Autonomous Database Select AI

画像はAutonomous Database Select AIの仕組みを示しています。この図は、統合開発環境やアプリケーションなどのインターフェースを通じて、テキストや音声で自然言語による質問をすることで、データと会話する方法の概要を示しています。

Autonomous Database Select AIは、大規模言語モデル(LLM)を使用してSQLクエリを生成し、次のタスクを実行します。

• 1) ユーザー・プロファイルで特定されたスキーマからのメタデータで自然言語の質問を拡張します。
• 2) LLMに拡張されたプロンプトをフィードします。
• 3) LLMはデータベースに対してSQLクエリを生成します。
• 4) クエリが実行され、結果がユーザーに送信されます。
• 5) これまでの質問を保持し、会話のようなユーザー・インタラクションを実現します。

最後に、ユーザーは自社組織のデータから、既存のデータ・セキュリティ・ポリシーに基づいた回答を受け取ります。

この画像はAutonomous Database Select AIの仕組みを示しています。この図は、Select AIプロンプトに質問するだけで、パーソナライズされたコンテンツを生成する方法を示しています。

アプリケーションを通じてユーザーがワークフローを開始します。たとえば、ユーザーが顧客の過去の購入履歴に基づいてプロモーション・オファーの作成を望んでいるとします。

このアプリケーションは、Autonomous Databaseのデータを利用し、以下のステップを含む大規模言語モデル（LLM）を介してパーソナライズされたターゲット販促オファーを作成します。

• 1) Autonomous Databaseからのコンテキスト（たとえば、顧客人口統計情報や購買行動、プロモーションが必要な製品など）がクエリされます。
• 2) プロンプトのタスク指示は、このデータと組み合わされます（たとえば、プロモートされた製品リストから類似製品を推奨する、推奨事項を記載したパーソナライズされた説得力のある電子メールを作成する）。
• 3) 次に、LLMに拡張されたプロンプトを送り、その結果を処理します。

最終的には、顧客情報、行動、過去の購入履歴に基づいてパーソナライズされた推奨製品と共に魅力的なプロモーション・メール・オファーなどをユーザーに提供します。