生成AI機能エージェント

Oracle Cloud Infrastructure(OCI)Generative AI Agentsは、大規模言語モデル(LLM)と取得拡張生成(RAG)のパワーをエンタープライズ・データと組み合わせることで、ユーザーによるさまざまなエンタープライズ知識ベースへのクエリを可能にします。近い将来、ユーザーは自然言語インターフェースを介して最新の情報にアクセスし、その情報に基づいて直接行動できるようになります。

OCI Generative AI Agentsの仕組み

OCI生成AIの仕組みに関する技術図と詳細
  1. インプット

    図の左側には、「インプット」というテキストの下に、ユーザーを示す人物のアイコンが表示されています。
    1. ユーザーの自然言語によるリクエストは生成AIエージェントに送られ、エンコードされます。その後、エージェントはエンタープライズ・データストアにリクエストを送信します。
  2. 生成AI機能エージェント

    青い矢印が左から右を向いており、読み手を図の次のセクションへと導きます。このセクションは「生成AIエージェント」と題され、クラウド・データベースを示すアイコンと、人工知能を示すアイコンを指す小さな黒い矢印が描かれています。これらのアイコンの下に、「生成AIエージェントは大規模言語モデル(LLM)を使用してクエリを理解し、プランを策定および実行します」というテキストが表示されます:
    1. 1. ナレッジ・ベースから関連記事を検索
    2. 2. セマンティックな関連性のために文書を再ランク付け
    3. 3. 上位のドキュメントと元のクエリを送信し、一貫性のあるレスポンスにまとめます。
    4. 4. ユーザーへのレスポンス送信
  3. アウトプット

    2つ目の青い矢印が左から右を向いており、読み手を図の3つ目にして最後のセクションへと導きます。このセクションは「アウトプット」と題され、チャットボットがレスポンスを入力していることを示すアイコンが表示されます。アイコンの下にはこのように書かれています。
    1. ユーザーは、定式化されたレスポンスと、レスポンスの作成に使用されたドキュメントのリファレンスを受け取ります。

OCI Generative AI Agentsのユースケース

  • コールセンターの最適化

    より正確なレスポンスと大量のクエリ解決により、顧客満足度の向上を支援します。

  • 法務調査の迅速化

    裁判記録データベースを手作業で検索するのではなく、対話型AIと会話することで、より迅速に回答を見つけることができます。

  • 収益インテリジェンス

    レポートの代わりに自然言語での質問により、顧客の購入履歴と傾向を把握します。

  • 優秀な求職者の採用

    データベース・クエリを作成するのではなく、自然言語を入力することで、より簡単に新入社員候補を確保します。

OCI Generative AI Agentに関するお客様の声

「オラクルの生成AIエージェントRAGサービスのベータ版発表は、ゲーム・チェンジャーです。このイノベーションは、OCI上での生成AI戦略で新たな可能性を実現する基本であるため、さまざまな業界にわたる当社のクライアントに紹介することが非常に楽しみです。たとえば、人事、財務、医療業界における、構造化および非構造化データ・ソース双方に対する、データとナレッジへの迅速かつスマートなアクセスを実現するためには、RAGの導入が不可欠です。」

Antony Heljula
TPXimpact、テクノロジー・ディレクタ

「より幅広い情報とさまざまな視点にアクセスすることで、取得拡張生成(RAG)は、よりクリエイティブで一貫性のあるアウトプットの生成を支援します。このことは、レポート、マーケティング資料、クリエイティブ・ライティングなどのコンテンツ作成作業において貴重です。カスタマーサービス組織は現在、Oracle RAGの活用により、新たなレベルの効率性と有効性の実現、チャットボットやバーチャル・アシスタントの強化、顧客とのやりとりのパーソナライズ、正確で迅速な問い合わせの解決が可能になっています。

Imran Azhar Sheikh
Abu Dhabi Media Network、クラウド・アーキテクト

2024年1月23日

生成AIの未来: 企業が知っておくべきこと

Oracle Cloud Infrastructure、シニア・バイスプレジデント、Greg Pavlik

強力なクラウド・インフラストラクチャの出現と高度なGPUを組み合わせることで、私たちはAIを利用してテクノロジーの限界を広げることに成功しました。昨年は、インターネットから取得した膨大な量のデータを使用してトレーニングと再トレーニングを行った生成AIモデルが、その能力で私たちを驚かせました。そして今、私たちは、生成AIによる文章の作成、SQLクエリの生成、コードの記述、芸術作品の制作、製品サポートのサポートなどを目の当たりにしています。これらはすべて、数年前には不可能と思われていました。これらの成果により、企業幹部は、生成AIによって生産性と収益を向上させる大きな可能性に気付くに至りました。

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