Autonomous AI Database Select AI

En la imagen se muestra cómo funciona Autonomous Database Select AI. El diagrama describe cómo puedes tener una conversación con tus datos haciendo una pregunta en lenguaje natural a través de una interfaz, como un entorno de desarrollo integrado o una aplicación, a través de texto o voz.

Autonomous Database Select AI utiliza a continuación un modelo de lenguaje grande (LLM) para generar una consulta SQL y realiza las siguientes tareas:

• 1) Mejora la consulta en lenguaje natural con metadatos de los esquemas identificados en el perfil del usuario.
• 2) Alimenta el LLM con un indicador mejorado.
• 3) El LLM produce una consulta SQL contra la base de datos.
• 4) Se ejecuta la consulta y el resultado se envía al usuario.
• 5) Las preguntas anteriores se conservan para interacciones de usuario similares a conversaciones.

Por último, el usuario recibe una respuesta con los datos de su propia organización, según su política de seguridad de datos existente.

En esta imagen se muestra cómo funciona Autonomous Database Select AI. El diagrama muestra cómo generar contenido personalizado con solo hacer una pregunta en el prompt Select IA.

Un usuario inicia un flujo de trabajo a través de una aplicación. Por ejemplo, el usuario desea crear una oferta promocional basada en las compras anteriores de un cliente.

La aplicación utiliza datos en Autonomous Database y crea ofertas promocionales personalizadas a través de un modelo de lenguaje grande (LLM), que incluye los siguientes pasos:

• 1) Se consulta el contexto de Autonomous Database (por ejemplo, información demográfica del cliente y comportamientos de compra, productos que se deben promocionar, etc.).
• 2) Las instrucciones de tarea rápida se combinan con estos datos (por ejemplo, recomendar productos similares de la lista de productos promocionados; escribir un correo electrónico personalizado y convincente con las recomendaciones)
• 3) Luego alimenta el LLM con el prompt de datos mejorado y procesa el resultado.

El resultado final que se proporciona al usuario incluye una oferta de correo electrónico promocional atractiva con recomendaciones de productos personalizadas basadas en la información del cliente, el comportamiento y las compras anteriores.

En la imagen se muestra cómo funciona Autonomous Database Select AI. El diagrama describe cómo se puede crear la automatización de la creación y la alimentación del almacén de vectores a partir de archivos de texto como, txt y html, en el almacén de objetos.

Select AI procesa automáticamente los documentos en fragmentos, genera incrustaciones (embeddings), los almacena en el almacén de vectores especificado y actualiza el índice vectorial a medida que llegan nuevos datos:

• 1) Entrada: Los datos se almacenan inicialmente en un almacenamiento de objetos.
• 2) Autonomous Database recupera los datos de entrada o el documento, los fragmenta y los transfiere a un modelo de incrustación.
• 3) El modelo de incrustación procesa los datos de los fragmentos y devuelve embebidos vectoriales.
• 4) Salida: Las incrustaciones vectoriales se almacenan en Autonomous Database como un tipo de datos vectorial para ser utilizadas con RAG. A medida que se agrega contenido, el índice vectorial se actualiza automáticamente.

En la imagen se muestra cómo funciona Autonomous Database Select AI. El diagrama describe cómo Select AI implementa la generación aumentada de recuperación (RAG).

RAG recupera información relevante de la base de datos empresarial para responder a la pregunta de cada usuario. Esta información se facilita al modelo de lenguaje de gran tamaño especificado junto con el prompt del usuario. Select AI utiliza esta información empresarial adicional para mejorar el prompt y la respuesta del LLM. La RAG puede mejorar la calidad de la respuesta con la información empresarial actualizada del almacén de vectores:

• 1) Entrada: El usuario hace una pregunta.
• 2) Autonomous Database Select AI genera incrustaciones vectoriales a partir del prompt mediante el modelo de incrustación especificado en el perfil de IA.
• 3) Autonomous Database Select AI utiliza la incrustación generada y AI Vector Search para encontrar contenidos similares a partir de los datos empresariales del cliente.
• 4) La búsqueda vectorial devuelve los primeros resultados K que se utilizarán para reforzar el prompt.
• 5) Autonomous Database envía los principales resultados de la consulta K con la pregunta del usuario al LLM.
• 6) El LLM devuelve su respuesta a la instancia de Autonomous Database.
• 7) Salida: Autonomous Database Select AI proporciona la respuesta al usuario