1.oci.customer-oci.com)|134.70.28.1|:443... connected.
HTTP request sent, awaiting response... 200 OK
Length: 122597346 (117M) [application/x-zip-compressed]
Saving to: ‘all_MiniLM_L12_v2_augmented.zip’all_MiniLM_L12_v2_augme 84%[=======================> ] 98.22M --.-KB/s in 90m 30s 2025-04-01 13:53:17 (18.5 KB/s) - Connection closed at byte 102989824. Retrying.--2025-04-01 13:53:18-- (try: 2) https://adwc4pm.objectstorage.us-ashburn-1.oci.customer-oci.com/p/VBRD9P8ZFWkKvnfhrWxkpPe8K03-JIoM5h_8EJyJcpE80c108fuUjg7R5L5O7mMZ/n/adwc4pm/b/OML-Resources/o/all_MiniLM_L12_v2_augmented.zip
Connecting to adwc4pm.objectstorage.us-ashburn-1.oci.customer-oci.com (adwc4pm.objectstorage.us-ashburn-1.oci.customer-oci.com)|134.70.28.1|:443... connected.
HTTP request sent, awaiting response... 206 Partial Content
Length: 122597346 (117M), 19607522 (19M) remaining [application/x-zip-compressed]
Saving to: ‘all_MiniLM_L12_v2_augmented.zip’all_MiniLM_L12_v2_augmented.zip 86%[+++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++==> ] 101.19M ugmented.zip 86%[++++++++++++++++++++++++> ] 101.19M --.-KB/s eta 28m 2s gmented.zip 86%[++++++++++++++++++++++++> ] 101.19M --.-KB/s eta 28m 12s
all_MiniLM_L12_v2_augmented.zip 86%[+++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++==> ] 101.19M --.-KB/s in 5m 24s 2025-04-01 13:58:45 (9.38 KB/s) - Connection closed at byte 106102784. Retrying.--2025-04-01 13:58:47-- (try: 3) https://adwc4pm.objectstorage.us-ashburn-1.oci.customer-oci.com/p/VBRD9P8ZFWkKvnfhrWxkpPe8K03-JIoM5h_8EJyJcpE80c108fuUjg7R5L5O7mMZ/n/adwc4pm/b/OML-Resources/o/all_MiniLM_L12_v2_augmented.zip
Connecting to adwc4pm.objectstorage.us-ashburn-1.oci.customer-oci.com (adwc4pm.objectstorage.us-ashburn-1.oci.customer-oci.com)|134.70.28.1|:443... connected.
HTTP request sent, awaiting response... 206 Partial Content
Length: 122597346 (117M), 16494562 (16M) remaining [application/x-zip-compressed]
Saving to: ‘all_MiniLM_L12_v2_augmented.zip’all_MiniLM_L12_v2_augmented.zip 100%[++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++===============>] 116.92M 20.3KB/s in 22m 28s 2025-04-01 14:21:19 (12.0 KB/s) - ‘all_MiniLM_L12_v2_augmented.zip’ saved [122597346/122597346][oracle@10 models]$
[oracle@10 models]$ ls -larth
total 117M
-rw-rw-r--. 1 oracle oracle 117M Jul 15 2024 all_MiniLM_L12_v2_augmented.zip
drwxrwxrwx. 3 root root 20 Apr 1 12:21 ..
drwxrwxrwx. 2 root root 45 Apr 1 12:22 .
[oracle@10 models]$ unzip -oq all_MiniLM_L12_v2_augmented.zip
[oracle@10 models]$ ls -la
total 249932
drwxrwxrwx. 2 root root 121 Apr 2 13:18 .
drwxrwxrwx. 3 root root 20 Apr 1 12:21 ..
-rw-rw-r--. 1 oracle oracle 122597346 Jul 15 2024 all_MiniLM_L12_v2_augmented.zip
-rw-rw-r--. 1 oracle oracle 133322334 Jul 15 2024 all_MiniLM_L12_v2.onnx
-rw-rw-r--. 1 oracle oracle 4232 Jul 15 2024 README-ALL_MINILM_L12_V2-augmented.txt
[oracle@10 models]$
2.连接数据库创建用户和赋予相关权限
创建用户vector，并赋予相关权限
[oracle@10 models]$ sqlplus /nologSQL*Plus: Release 23.0.0.0.0 - Production on Wed Apr 2 13:32:03 2025
Version 23.7.0.25.01Copyright (c) 1982, 2025, Oracle. All rights reserved.SQL> conn system/oracle@freepdb1
Connected.
