Generative AI Agents

Oracle Cloud Infrastructure (OCI) Generative AI Agents combines the power of large language models (LLMs) and retrieval-augmented generation (RAG) with your enterprise data, letting users query diverse enterprise knowledge bases. Coming soon, users will be able to access up-to-date information through a natural language interface so they can directly act on it.

How OCI Generative AI Agents works

How OCI Generative AI works technical diagram, details below
  1. Input

    The left hand side of the diagram shows an icon of a person, designating the user, underneath the text “Input”.
    1. A user’s natural language request is sent to the Generative AI agent for encoding. The agent then sends the request to the enterprise data store.
  2. Generative AI Agent

    A blue arrow then points from left to right, directing the reader to another section of the diagram. This section is titled “Generative AI Agent” and features an icon designating a cloud database, with a smaller black arrow pointing towards an icon designating Artificial Intelligence. Below these icons, the text reads “The Generative AI agent uses a large language model (LLM) to understand the query, then formulates and executes a plan to:
    1. 1. Search the knowledge base for related articles
    2. 2. Re-rank the documents for semantic relevance
    3. 3. Send the top documents and the original query to be combined into a coherent response
    4. 4. Send the response to the user
  3. Output

    A second blue arrow then points from left to right, directing the reader to the third and final section of the diagram. This section is titled “Output” and features an icon designating a chatbot typing a response. Below the icon, text reads:
    1. The user receives the formulated response and references to the documents used to create the response.

OCI Generative AI Agents use cases

  • Call center optimization

    Help increase customer satisfaction through more accurate responses and a higher volume of query resolution.

  • Expedite legal research

    Find answers faster by conversing with AI rather than manually searching court record databases.

  • Revenue intelligence

    Understand customer purchase history and trends by asking natural language questions instead of running reports.

  • Recruit qualified job candidates

    Source potential new hires more easily by typing in natural language rather than constructing a database query.

January 23, 2024

Announcing the OCI Generative AI Agents RAG service

Barry Mostert, Senior Director, AI & Analytics Product Marketing

We’re excited to introduce beta availability of the OCI Generative AI Agents retrieval-augmented generation (RAG) service—your organization’s own customizable solution for effortlessly conversing with and acting on diverse enterprise knowledge bases. This RAG service is the first in a series of AI agents coming under the umbrella of the OCI Generative AI Agents line.

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  • Oracle AIおよびMLサービスのうち、無料価格帯を提供しているもの

    • OCI Speech
    • OCI Language
    • OCI Vision
    • OCI Document Understanding
    • OCIによる異常検知
    • Machine Learning in Oracle Database
    • OCI Data Labeling

    また、OCI Data Scienceではコンピュートとストレージの使用料のみ。


学ぶための最適な方法は自分で試すことです。多くのサービスにおいて、自社のOracle Cloudテナントでチュートリアルやハンズオンラボを無料で利用できます。

  • Accelerated Data Science SDKでデータ・サイエンスを加速させる

    ワークフローの効率化と生産性の向上を図るため、OCI Data Scienceのコンセプトを探りましょう。

  • OCI Anomaly Detectionについて

    OCI Anomaly Detectionを使えば、わずか数ステップで機械学習モデルを構築して、本番環境の異常を検出できます。

  • OCI Languageについて

    OCI Languageは、言語の検出、主要な要素の抽出、意図の分類、テキスト内のセンチメントの検出などの、NLPタスクを簡単な手順で実行します。

  • お客様のビジネスに最適なデジタル・アシスタントを構築

    Oracle Digital Assistantで複数のチャットボットやデジタル・アシスタントを使用する方法について学びましょう。



OCI AI Foundations認定試験を受ける

AI、機械学習、ディープラーニング、生成AIに関するトレーニングを受け、OCI AI認定資格を無料で取得できます。

  • このコースを修了するとできるようになること

    • AIの概念とワークロードの理解と説明
    • 機械学習の主要な概念と用語の説明
    • ディープラーニングの主要な概念と用語の説明
    • 機械学習の一般的なタイプの特定
    • 生成AIの基礎の理解
    • 大規模言語モデルの概念の理解
    • 大規模言語モデルのプロンプト・エンジニアリングとファイン・チューニングの説明
    • Oracle AIインフラストラクチャの説明
    • Oracle AIサービスの説明



Aonは、デジタル・トランスフォーメーション(DX)を推進する中で、顧客からの構造化されていないフィードバックの膨大なリポジトリから貴重なインサイトを抽出するという課題に直面しました。Aonは、OCI Languageのテキスト分析を使用することで、センチメントやキーワードの抽出などのプロセスを効率化し、商品の拡張、サービスの最適化、カスタマー・サービスの集中化という目標を達成することができました。

Children’s Medical Research Institute

オーストラリアの研究機関である同社は、OCI Data Scienceを採用することで、柔軟性とスケーラビリティを高め、新しいインサイトを発見し、分析を迅速化しました。


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