Autonomous AI Database Select AI

A imagem mostra como funciona o Autonomous AI Database Select AI. O diagrama descreve como você pode conversar com seus dados fazendo uma pergunta em linguagem natural por meio de uma interface, como um ambiente de desenvolvimento integrado ou aplicação, via texto ou voz.

O Autonomous AI Database Select AI usa então um grande modelo de linguagem (LLM) para gerar uma consulta SQL e executa as seguintes tarefas:

• 1) Aumenta a questão da linguagem natural com metadados dos esquemas identificados no perfil do usuário.
• 2) Alimenta o LLM com um prompt aumentado.
• 3) O LLM produz uma consulta SQL no banco de dados.
• 4) A consulta é executada e o resultado é enviado ao usuário.
• 5) As perguntas anteriores são mantidas para interações do usuário semelhantes a conversas.

Por fim, o usuário recebe uma resposta com base nos dados da sua própria organização, de acordo com a política de segurança existente.

A imagem mostra como funciona o Autonomous AI Database Select AI. O diagrama mostra como você pode gerar conteúdo personalizado apenas fazendo uma pergunta no prompt do Select AI.

Um usuário inicia um fluxo de trabalho por meio de uma aplicação. Por exemplo, o usuário deseja criar uma oferta promocional com base nas compras anteriores de um cliente.

A aplicação utiliza dados do Autonomous AI Database e cria ofertas promocionais direcionadas e personalizadas por meio de um grande modelo de linguagem (LLM), incluindo as seguintes etapas:

• 1) O contexto do Autonomous AI Database (por exemplo, informações demográficas e comportamento de compra do cliente, produtos que precisam ser promovidos, etc.) é consultado.
• 2) Instruções imediatas de tarefas são combinadas com esses dados (por exemplo, recomendar produtos semelhantes da lista de produtos promovidos; escrever um email personalizado e convincente com as recomendações)
• 3) Em seguida, alimenta o LLM com o prompt aumentado e processa o resultado.

O resultado final é fornecido ao usuário e inclui uma oferta promocional atraente por email com recomendações personalizadas de produtos com base nas informações do cliente, comportamento e compras anteriores.

A imagem mostra como funciona o Autonomous AI Database Select AI. O diagrama descreve como você pode automatizar a criação e o preenchimento do armazenamento de vetores a partir de arquivos de texto, como txt e html, no seu armazenamento de objetos.

O Select AI processa automaticamente documentos em blocos, gera incorporações, armazena-os no repositório de vetores especificado e atualiza o índice de vetores à medida que novos dados chegam:

• 1) Entrada: os dados são inicialmente armazenados em um object storage.
• 2) O Autonomous AI Database recupera os dados de entrada ou o documento, divide-os em partes e os transfere para um modelo de incorporação.
• 3) O modelo de incorporação processa os dados em blocos e retorna incorporações vetoriais.
• 4) Saída: as incorporações vetoriais são armazenadas no Autonomous AI Database como um tipo de dado vetorial para uso com RAG. À medida que o conteúdo é adicionado, o índice vetorial é atualizado automaticamente.

A imagem mostra como funciona o Autonomous AI Database Select AI. O diagrama descreve como o Select AI implementa a geração aumentada de recuperação (RAG).

O RAG recupera informações relevantes do banco de dados corporativo para responder à pergunta de um usuário. Essas informações são fornecidas ao modelo de linguagem grande especificado junto com o prompt do usuário. O Select AI usa essas informações corporativas adicionais para aprimorar o prompt, melhorando a resposta do LLM. O RAG pode melhorar a qualidade da resposta com informações empresariais atualizadas do armazenamento de vetores:

• 1) Entrada: o usuário faz uma pergunta.
• 2) O Autonomous AI Database Select AI gera incorporações vetoriais do prompt usando o modelo de incorporação especificado no perfil de IA.
• 3) O Autonomous AI Database Select AI usa a incorporação gerada e o AI Vector Search para encontrar conteúdo semelhante nos dados corporativos do cliente.
• 4) A pesquisa vetorial retorna os resultados top-K que serão usados para complementar o prompt.
• 5) O Autonomous AI Database envia os principais resultados da consulta top-K com a pergunta do usuário ao LLM.
• 6) O LLM retorna sua resposta à instância do Autonomous AI Database.
• 7) Saída: o Autonomous AI Database Select AI fornece a resposta ao usuário