Oracle 1Z0-184-25 認定試験の出題範囲：
| トピック | 出題範囲 |
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| トピック 1 | - 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.
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| トピック 2 | - Understand Vector Fundamentals: This section of the exam measures the skills of Data Engineers in working with vector data types for storing embeddings and enabling semantic queries. It covers vector distance functions and metrics used in AI vector search. Candidates must demonstrate proficiency in performing DML and DDL operations on vectors to manage data efficiently.
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| トピック 3 | - Performing Similarity Search: This section tests the skills of Machine Learning Engineers in conducting similarity searches to find relevant data points. It includes performing exact and approximate similarity searches using vector indexes. Candidates will also work with multi-vector similarity search to handle searches across multiple documents for improved retrieval accuracy.
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| トピック 4 | - 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.
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| トピック 5 | - 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.
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参照：https://education.oracle.com/ouexam-pexam_1z0-184-25/pexam_1Z0-184-25
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