تهدف Oracle Database 23c إلى زيادة إنتاجية المطورين بشكل جذري

يقدم خوان لويزا نائب الرئيس التنفيذي لشركة Oracle نظرة متعمقة على كيفية استخدام Oracle للذكاء الاصطناعي العام لتبسيط تطوير التطبيقات ودعم الذكاء الاصطناعي في تطبيقات العملاء.

جيف إريكسون | 26 سبتمبر 2023


خلال كلمة رئيسية في Oracle CloudWorld 2023 في لاس فيغاس، شرح خوان لويزا نائب الرئيس التنفيذي لشركة Oracle كيف تدمج أحدث مجموعة من الميزات في Oracle Database 23c الذكاء الاصطناعي العام لتسهيل الحياة للمطورين ومحترفي البيانات ومستخدمي التطبيقات.

تتضمن الميزات تقديم طريقة أكثر كفاءة للمطورين للعمل مع مستندات JSON وإمكانات قاعدة بيانات متجهة جديدة تدعم استعلامات اللغة الطبيعية وتساعد العملاء على إنشاء تطبيقات تجمع بين نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدي وبياناتهم الخاصة.

وبشكل أكثر تحديدًا، توفر Oracle Database 23c الآن دعمًا للموجهات كنوع بيانات أصلي داخل قاعدة البيانات. وقالت لويزا إن النتيجة ستسهل دمج عمليات البحث في البيانات الدلالية وبيانات الأعمال - مما يسمح للمطورين بالاستفادة من نماذج اللغات الكبيرة (LLMs) في تطبيقاتهم.

ما المقصود ببيانات المتجه؟

وقال لويزا إن المتجه يمثل بيانات معقدة غير منظمة بطريقة تجعل من السهل العثور عليها بناءً على استعلامات اللغة الطبيعية. على سبيل المثال، ستحتوي صورة المنزل على أرقام مخصصة لجوانب المنزل، مثل مواد البناء وعدد القصص والنوافذ، وما إلى ذلك - حوالي ألف رقم يصف المنزل في الصورة. هذه السلسلة من الأرقام هي "المؤشر" للصورة. يمكن أيضًا استخدام سلسلة من الأرقام لوصف المحتوى والموضوعات في المستندات النصية ومقاطع الفيديو.

قال لويزا إنه باستخدام الموجهات المخزنة محليًا في Oracle Database، يمكن للمطورين إنشاء تطبيقات المؤسسة التي تستخدم الذكاء الاصطناعي العام. وقال "لا يمكن لقاعدة البيانات تخزين هذه الموجهات والاستعلام عنها فحسب، بل يمكنها أيضًا مطابقتها مع بيانات الأعمال". "من خلال إضافة بحث متجه الذكاء الاصطناعي إلى Oracle Database، نساعد العملاء على الحصول بسرعة وسهولة على مزايا الذكاء الاصطناعي دون التضحية بالأمان أو سلامة البيانات أو الأداء."

"من خلال إضافة بحث متجه الذكاء الاصطناعي إلى Oracle Database، نساعد العملاء على الحصول بسرعة وسهولة على مزايا الذكاء الاصطناعي دون التضحية بالأمان أو سلامة البيانات أو الأداء."

خوان لويزا نائب الرئيس التنفيذي، تقنيات قواعد البيانات الجوهرية للمهام، Oracle

ولإبداء وجهة نظره، استخدم لويزا مثالاً للمتسوق الذي يحب المنزل، حيث التقط صورة له ورفعها إلى تطبيق عقاري. يمكن للذكاء الاصطناعي المبتكر استخدام تدريبه الخاص للعثور على منازل مماثلة. وفي الوقت نفسه، ستسحب Oracle Database بيانات الأعمال حول المنازل المماثلة، مثل السعر والموقع. وهذا يتيح للذكاء الاصطناعي العثور بسرعة على المباريات التي تبدو مثل المنزل المطلوب وهي في النطاق السعري والحي الذي يريده المتسوق. وقال لويزا إن هذا مثال صغير على تحول كبير في كيفية البحث عن البيانات واستخدامها. "هذه هي الطريقة التي يلبي بها عالم البيانات عالم الذكاء الاصطناعي التوليدي".