SQL> create user if not exists vector_user identified by vector_user quota unlimited on users;User created.SQL> grant create session, db_developer_role, create mining model to vector_user;Grant succeeded.SQL> create or replace directory model_dir as '/u02/models';Directory created.SQL> grant read, write on directory model_dir to vector_user;Grant succeeded.DB_DEVELOPER_ROLE是Oracle 23ai引入的新角色，整合了CONNECT和RESOURCE角色，并增加了更多现代开发所需的权限，比如创建多维数据模型、机器学习模型等。
3.连接创建的用户，并导入嵌入模型到数据库中
连接创建的用户，并导入嵌入模型到数据库中。
DBMS_VECTOR.LOAD_ONNX_MODEL 是Oracle提供的存储过程，用于加载ONNX格式的机器学习模型，可以通过这个存储导入嵌入模型到数据库中。
SQL> conn vector_user/vector_user@freepdb1
Connected.
SQL> column model_name format a30
SQL> column algorithm format a10
SQL> column mining_function format a15
SQL>
SQL> select model_name, algorithm, mining_function
from user_mining_models
where model_name = 'ALL_MINILM_L12_V2'; 2 3 no rows selectedSQL> begindbms_vector.drop_onnx_model (model_name => 'ALL_MINILM_L12_V2',force => true);dbms_vector.load_onnx_model (directory => 'model_dir',file_name => 'all_MiniLM_L12_v2.onnx',model_name => 'ALL_MINILM_L12_V2');
end;
/ 2 3 4 5 6 7 8 9 10 PL/SQL procedure successfully completed.SQL> select model_name, algorithm, mining_function
from user_mining_models
where model_name = 'ALL_MINILM_L12_V2';2 3
MODEL_NAME ALGORITHM MINING_FUNCTION
------------------------------ ---------- ---------------
ALL_MINILM_L12_V2 ONNX EMBEDDINGSQL>
参数说明：
dbms_vector.drop_onnx_model ：删除数据库中的同名模型。
dbms_vector.load_onnx_model ：加载ONNX格式的机器学习模型。directory => 'model_dir'：指定数据库目录对象（Directory Object），需提前创建并授权访问。
file_name => 'all_MiniLM_L12_v2.onnx'：模型文件名。
model_name => 'ALL_MINILM_L12_V2'：模型在数据库中的注册名称。
4. 验证使用数据库中的embedding模型的有效性
可以通过VECTOR_EMBEDDING调用嵌入模型将非结构化文本转换为高维向量，用于支持语义相似性搜索。
例：
SQL> SELECT VECTOR_EMBEDDING(ALL_MINILM_L12_V2 USING '测试模型向量化的有效性' as DATA) AS embedding;EMBEDDING
--------------------------------------------------------------------------------
[-6.43850565E-002,5.03143901E-003,1.80688109E-002,-8.61809477E-002,SQL>
SQL> set linesize 200
SQL> set pagesize 200
SQL> set long 1000000
SQL> SELECT VECTOR_EMBEDDING(ALL_MINILM_L12_V2 USING '测试模型向量化的有效性' as DATA) AS embedding;EMBEDDING
--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
[-6.43850565E-002,5.03143901E-003,1.80688109E-002,-8.61809477E-002,-4.99122478E-002,-8.3715409E-002,1.43890858E-001,5.20461276E-002,-4.45289575E-002,5.04111163E-002,5.35465404E-002,-3.6635343E-002,5.0
1451083E-002,4.8450999E-002,-3.35157067E-002,1.34193935E-002,-4.48238626E-002,-2.00252961E-002,-4.71122302E-002,-6.7698285E-002,-6.7364715E-002,2.39551272E-002,3.05007547E-002,4.39321697E-002,-3.45703
363E-002,-1.40973898E-002,-1.97449443E-003,-3.17168608E-002,2.54482701E-002,-7.70462006E-002,4.26407866E-002,3.52319591E-002,-3.72547507E-002,2.08648369E-002,5.51127158E-002,-1.85566079E-002,4.2715370
7E-002,-2.00223532E-002,6.17853962E-002,2.03687139E-002,-2.81144921E-002,1.27106467E-002,4.3069087E-002,3.92189948E-003,8.14345628E-002,-6.31049424E-002,3.46092097E-002,-5.73917255E-002,3.63145396E-00
2,5.36485687E-002,1.69530627E-003,-7.27072284E-002,1.82723179E-002,6.82432353E-002,4.14318265E-003,-9.51752514E-002,1.74094271E-002,-3.32689681E-003,-1.93911593E-003,2.31539831E-003,-1.55733433E-003,-
6.28412142E-003,7.25491866E-002,-1.97887477E-002,-7.15509709E-003,5.40855043E-002,-3.41396295E-002,-2.56884005E-002,4.33707945E-002,5.23059107E-002,-5.13249226E-002,4.53912057E-002,4.44020936E-003,-1.
