Generative AI Agents

Oracle Cloud Infrastructure (OCI) Generative AI Agents 将大型语言模型 (LLM) 和检索增强生成 (RAG) 的强大功能与您的企业数据相结合,让用户可以查询各种企业知识库。在不久的将来,用户还将能够通过自然语言界面访问最新信息并直接执行操作。

为何要使用 OCI Generative AI Agents?

  • 通过语音与您的企业知识库直接互动

    借助对话界面,任何人都可以使用自然语言查询企业数据存储。

  • 获取新的结果

    即使企业数据存储会快速变化,您也能获得实时动态响应。

  • 嵌入式设计,可生成切实可行的结果

    创建个性化的 AI 代理,并将其嵌入到企业业务应用和流程中。

  • 扩展您的搜索范围

    利用 Oracle Database 23ai 的 AI Vector Search 功能,通过 OpenSearch RAG 更快速获得结果。

OCI Generative AI Agents 的工作原理

OCI Generative AI 的工作原理图,详情如下
  1. 输入

    图表的左侧显示文本“Input(输入)”,下方有一个表示用户的图标。
    1. 用户使用自然语言做出的请求将发送给 Generative AI Agent 进行编码。然后,代理会将请求发送到企业数据存储。
  2. Generative AI Agent

    然后,一个蓝色的箭头指向右侧,带领读者进入图表的另一个部分。这本部分的标题为“Generative AI Agent”,其中包含了一个用于表示云数据库的图标,以及一个较小的黑色箭头,指向另一个用于表示人工智能的图标。这些图标下方的文本写道:“Generative AI Agent 使用大型语言模型 (LLM) 来理解查询,然后制定一个计划并加以执行,从而:
    1. 一、在知识库中搜索相关文章
    2. 二、根据语义相关性,对文档进行重新排序
    3. 三、发送首个文档和原始查询,并将两者结合成一个一致的响应
    4. 四、将响应结果发送给用户
  3. 输出

    第二个蓝色的箭头指向右侧,带领读者进入图表的第三部分和最后部分。此部分的标题为“Output(输出)”,其中有一个正在输入响应的聊天机器人的图标。在图标下方,文本显示:
    1. 用户接收所生成的响应以及用于创建响应的参考文档。

了解 OCI Generative AI Agents 的效率架构

了解 OCI Generative AI Agents 如何运用 RAG 技术来帮助您从数据存储中检索实时、准确的信息,轻松、快速、战略性地使用您的数据。

OCI Generative AI Agents 使用场景

优化呼叫中心

通过更准确的响应和更多的查询解析来提高客户满意度。

加快法律研究

通过与 AI 对话,而不是手动搜索法庭记录数据库,更快地找到答案。

收入智能

使用自然语言提出问题,而不是生成和查看报告,了解客户购买历史记录和趋势。

招聘合格的求职者

通过语音输入,而不是构建数据库查询,更轻松地发现潜在的新员工人选。

了解客户对 OCI Generative AI Agents 的评价

“The beta launch of Oracle’s Generative AI Agents RAG service is a game changer.We can’t wait to showcase this innovation to our clients across a range of industries as it is fundamental to unlocking new potential with their generative AI strategies on OCI.For example, implementing RAG is vital for enabling faster and smarter access to data and knowledge within Human Resources, Finance, and Healthcare for both structured and unstructured data sources.”

Antony Heljula
TPXimpact 技术总监

“By accessing a wider range of information and diverse perspectives, retrieval-augmented generation (RAG) can help generate more creative and coherent outputs.This is valuable for content creation tasks like writing reports, marketing materials, and creative writing.Customer service organizations can now leverage Oracle RAG to unlock a new level of efficiency and effectiveness, enhance chatbots and virtual assistants, personalize customer interactions, and resolve inquiries with remarkable accuracy and speed.”

Imran Azhar Sheikh
Abu Dhabi Media Network 人工智能主管

OCI Generative AI Agents 资源

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    • OCI Speech
    • OCI Language
    • OCI Vision
    • OCI Document Understanding
    • Machine Learning in Oracle Database
    • OCI Data Labeling

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  • Oracle AI 可助力企业实现哪些目标?

    • 在 OCI 中微调 LLM
    • 实现发票处理自动化
    • 使用 RAG 构建聊天机器人
    • 使用生成式 AI 汇总网络内容
    • ……等等

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  • 在完成本课程后,您可以:

    • 理解并描述 AI 概念和 AI 工作负载
    • 解释机器学习的关键概念和术语
    • 解释深度学习的关键概念和术语
    • 识别常见机器学习类型
    • 理解生成式 AI 的基础知识
    • 理解大语言模型概念
    • 解释关于大语言模型的提示工程和调优
    • 描述 Oracle AI 基础设施
    • 描述 Oracle AI 服务

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