Generative AI Agents

Oracle Cloud Infrastructure (OCI) Generative AI Agents combina la potencia de los modelos grandes de lenguaje (LLM) y la generación aumentada de recuperación (RAG) con los datos empresariales, lo que permite a los usuarios consultar diversas bases de conocimientos empresariales. Próximamente, el servicio proporcionará a los usuarios información actualizada a través de una interfaz de lenguaje natural y la capacidad de actuar directamente en ella.

¿Por qué utilizar OCI Generative AI Agents?

  • Conversa directamente con tus bases de conocimientos empresariales

    Aprovecha una interfaz conversacional que permite a cualquier usuario consultar almacenes de datos empresariales utilizando lenguaje natural.

  • Obtén resultados actualizados

    Recibe respuestas dinámicas en tiempo real, incluso en almacenes de datos empresariales en constante cambio.

  • Incrustado para obtener resultados prácticos y útiles

    Crea e incorpora agentes de IA personalizados a aplicaciones y procesos empresariales.

  • Escala tu búsqueda

    Obtén resultados más rápidos a través de RAG con OpenSearch, con AI Vector Search en Oracle Database 23ai.

Cómo funciona OCI Generative AI Agents

Diagrama técnico sobre el funcionamiento de OCI Generative AI; todos los detalles a continuación
  1. Entrada

    El lado izquierdo del diagrama muestra un icono de una persona, que designa al usuario, debajo del texto "Input".
    1. La solicitud en lenguaje natural de un usuario se envía al agente de AI generativa para su codificación. A continuación, el agente envía la solicitud al almacén de datos de empresa.
  2. Generative AI Agent

    Una flecha azul apunta de izquierda a derecha, dirigiendo al lector a otra sección del diagrama. Esta sección recibe el nombre de "Generative AI Agent" y presenta un icono que designa una base de datos en la nube, con una flecha negra más pequeña que apunta hacia un icono que representa la inteligencia artificial. Debajo de estos iconos, el texto indica "El agente de IA generativa utiliza un modelo de lenguaje grande (LLM) para comprender la consulta y, a continuación, formula y ejecuta un plan para:
    1. 1. Buscar artículos relacionados en la base de conocimientos
    2. 2. Volver a clasificar los documentos para garantizar la relevancia semántica
    3. 3. Enviar los documentos principales y la consulta original para que se articulen dentro de una respuesta coherente
    4. 4. Enviar la respuesta al usuario
  3. Salida

    Una segunda flecha azul apunta de izquierda a derecha, dirigiendo al lector a la tercera y última sección del diagrama. Esta sección se titula "Output" y cuenta con un icono que representa un bot conversacional redactando una respuesta. Debajo del icono, el texto indica:
    1. El usuario recibe la respuesta formulada y las referencias a los documentos utilizados para crear la respuesta.

Obtén más información sobre la arquitectura de eficiencia de OCI Generative AI Agents

Descubre cómo OCI Generative AI Agents utiliza RAG para recuperar información precisa y en tiempo real de tus propios almacenes de datos, haciendo que el uso estratégico de los datos sea rápido y fácil.

Casos de uso de OCI Generative AI Agents

Optimización de un centro de llamadas

Ayuda a aumentar la satisfacción del cliente con respuestas más precisas y un mayor volumen de resolución de consultas.

Acelerar la investigación legal

Encuentra respuestas más rápido conversando con la IA en lugar de buscar manualmente bases de datos de registros judiciales.

Inteligencia de ingresos

Comprende el historial y las tendencias de compra del cliente formulando preguntas en lenguaje natural en lugar de ejecutar informes.

Selección de candidatos calificados

Obtén nuevas contrataciones potenciales más fácilmente escribiendo en lenguaje natural en lugar de crear una consulta de base de datos.

Qué opinan los clientes sobre OCI Generative AI Agents

"El lanzamiento beta del servicio RAG de Generative AI Agents de Oracle cambia las reglas del juego. Estamos deseando mostrar esta innovación a nuestros clientes de las diversas industrias, ya que será una ayuda fundamental para disfrutar de un potencial nunca antes visto en sus estrategias de IA generativa en Oracle Cloud Infrastructure. Por ejemplo, la implementación del servicio RAG es vital para permitir un acceso más rápido e inteligente a los datos y conocimientos de Recursos Humanos, Finanzas y Salud, tanto para orígenes de datos estructurados como no estructurados".

Antony Heljula
director de tecnología, TPXimpact

"Al acceder a una gama más amplia y diversa de informaciones y conocimientos, la generación aumentada de recuperación (RAG) puede redundar en resultados más creativos y coherentes. Esto es valioso para tareas de creación de contenidos como la elaboración de informes, materiales de marketing y escritura creativa. Las organizaciones de servicio al cliente ahora pueden aprovechar Oracle RAG para alcanzar un nuevo nivel de eficiencia y eficacia, mejorar los bots conversacionales y los asistentes virtuales, personalizar las interacciones con los clientes y resolver consultas con un grado excelente de precisión y rapidez".

Imran Azhar Sheikh
Jefe de inteligencia artificial de Abu Dhabi Media Network

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    • OCI Speech
    • OCI Language
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    • Aprendizaje automático de Oracle Database
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