Oracle AI Databaseのトピックに関する、包括的かつ詳細な100～150語の説明：
Oracleは、ベクトルを生成した埋め込みモデルに関連付けられた距離メトリックを使用することを推奨しています。コサイン類似度、ユークリッド距離、ドット積、マンハッタン距離、ハミング距離など、さまざまなメトリックは類似性を異なる方法で測定し、埋め込みモデルは通常、特定のメトリックでトレーニングされるか、または評価されることを想定しています。OracleのAIベクトル検索ドキュメントには、クエリ距離メトリックを埋め込みモデルのトレーニングに使用されたメトリックに一致させるのが一般的に最適であると記載されています。Oracleはまた、ベクトルインデックスは適切な距離関数を使用して作成および検索する必要があると指摘しています。異なる関数を使用すると、インデックスの使用が妨げられ、完全一致検索の動作がトリガーされる可能性があります。テーブルの行数、メンテナンススケジュール、およびJSON属性の存在は、セマンティックベクトルのジオメトリを決定しません。したがって、オプションCが正しいガイダンスです。Oracle Docs