簡介
在現今的技術環境中，我們可以利用研究和統計數據，提取資料饋送進行分析和繪製見解，即時做出決策。不過，即使是最健全的分析解決方案，新資訊也很難剖析和情境化。這是 retrieval-augmented Generation (RAG) 有用的地方，可讓您加強大型語言模型的知識，而不必在有新資訊可用時重新訓練。這會以更近期的資料更新您的模型，讓您以最少的精力提升模型的能力。
Oracle Cloud Infrastructure (OCI) Generative AI Agents 可讓您這麼做。在此範例中，我們將上傳文件、處理此資料、將其放入向量存放區 (透過 OCI Search with OpenSearch)、建立 Redis 叢集以進行快取，並提供透過聊天機器人使用資料的方式。
針對基礎架構，我們將提供下列 OCI 服務：
- 用於快取使用者代理程式互動的 OCI 快取 (因此我們可以將某些相關資訊環境提供給模型)
- OCI Search with OpenSearch cluster for index Similarity search (向量資料庫) 以及使用資料儲存索引
- 可安全地連線至 OpenSearch 叢集的 OCI Compute (透過 OCI 專用子網路路由)
- OCI 生成式 AI 代理程式能夠與叢集中的資料進行通訊和互動
展示
