Oracle AI Databaseで構築
新着情報
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AIエージェント用の統合メモリー・コア
- Vector、JSON、Graph & Relationalを連携
- 1つの問合せで一貫性のあるコンテキスト
- ライブ・エンタープライズ・データの理由
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LangChainとOracle AI Database
- アプリケーションとAI用の1つのデータベース
- スタックを再設計せずにRAGを構築
- パイプラインの削減、同期ジョブの削減
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メモリー対応AIエージェントの構築
- DeepLearning.AIの無料ショートコース
- エンジニア永続的で構造化されたメモリ
- Oracle AI Databaseデータ・レイヤー上に構築
A2AプロトコルおよびLangChainを使用したマルチ・エージェントRAGシステムの構築
インテリジェントに拡張できるマルチエージェントRAGシステムを構築します。A2Aプロトコルを使用すると、個々のエージェントを個別にスケーリングでき、パイプライン全体が重複しないようにする方法を学習します。
2026年4月28日
エージェント・メモリーとはAI開発者向け初心者向けガイド
Casius Leeエージェント・メモリーは、AIエージェントがセッション間で取得して継続性を維持できる状態です。大きなコンテキストウィンドウでは問題は解決されません。メモリーが永続化され、適切なユーザーにスコープ設定され、確実に取得されると、データの問題になり、多くの場合、Oracle AI Databaseなどのデータベースで最適に処理されます。
記事全文を読む注目のブログ
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- 2026年4月20日 小規模言語モデルをより大きく考える16の方法
- 2026年4月16日 Pythonを使用したOracle AI DatabaseでのONNX埋込みワークフローの構築
- 2026年3月25日 エージェント推論: 思考レイヤー
- 2026年3月16日 AIエージェント・ループとは自律型AIシステムの背後にあるコア・アーキテクチャ
Developer Coachingシリーズ
Developer Coachingは、技術者が、技術者のために設計したウェビナー・シリーズです。インタラクティブなライブ・セッションを通じて、実際のソリューションを用いた実践的な学びを提供します。
