OCI Enterprise AI
Oracle Cloud Infrastructure (OCI) Enterprise AI 可帮助开发人员跨数据源构建和部署可用于生产环境的智能体。使用开放标准和开源框架构建智能体工作流，并通过零数据保留端点对先进模型进行托管访问。该服务为数据托管和处理提供主权 AI 选项，并提供一致的治理，帮助您的团队在企业规模下安全而自信地进行部署。
OCI Enterprise AI：按您的需求实现灵活模型路由 (1:31)
构建、部署和治理：了解如何使用 OCI Enterprise AI 加速 AI 智能体落地
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应对生成式 AI 的复杂性
了解组织如何优先考虑生成式 AI 使用场景，加快采用速度，从而成功实施。
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电子书：AI 规模化落地的 4 个步骤：将数据转化为业务成果
不要让碎片化数据阻碍 AI 的发展。了解如何通过在靠近您的可信记录系统的位置运行先进 AI 模型，降低成本并提高可解释性。
为何要使用 OCI Enterprise AI？
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功能强大、可用于生产环境的智能体
为您的 AI 增添行动能力：利用强大的功能、工具以及广泛采用的标准和框架进行构建，避免被锁定，并随着模型和工具体系的发展而灵活适应。
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先进的 AI 模型
为您的 AI 增添智能：访问先进模型，并通过托管服务运行这些模型；该服务可为请求选择最佳模型，并帮助管理使用量。
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安全、可观察和可信的 AI
为您的 AI 增添可信度：护栏、专用 AI 集群、访问控制和可视性工具可支持安全可靠的智能体部署。
OCI Enterprise AI 的工作原理
OCI Enterprise AI 通过四个步骤帮助开发人员构建 AI 解决方案。首先，团队选择最适合其使用场景和性能需求的一个或多个基础模型。接下来，他们将智能体连接到企业数据和知识源，以使响应基于相关信息，包括结构化系统以及针对非结构化内容的基于向量搜索的检索。然后，开发人员定义智能体工作流：智能体可以调用哪些工具和 API，以及如何编排多步骤操作和对话上下文来完成任务。最后，开发人员利用内置控制在生产环境中部署和运行智能体，包括基于身份和访问管理的访问控制、护栏、可观测性和可审计性，从而支持安全、可靠的企业级使用。
OCI Enterprise AI 正式发布：更快构建、部署和治理生产 AI 的简化方法
Michelle MengOracle 宣布正式推出 (GA) Oracle Cloud Infrastructure (OCI) Enterprise AI。这是一款面向开发人员的端到端产品，整合了构建、管理和部署 AI 工作负载所需的功能，可帮助团队无论使用结构化还是非结构化数据源，都能更快速、更自信地从实验阶段迈向生产环境。
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OCI Enterprise AI 使用场景
财务分析
构建受治理的工作流，从已获批准的市场数据源和内部财务系统中提取数据。通过检索（RAG/向量搜索）为输出提供依据，并随附可观测性、评估和审计日志。
业务运营
跨 CRM、库存、ERP、发运和计费编排多步骤、多智能体自动化。通过 API 和标准（例如 MCP）进行集成，并借助端到端可追溯性跟踪每项操作。
HR 自动化
自动执行招聘工作流：生成角色和能力框架，筛选候选人并安排面试。集成应聘者跟踪系统、Oracle Fusion Cloud HCM 以及日历和通信 API，并纳入策略控制和审计跟踪。
DevOps 事件响应和管理
通过运行手册、诊断和安全部署模式（金丝雀部署和回滚），自动执行检测、分流处置和修复。通过命令行界面和 API 开展操作，并提供托管式监控和可审计的更改历史记录。
医疗保健合规性：风险管理
连接到电子健康记录和运营数据，以检测异常并触发风险工作流。强制实施 IAM、留存策略和不可变审计日志，以生成随时可供审计的报告。
临床助手：
部署面向患者的助手，用于问答、预约安排、提醒和患者信息采集。通过检索来确保响应有据可依，并强制实施 IAM、受保护健康信息控制、日志记录和人工介入升级。
其他 OCI Enterprise AI 资源
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详细了解 OCI Enterprise AI
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OCI Enterprise AI 资源
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使用 Accelerated Data Science SDK 推动数据科学发展
了解 OCI Data Science 的概念，以提高工作流程效率并提高生产力。
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为您的企业打造出色的数字助手
了解如何在 Oracle Digital Assistant 中使用多个聊天机器人和数字助手。
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初学者指南：构建自定义语言 AI 模型
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