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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OCI Generative AI Agents resources

Oracle AI 시작하기

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대부분의 Oracle AI 서비스에는 무료 서비스 항목이 포함되어 있으며, 추가 클라우드 서비스를 체험할 수 있는 평가판 계정과 함께 미화 300달러 상당의 크레딧이 무료로 제공됩니다. 자세한 정보를 확인하고 무료 계정을 만들어보세요.

  • 무료 서비스 항목이 포함된 Oracle AI 및 ML 서비스

    • OCI Speech
    • OCI Language
    • OCI Vision
    • OCI Document Understanding
    • OCI Anomaly Detection
    • Oracle Database에 포함된 Machine Learning
    • OCI Data Labeling

    OCI Data Science의 경우 컴퓨트 및 스토리지 요금만 지불하면 됩니다.

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    워크플로 효율성 개선 및 생산성 향상을 원한다면, OCI Data Science 내 다양한 개념을 살펴보세요.

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  • OCI Anomaly Detection 소개

    OCI Anomaly Detection를 사용하면 프로덕션 단계에서 이상을 감지하는 머신러닝 모델을 단 몇 단계만에 구축할 수 있습니다.

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  • OCI Language 소개

    OCI Language를 살펴보고, 간단한 몇가지 단계만으로 언어 감지, 핵심 요소 추출, 의도 분류, 텍스트 내 감정 감지 등 NLP 작업을 수행해보세요.

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AI 인증

OCI AI Foundations 인증 시험에 도전하세요

AI, 머신러닝, 딥러닝, 생성형 AI에 대한 교육을 수강하고, OCI AI 인증을 무료로 취득해 보세요.

  • 본 교육 과정에 포함된 내용은 다음과 같습니다.

    • AI의 개념 및 관련 워크로드 이해 및 소개하기
    • 머신러닝 관련 주요 개념 및 용어 이해하기
    • 딥러닝의 주요 개념 및 용어 이해하기
    • 일반적인 머신러닝 유형 파악하기
    • 생성형 AI 관련 기본 지식 이해하기
    • 대규모 언어 모델 개념 이해하기
    • 대규모 언어 모델 관련 프롬프트 엔지니어링 및 파인 튜닝 이해하기
    • Oracle AI 인프라 소개하기
    • Oracle AI 서비스 소개하기

인공지능 사례 연구

Aon

디지털 전환을 추진하던 Aon은 비정형 고객 피드백이 담긴 방대한 저장소로부터 가치 있는 인사이트를 추출하는 과정에서 어려움을 겪었습니다. Aon은 OCI Language의 텍스트 분석 기능을 사용해 감정 및 키워드 추출과 같은 프로세스를 간소화할 수 있었고, 덕분에 제품을 개선하고, 서비스를 최적화하고, 고객 서비스를 중심에 둔다는 그들의 목표 역시 달성할 수 있었습니다.

Children’s Medical Research Institute

호주의 이 연구 기관은 유연성과 확장성을 확보하고, 새로운 인사이트를 발견하고, 더 신속한 분석을 수행하기 위해 OCI Data Science를 도입했습니다.

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