Entwickeln mit Oracle AI Database
Neuigkeiten
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Unified Memory Core für KI-Agents
- Vektor, JSON, Graph & Relational zusammen
- Konsistenter Kontext in einer Abfrage
- Gründe für Live-Unternehmensdaten
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LangChain + Oracle AI Database
- Eine Datenbank für Apps und KI
- Erstellen Sie RAG, ohne Ihren Stack neu zu strukturieren
- Weniger Pipelines, weniger Synchronisierungsjobs
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Speicherbezogene KI-Agents erstellen
- Kostenloser Kurzkurs auf DeepLearning.AI
- Persistenter, strukturierter Engineer-Speicher
- Basiert auf Oracle AI Database-Datenschicht
Multi-Agent-RAG-System mit A2A-Protokoll und LangChain erstellen
Erstellen Sie ein Multi-Agent-RAG-System, das intelligent skaliert werden kann. Erfahren Sie, wie Sie mit dem A2A-Protokoll einzelne Agents unabhängig skalieren und Ihre gesamte Pipeline nicht mehr duplizieren können.
Was ist Agent Memory? Ein Leitfaden für Anfänger für KI-Entwickler
Casius LeeAgent-Speicher ist gespeicherter Status, den ein AI-Agent über Sessions hinweg abrufen kann, um die Kontinuität aufrechtzuerhalten. Ein größeres Kontextfenster behebt das Problem nicht. Sobald der Speicher persistiert, auf den richtigen Benutzer begrenzt und zuverlässig abgerufen werden muss, wird er zu einem Datenproblem und wird häufig am besten in einer Datenbank wie Oracle AI Database behandelt.
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- 27. April 2026 Unified Memory Core for AI Agents
- 20. April 2026 16 Möglichkeiten, ein Small Language Model größer werden zu lassen
- 16. April 2026 ONNX-Einbettungsworkflows in Oracle AI Database mit Python erstellen
- 25. März 2026 Agent Reasoning: The Thinking Layer
- 16. März 2026 Was ist die AI-Agent-Schleife? Die Kernarchitektur hinter autonomen KI-Systemen
Webinar-Reihe: Developer Coaching
„Developer Coaching“ ist eine Webinar-Reihe, die von Technikern für Techniker entwickelt wurde. Praxisorientiertes Lernen mit interaktiven Live-Sessions, in denen Lösungen aus der Praxis vorgestellt werden.