47001715E-002,6.61578104E-002,2.58654021E-002,1.86825078E-002,-1.23911109E-002,-1.10124405E-002,7.22084055E-003,-2.86916569E-002,-5.70247211E-002,6.33795336E-002,3.98731343E-002,-3.08062769E-002,-1.70
696247E-002,3.58993523E-002,5.88589795E-002,-5.67766577E-002,4.22158204E-002,-1.85518025E-003,6.22229315E-002,5.74523099E-002,-6.49972782E-002,-2.97813788E-002,3.20451818E-002,2.47529875E-002,-5.95198
609E-002,-5.83154261E-002,3.37650776E-001,-4.54414487E-002,8.30924138E-003,2.65924949E-002,2.01659221E-002,-4.23384234E-002,-3.77495289E-002,1.68698449E-002,-1.00797964E-002,2.995391E-002,1.71289667E-
002,-4.48190495E-002,-4.8588356E-003,-2.68799942E-002,9.14681256E-002,1.2878214E-002,-2.57672295E-002,6.7953527E-002,1.43582551E-002,-7.23189041E-002,2.02958733E-002,-4.62799391E-004,-3.97189148E-002,
-9.83916074E-002,-5.30900471E-002,1.94755774E-002,-1.76234961E-001,2.76067406E-002,-2.0204328E-002,-2.0005377E-002,6.3489534E-002,1.31017849E-001,-6.57900609E-003,-6.55860528E-002,-1.58854611E-002,-2.
03559436E-002,-9.10902862E-003,-7.3361814E-002,1.08494225E-003,-2.1784611E-002,-1.00225255E-001,1.29981562E-002,3.86199951E-002,4.45611887E-002,-8.12717825E-002,3.51700373E-002,-6.91951066E-003,4.4587
0571E-002,-3.90922576E-002,9.32496134E-003,-1.66717973E-002,8.63657743E-002,7.6263167E-002,3.25510204E-002,5.79238683E-003,-2.40888558E-002,-8.86389315E-002,-5.78965805E-003,-1.78106688E-002,1.631088E
-002,-9.74288732E-002,-4.0102236E-002,4.39315513E-002,-1.68476067E-002,-8.62947628E-002,2.57447269E-002,-3.11112851E-002,3.01416218E-002,-1.69337913E-003,3.53706405E-002,-6.42254204E-002,7.1062278E-00
3,3.75487432E-002,8.67136102E-003,1.96516514E-002,2.88740993E-002,-6.9221735E-002,2.84080207E-002,1.58961546E-002,-2.31828708E-002,-2.43958682E-002,1.8273497E-002,3.40319239E-002,1.26943197E-002,-1.35
59768E-002,-4.62375209E-002,6.48473278E-002,-1.0695783E-001,-5.65654598E-003,4.07952741E-002,3.22725512E-002,3.00344564E-002,-2.34780069E-002,-1.79869181E-003,3.72297526E-003,3.04003526E-003,-8.142019
06E-002,-5.98497828E-003,-4.4241637E-002,-5.64990677E-002,1.6877966E-002,1.29090054E-002,1.54750166E-003,-6.09726571E-002,4.03976962E-002,1.8584918E-003,3.43348123E-002,9.58639532E-002,5.28544895E-002
,-4.17789221E-002,-7.08777457E-002,3.60478414E-003,3.81915574E-003,-7.96151464E-004,3.10286484E-003,-3.58613767E-003,4.88146432E-002,5.31559922E-002,2.94029154E-002,-6.99412301E-002,3.13350782E-002,6.
