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Oracle 1z0-1195-26 試験シラバストピック:
| セクション | 比重 | 目標 |
|---|---|---|
| AI およびベクトルの基礎の活用 | 15% | - ベクトル、埋め込み（Embeddings）、および Oracle VECTOR データ型について説明する - ベクトルの距離およびインデックスの概念を類似性検索の要件に適用する - AI、AGI、および機械学習の基礎について説明する |
| Oracle AI Database 26ai の戦略と Autonomous AI Database の基礎の把握 | 20% | - 基本的なワークロード向けの Autonomous AI Database Serverless インスタンスを作成する - Autonomous AI Database の特性、提供機能、およびデプロイメントの選択肢について説明する - 現代のデータ特性と Oracle AI Database 26ai のコンバージド戦略について説明する |
| Oracle AI Database における JSON および Graph の活用 | 20% | - グラフ機能および Property Graph Views がビジネスのユースケースに適するタイミングを識別する - JSON および Oracle AI Database の JSON 機能について説明する - コアなグラフの概念およびグラフ分析機能について説明する |
| Oracle Database Actions および Data Studio ツールの使用 | 15% | - データの探索、統合、分析、共有タスクに Data Studio 機能を適用する - Database Actions およびコア開発ツールについて説明する |
| ローコードアプリケーションおよび Agentic AI の構築 | 10% | - Oracle のローコードプラットフォームである Oracle APEX について説明する - ノーコード AI エージェントのユースケースに適切な Agent Factory 機能を選択する |
| Autonomous AI Database における Select AI および AI Vector Search の実装 | 20% | - Autonomous AI Database における Select AI について説明する - セマンティック検索とビジネスデータ検索を組み合わせたシナリオに AI Vector Search を適用する - AI Vector Search が GenAI パイプラインおよび RAG をどのようにサポートするかを決定する |
Oracle AI Database Foundations Associate 認定 1z0-1195-26 試験問題：
A team needs faster similarity search at scale and accepts approximate top-K results. Which feature should they use?
- A. A graph view with ONE ROW PER STEP
- B. A standard B-tree index optimized for exact match and range queries
- C. A JSON duality view with update restrictions
- D. A vector index with approximate search
Which pair correctly matches an AI domain to an example?
- A. Language - object detection in photos
- B. Forecasting - entity extraction from text
- C. Speech - product demand prediction
- D. Vision - image classification
解説: (ShikenPASS メンバーにのみ表示されます)
How can developers create vectors for data objects in Oracle AI Database 26ai?
- A. By loading the data into a separate vector service before querying it
- B. By converting all source objects into Property Graph Views first
- C. By defining every vector as a JSON document manually
- D. By using a built-in vectorization function
解説: (ShikenPASS メンバーにのみ表示されます)
A data engineer is creating a vector similarity query and wants to choose the distance metric correctly.
Which guidance should be applied?
- A. Choose the distance metric based on the embedding model that produced the vectors.
- B. Choose the metric based on the database maintenance schedule.
- C. Choose the metric based on the number of rows in the table.
- D. Choose the metric based on whether the data also has JSON attributes.
解説: (ShikenPASS メンバーにのみ表示されます)
How is Oracle APEX described?
- A. Oracle's encryption key lifecycle manager
- B. Oracle's JSON binary storage format
- C. Oracle's dedicated graph-only engine
- D. Oracle's low-code development platform
解説: (ShikenPASS メンバーにのみ表示されます)
Uchiyama
