Autonomous AI Database Select AI

この画像は、Autonomous AI Database Select AIの仕組みを示しています。この図は、統合開発環境やアプリケーションなどのインターフェースを通じて、テキストや音声で自然言語による質問をすることで、データと会話する方法の概要を示しています。

Autonomous AI Database Select AIは、大規模言語モデル（LLM）を使用してSQL問い合わせを生成し、次のタスクを実行します。

• 1) ユーザー・プロファイルで特定されたスキーマからのメタデータで自然言語の質問を拡張します。
• 2) LLMに拡張されたプロンプトをフィードします。
• 3) LLMはデータベースに対してSQLクエリを生成します。
• 4) クエリが実行され、結果がユーザーに送信されます。
• 5) これまでの質問を保持し、会話のようなユーザー・インタラクションを実現します。

最後に、ユーザーは自社組織のデータから、既存のデータ・セキュリティ・ポリシーに基づいた回答を受け取ります。

この画像は、Autonomous AI Database Select AIの仕組みを示しています。この図は、Select AIプロンプトに質問するだけで、パーソナライズされたコンテンツを生成する方法を示しています。

アプリケーションを通じてユーザーがワークフローを開始します。たとえば、ユーザーが顧客の過去の購入履歴に基づいてプロモーション・オファーの作成を望んでいるとします。

このアプリケーションは、Autonomous AI Databaseのデータを利用して、大規模言語モデル（LLM）を介してパーソナライズされたターゲット販促オファーを作成します。これには以下のステップが含まれます。

• 1) Autonomous AI Databaseからのコンテキスト（顧客人口統計情報や購買行動、プロモーションが必要な製品など）に対して問い合わせが行われます。
• 2) プロンプトのタスク指示は、このデータと組み合わされます（たとえば、プロモートされた製品リストから類似製品を推奨する、推奨事項を記載したパーソナライズされた説得力のある電子メールを作成する）。
• 3) 次に、LLMに拡張されたプロンプトを送り、その結果を処理します。

最終的には、顧客情報、行動、過去の購入履歴に基づいてパーソナライズされた推奨製品と共に魅力的なプロモーション・メール・オファーなどをユーザーに提供します。

この画像は、Autonomous AI Database Select AIの仕組みを示しています。この図は、txtやhtmlなどのテキストファイルからベクトル・ストアを自動作成し、オブジェクト・ストアに登録する方法の概要を示しています。

Select AIは自動的にドキュメントをチャンク処理し、組み込みのAIを生成し、指定されたベクトル・ストアに格納し、新しいデータが到着するとベクトル・インデックスを更新します。

• 1) 入力： データはオブジェクト・ストレージに初期状態で格納されています。
• 2) Autonomous AI Databaseが入力データまたはドキュメントを取得し、チャンクにして、埋込みモデルに渡します。
• 3) 埋め込みモデルはチャンク・データを処理し、ベクトル埋め込みを返します。
• 4) 出力: ベクトル埋込みが、RAGで使用するためのVECTORデータ型としてAutonomous AI Databaseに格納されます。コンテンツが追加されると、ベクトル・インデックスは自動的に更新されます。

この画像は、Autonomous AI Database Select AIの仕組みを示しています。この図は、Select AIが検索拡張生成(RAG)を実装する方法の概要を示しています。

RAGは、ユーザーの質問に回答するために、エンタープライズ・データベースから関連する情報を取得します。この情報は、ユーザー・プロンプトとともに、指定された大規模言語モデルに提供されます。AIはこの追加企業情報を使用してプロンプトを強化し、LLMの応答を改善します。RAGは、ベクトル・ストアからの最新の企業情報により、応答品質を向上させることができます。

• 1) 入力：ユーザーが質問します。
• 2) Autonomous AI Database Select AIが、AIプロファイルで指定された埋込みモデルを使用して、プロンプトのベクトル埋込みを生成します。
• 3) Autonomous AI Database Select AIが、生成された埋込みとAI Vector Searchを使用して、お客様のエンタープライズ・データで類似するコンテンツを検索します。
• 4) ベクトル検索は、プロンプトを補強するために使用する上位K個の結果を返します。
• 5) Autonomous AI Databaseが、ユーザーの質問を含む上位K個の問い合わせ結果をLLMに送信します。
• 6) LLMが、Autonomous AI Databaseインスタンスに対する応答を返します。
• 7) 出力: Autonomous AI Database Select AIが、ユーザーに応答を提供します。