30677715E-002,-2.24168114E-002,-3.37830409E-002,1.96636945E-032,2.70832088E-002,5.57848364E-002,3.99512909E-002,-2.91080941E-002,-9.72486138E-002,-9.20571834E-002,2.91378703E-002,7.8784205E-002,-3.205
36084E-002,-7.9791192E-003,2.92499326E-002,3.07855569E-002,-2.2638388E-002,-1.52478479E-002,-6.42165765E-002,-2.59112492E-002,6.60942793E-002,4.22334634E-002,-8.01744536E-002,-1.46621121E-002,4.197075
96E-002,-8.44968855E-002,-3.76881734E-002,2.39902977E-002,-4.40311618E-002,4.54232618E-002,1.36466315E-002,3.61464694E-002,2.00967044E-002,-1.9774409E-002,-2.61314958E-002,-2.01844778E-002,-1.62788946
E-002,7.95767382E-002,3.47683728E-002,-4.11939211E-002,1.04025435E-002,-4.4798281E-002,-2.07655337E-002,-3.05905443E-004,-1.07589166E-003,-6.86475933E-002,1.31746186E-002,2.41918713E-002,-3.04036587E-
002,-8.21446031E-002,2.35029589E-002,-1.4030233E-002,-3.53255011E-002,1.44660957E-002,1.06620146E-002,1.0070066E-002,-1.58226956E-002,-5.26152439E-002,5.31952968E-003,9.48400572E-002,-1.16352044E-001,
2.26590559E-002,2.38021687E-002,-1.84772741E-002,-6.15235651E-003,-5.21332063E-002,-1.63819306E-002,1.13838211E-001,4.48200442E-002,-9.04860049E-002,-5.38678207E-002,-2.68039368E-002,2.58102641E-003,-
1.15668029E-002,1.2591131E-001,3.4166418E-002,-4.4202622E-002,7.33007491E-002,-4.4973325E-002,2.81945132E-002,5.16783707E-002,-1.76605675E-003,3.99598889E-002,9.6527366E-003,1.10464143E-002,6.15496859
E-002,9.05746222E-002,5.33685461E-002,7.55730346E-002,3.98361497E-003,9.08175185E-002,4.51306812E-002,-7.25189224E-002,-6.84641749E-002,-5.85429836E-003,3.67497765E-002,-5.03788814E-002,2.63811648E-00
2,5.64975478E-002,-5.18632927E-032,-1.34708732E-002,-6.275855E-002,3.72533798E-002,-5.79499602E-002,6.62106946E-002,5.05438745E-002,-2.1197997E-002,-5.47126159E-002,9.99535844E-002,-2.95496732E-002,7.
71534517E-002,-1.71193431E-004,-3.74059863E-002,1.685738E-002,2.94081867E-002,5.80498809E-003,2.44863816E-002,7.36626834E-002,1.63544163E-001,5.34656085E-002,7.21592307E-002,-4.35319617E-002,-9.400469
25E-003,-6.31896313E-003,2.81287953E-002,5.14827594E-002,8.61992966E-003,8.77619442E-003,-7.91860521E-002,-3.6200799E-002,6.97061466E-003,2.87681539E-003,4.91503701E-002,-5.61311133E-002,9.92581993E-0
03,-4.70721126E-002,9.58866403E-002,-5.4556448E-003,5.13598211E-002,-1.39459698E-002,8.95485505E-002,1.03006519E-001,5.05814105E-002,-2.92308703E-002,-1.32064344E-002,1.60010681E-002,3.15095037E-002,-
3.43251862E-002,-1.42749362E-002,-7.98928924E-003,1.11576973E-003,1.28171267E-002,4.90052663E-002,2.58564614E-002,-2.1103248E-002,1.18297068E-002,-9.08823609E-002,3.85137796E-002,1.44213354E-002,-2.66