انضم إلى لويزا على خشبة المسرح أيدان غوميز، الرئيس التنفيذي لشركة Cohere، التي تبني LLMs المصممة لمساعدة الشركات على الاستفادة من الذكاء الاصطناعي. Gomez هو مخترع مشارك في بنية Transformer، وهو أساس الذكاء الاصطناعي التوليدي. يوافق على أن البحث عن متجه الذكاء الاصطناعي في Oracle Database 23c سيقود حقبة جديدة من إنتاجية AppDev عند دمجه مع ميزة جديدة أخرى في Oracle Database 23c تسمى الجيل المجزأ بالاسترجاع (RAG). RAG هي تقنية الذكاء الاصطناعي المبتكرة التي تستخدم الموجهات لدمج LLMs وبيانات الأعمال الخاصة لتقديم ردود على أسئلة اللغة الطبيعية. RAG مثيرة للاهتمام لمهندسي Cohere لسببين، قال غوميز. وهو يمنح LLMs حق الوصول إلى بيانات المؤسسة الآمنة للغاية دون الحاجة إلى تضمينها في بيانات تدريب LLM. يساعد RAG أيضًا في مشكلة الهلوسة الشائكة للذكاء الاصطناعي، والتي يتم إنتاجها عندما تقوم LLMs بإنشاء معلومات كاذبة مقدمة كحقيقة.

باستخدام RAG، يمكن لـ LLM ملاحظة مكان الحصول على جزء من المعلومات. وهذا يعني أن مستخدمي تطبيق المؤسسة يمكنهم بسهولة التحقق من خلو المخرجات من هلوسات الذكاء الاصطناعي. قال غوميز: "يساعد RAG في موثوقية الذكاء الاصطناعي لأنه الآن يمكن للذكاء الاصطناعي الاستشهاد بمكان حصوله على المعلومات التي يشاركها معك".

وقال لويزا إن النتيجة المتمثلة في البحث عن ناقلات الذكاء الاصطناعي وRAG في قاعدة البيانات هي أن مستخدمي Oracle Database يمكنهم إضافة إمكانات الذكاء الاصطناعي العامة إلى تطبيقاتهم وسير عملهم من خلال واجهات برمجة التطبيقات البسيطة مع الحفاظ على مزايا الأمان والأداء والتكلفة.

إنشاء حلول البيانات بدلاً من ترميزها يدويًا

وقال لوايزا إن فريقه يأخذ هذه القدرات خطوة أخرى إلى الأمام، حيث يقوم بتزويد أدوات Oracle Database مثل الأنظمة الأساسية منخفضة التعليمات البرمجية Oracle APEX وSQL Developer بقدرات الذكاء الاصطناعي التوليدية. يتيح ذلك للمطورين استخدام اللغة الطبيعية لإنشاء تطبيقات أو استعلامات SQL دون كتابة التعليمات البرمجية. وقال "نحن نعمل على عدد من المشاريع لتحسين الإنتاجية باستخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي".

وقال إن التركيز ينصب على تبسيط طريقة تفاعل متخصصي البيانات والمطورين ومستخدمي البيانات مع البيانات. قالت لويزا إن Oracle ستنشئ "مخططًا" لتطبيق يعتمد على اللغة الطبيعية للمطور، مما يسمح للمطور بإعلان النتيجة المقصودة والحصول على المسودة الأولى للتطبيق بدلاً من ترميزه يدويًا.

تفصل لويزا التطورات المهمة الأخرى في قاعدة بيانات Oracle الرئيسية، مثل JSON-Relational Duality، وهي ميزة تمنح المطورين أفضل أنواع البيانات العلائقية وJSON في تطبيقاتهم. بالطبع، "مستندات JSON هي نوع بيانات واحد فقط يريد المطورون استخدامه في تطبيقاتهم الكاملة الميزات"، قال لويزا. هناك أيضًا بيانات علائقية ورسم بياني ومساحي وبلوك تشين وموجهات الآن.

وقال إن إدارة جميع أنواع البيانات هذه بشكل منفصل يمكن أن تؤدي إلى تطبيقات ذات تعقيد أعلى وأمان أقل. وقال إن الطريقة لجعل تطوير التطبيقات أكثر بساطة هي جمعها معًا في قاعدة بيانات مجمعة واحدة كاملة الميزات. "عندما تنظر إلى Oracle Database 23c، يمكنك رؤية جميع الطرق الملموسة التي يمكن أن تساعد بها قاعدة البيانات المطورين ومحترفي البيانات - من خلال تبسيط التطوير ومنحهم أدوات لاستخدام البيانات باستخدام LLMs"، قال لويزا. هذه تغييرات هائلة، ونحن نجمع كل شيء معًا".


عرض المزيد من مقالات Oracle Connect