S'appuyer sur Oracle AI Database
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Base de mémoire unifiée pour les agents d'IA
- Vecteur, JSON, graphique et relationnel
- Contexte cohérent dans une interrogation
- Raison sur les données d'entreprise en direct
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LangChain + Oracle AI Database
- Une base de données pour les applications et l'IA
- Créez une RAG sans modifier l'architecture de votre pile
- Moins de pipelines, moins de travaux de synchronisation
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Créer des agents d'IA prenant en charge la mémoire
- Cours court gratuit sur DeepLearning.AI
- Engineer une mémoire structurée et persistante
- Basé sur la couche de données Oracle AI Database
Créer un système RAG à plusieurs agents avec le protocole A2A et LangChain
Créez un système RAG multi-agent qui évolue intelligemment. Découvrez comment le protocole A2A vous permet de redimensionner des agents de manière indépendante, sans plus dupliquer l'ensemble du pipeline.
Comparaison des systèmes de fichiers et des bases de données pour une gestion efficace de la mémoire de l'agent AI
Richmond AlakeDans cet article, nous comparons systématiquement les systèmes de fichiers et les bases de données pour la mémoire d'agent : où chaque approche brille, où elle se décompose, et un cadre de décision pour choisir la bonne base lorsque vous passez du prototype à la production. Notre objectif est d'éduquer les développeurs d'IA sur diverses approches de la mémoire des agents, soutenues par des conseils sur les performances et du code de travail.
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Série « Developer Coaching »
Developer Coaching est une série de webinaires conçus pour les technologues, par des technologues. Apprenez par la pratique, avec des sessions interactives en direct présentant des solutions concrètes.