04997E-002,7.07522407E-002,8.56206864E-002,-1.42212138E-002,-5.07563865E-003]VECTOR_EMBEDDING 函数语法结构：
VECTOR_EMBEDDING ( [ schema.] model_name USING mining_attribute_clause )
参考：
Oracle AI Vector Search User’s Guide
VECTOR_EMBEDDING
常见错误
错误1：Windows环境导入嵌入模型时的错误ORA-40216: feature not supported on 23ai Windows version
在windows环境中安装的23ai，导入嵌入模型时会发生如下错误。
SQL> BEGIN2 DBMS_VECTOR.LOAD_ONNX_MODEL(3 directory => 'model_dir',4 file_name => 'all_MiniLM_L12_v2.onnx',5 model_name => 'ALL_MINILM_L12_V2',6 metadata => JSON('{"function" : "embedding", "embeddingOutput" : "embedding", "input": {"input": ["DATA"]}}'));7 END;8 /
BEGIN
*
第 1 行出现错误:
ORA-40216: 不支持的功能
ORA-06512: 在 "SYS.DBMS_VECTOR", line 2150
ORA-06512: 在 "SYS.DBMS_DATA_MINING", line 5767
ORA-06512: 在 "SYS.DBMS_VECTOR", line 2145
ORA-06512: 在 line 2
帮助：https://docs.oracle.com/error-help/db/ora-40216/
解决方法：
可能原因也许是由于Windows不支持，所以使用linux 或者Oracle Database 23ai Free VirtualBox Appliance。
https://forums.oracle.com/ords/apexds/post/ora-40216-feature-not-supported-on-23ai-windows-version-9728
This feature is supported for Linux only. One option is to use the Oracle Database 23ai Free VirtualBox Appliance. (link). Note that the distiluse-base-multilingual-cased-v2 model is not preconfigured with OML4Py and will require a custom configuration. Refer to the section titled “Create a Custom Model Configuration” in this blog and the Properties table in the OML4Py User’s Guide for a complete list of properties that can be defined with custom configurations. Note that preconfigured models already have these properties set to specific values.
There are many ways to work around the “missing feature” error. Assuming you want to keep using Windows as your host you may want to invest some time into Microsoft’s Windows Subsystem for Linux (WSL). It’s more lightweight compared to classic VMs and allows you to run Oracle Linux on Windows. This way, you an use the Linux port, either installed directly in the Linux environment, or via a container runtime like podman.
错误2：ORA-01950
仅赋予DB_DEVELOPER_ROLE, CREATE CREDENTIAL权限后，导入模型报如下错误：
SQL> BEGIN2 DBMS_VECTOR.LOAD_ONNX_MODEL(3 directory => 'DM_DUMP',4 file_name => 'all_MiniLM_L12_v2.onnx',5 model_name => 'ALL_MINILM_L12_V2',6 metadata => JSON('{"function" : "embedding", "embeddingOutput" : "embedding", "input": {"input": ["DATA"]}}'));7 END;8* /
BEGIN
*
ERROR at line 1:
ORA-01950: The user VECTOR has insufficient quota on tablespace USERS.
ORA-06512: at "SYS.DBMS_VECTOR", line 2150
ORA-06512: at "SYS.DBMS_DATA_MINING", line 5767
ORA-06512: at "SYS.DBMS_VECTOR", line 2145
ORA-06512: at line 2
Help: https://docs.oracle.com/error-help/db/ora-01950/More Details :
https://docs.oracle.com/error-help/db/ora-01950/
https://docs.oracle.com/error-help/db/ora-06512/解决方案：
用户 VECTOR 在表空间 USERS 上没有足够的存储配额（Quota），导致无法执行 DBMS_VECTOR.LOAD_ONNX_MODEL 操作。Oracle 要求用户在目标表空间上具有明确的 存储配额 或 无限配额权限，才能创建或修改对象（如存储 ONNX 模型）。
例：
GRANT UNLIMITED TABLESPACE TO VECTOR;
错误3：ORA-17001
导入模型后，对文本进行向量化时发生如下错误:
SQL> SELECT VECTOR_EMBEDDING(ALL_MINILM_L12_V2 USING '测试模型向量化的有效性' as DATA) AS embedding;Error starting at line : 1 in command -
SELECT VECTOR_EMBEDDING(ALL_MINILM_L12_V2 USING '测试模型向量化的有效性' as DATA) AS embedding
Error report -
ORA-17001: Internal error: Unknown or unimplemented accessor type: 127
https://docs.oracle.com/error-help/db/ora-17001/More Details :
https://docs.oracle.com/error-help/db/ora-17001/
SQL> 使用Oracle的vector_embedding函数时遇到了ORA-17001错误，提示“Unknown or unimplemented accessor type: 127”。
这个错误通常与模型输入输出的数据类型或格式不匹配有关。
虽然最终没有确认原因，重新导入虚拟机和下载模型后，问题得到了解决。
参考
Oracle AI Vector Search User’s Guide
https://docs.oracle.com/en/database/oracle/oracle-database/23/vecse/overview-ai-vector-search.html
Now Available! Pre-built Embedding Generation model for Oracle Database 23ai
https://blogs.oracle.com/machinelearning/post/use-our-prebuilt-onnx-model-now-available-for-embedding-generation-in-oracle-database-23ai
https://oracle-base.com/articles/23/ai-vector-search-23
VirtualBox网络配置超全详解
https://zhuanlan.zhihu.com/p/554893004?utm_id=0
https://blogs.oracle.com/oracle4engineer/post/ja-getting-started-with-vectors-in-23ai
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1. 背景 在撰写文字材料时，往往需要配套图像以增强表达效果。然而，有时自己绘制的图可能达不到理想的质量，而在其他文献材料中却能发现更清晰、直观的示例。希望在“站在巨人的肩膀上”优化自己的图像时，通常希望在保留原始图像的…...
为什么要为 REST API 添加认证
在不断发展的 Web 服务领域，REST API 在各种软件系统之间的通信中扮演着至关重要的角色。然而，强大的功能也伴随着巨大的责任。确保敏感数据的安全性和通信的可靠性是至关重要的。这时，认证就显得尤为重要。通过使用认证，我们可以…...
AI 数字人短视频数字人源码部署揭秘：开启虚拟内容创作新纪元
在当下短视频盛行的时代，AI 数字人短视频以其独特的魅力吸引着大众的目光。虚拟偶像在舞台上活力四射，电商平台中数字人不知疲倦地推荐产品，这些令人瞩目的表现背后，源码的部署起着至关重要的作用。它如同幕后的神奇工匠ÿ…...
佳能imageRUNNER 2206N基本参数及管理员密码
基本参数： 产品类型 激光数码复合机 颜色类型 黑白 涵盖功能 复印/打印/扫描 速度类型 低速 最大原稿尺寸 A3 复印/打印方式 激光静电转印方式 感光材料 OPC 显影系统 干式单组分显影 定影…...
【Linux篇】探索进程地址空间：计算机背后的虚拟世界
进程地址空间的奥秘：让你理解程序如何在计算机中生存 一. 程序地址空间1.1 基本概念1.2 虚拟内存管理1.3 为什么存在虚拟地址空间1.3.1 意义 2. 最后 本文将介绍进程地址空间的基本概念与结构，帮助读者理解操作系统如何管理和分配内存。进程地址空间指的…...
Docker部署sprintboot后端项目
创建Docker网络 docker network create icjs 部署Redis docker run -d \--network icjs \--name redis \-p 6379:6379 \redis:latest数据持久化 docker run --restartalways --network icjs -p 6379:6379 --name redis -v /opt/docker/redis/redis.conf:/etc/redis/redis.c…...
1.4 基于模拟退火改进蛇算法优化VGG13SE网络超参数的故障诊断模型
本博客来源于CSDN机器鱼，未同意任何人转载。 更多内容，欢迎点击本专栏，查看更多内容。 目录 0 引言 1 改进原理 2 本文改进方法 3 改进蛇优化VGG13SE的故障诊断模型 4 结语 0 引言 在【博客】中，我们采用了蛇算法来对VGG1…...
Vue + Scss项目中实现自定义颜色主题的动态切换
当时面试的时候遇到面试官问的一个问题如何实现自定义颜色主题切换,当时我做的只是elementUIPlus提供的暗黑和默认主题切换 theme.scss // 增加自定义主题类型 $themes: (light: (/* 原有配置保持不变 */),dark: (/* 原有配置保持不变 */),custom: () // 空映射…...