MySQL HeatWave GenAI

يوفر Oracle MySQL HeatWave GenAI الذكاء الاصطناعي التوليدي المتكامل والمشغل تلقائيًا مع نماذج اللغات الكبيرة داخل قاعدة البيانات ومخزن متجهات مشغل تلقائيًا داخل قاعدة البيانات ومعالجة المتجهات القابلة للتوسع والقدرة على إجراء محادثات سياقية باللغة الطبيعية - ما يتيح لك الاستفادة من الذكاء الاصطناعي التوليدي من دون خبرة في الذكاء الاصطناعي أو نقل البيانات أو تكاليف إضافية. منصة MySQL HeatWave GenAI متوفرة على البنية التحتية من Oracle Cloud (OCI) وAmazon Web Services (AWS) وMicrosoft Azure.

مشاهدة العرض التوضيحي (5:27)

منتدى MySQL العالمي: الاحتفال بـ 30 سنة مع MySQL

شاهد نشرة الويب المسجلة على راحتك. استمع إلى أفضل ممارسات MySQL من خبراء المجتمع وتعرَّف على التحسينات الجديدة لإنتاجية المطورين والخدمات السحابية وGenAI والمزيد.

ما هي أسباب استخدام MySQL HeatWave GenAI؟

  • استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي بشكل سريع في أي مكان

    استخدام نماذج اللغات الكبيرة داخل قاعدة البيانات عبر السحابات والمناطق للمساعدة على استعادة البيانات وإنشاء المحتوى أو تلخيصه، من دون متاعب تحديد نموذج اللغة الكبير الخارجي وتكامله.

  • الحصول بسهولة على إجابات أدق وأكثر اتصالاً بالموضوع

    السماح لنظم نماذج اللغات الكبيرة بالبحث في مستنداتك الخاصة لمساعدتك على الحصول على إجابات أكثر دقة واتصالاً بالسياق، من دون خبرة في الذكاء الاصطناعي أو نقل البيانات إلى قاعدة بيانات موجه منفصلة. يؤتمت MySQL HeatWave GenAI إنشاء التضمين.

  • التحدث باللغة الطبيعية

    الحصول على رؤى سريعة من مستنداتك من خلال محادثات اللغة الطبيعية. تحافظ واجهة MySQL HeatWave Chat على السياق للمساعدة في تمكين المحادثات المماثلة للبشر مع أسئلة المتابعة.

الميزات الرئيسة لـ MySQL HeatWave GenAI

نماذج اللغات الكبيرة (LLMs) في قاعدة البيانات

استخدم LLMs المُضمنة في كل مناطق Oracle Cloud Infrastructure (OCI)، ومنطقة OCI المُخصصة، وعبر السحابات؛ واحصل على نتائج مُتسقة مع أداء يمكن التنبؤ به عبر عمليات النشر. ساهم في تقليل تكاليف البنية التحتية عن طريق التخلص من الحاجة إلى توفير وحدات معالجة الرسومات (GPU).

متكامل مع خدمات الذكاء الاصطناعي التوليدي الأخرى

يمكنك الوصول إلى النماذج التأسيسية المدربة مُسبقًا من Cohere وMeta عبر خدمة OCI بالذكاء الاصطناعي التوليدي عند استخدام MySQL HeatWave GenAI على OCI وعبر Amazon Bedrock عند استخدام MySQL HeatWave GenAI على AWS.

MySQL HeatWave Chat

إجراء محادثات سياقية باللغة الطبيعية مدروسة ببياناتك غير المنظمة في مخزن متجهات MySQL HeatWave. استخدام Lakehouse Navigator المتكامل للمساعدة على توجيه نماذج اللغات الكبيرة للبحث عبر مستندات محددة، مما يساعدك على تقليل التكاليف مع الحصول على نتائج أدق بشكل أسرع.

مخزن متجه داخل قاعدة البيانات

يشمل مخزن متجهات MySQL HeatWave مستنداتك الخاصة بتنسيقات مختلفة، إذ تعمل بصفته قاعدة معرفة للتوليد المعزز بالاسترداد (RAG) لمساعدتك على الحصول على إجابات أكثر دقة وذات صلة بالسياق - دون نقل البيانات إلى قاعدة بيانات متجهات منفصلة.

الإنشاء الآلي لعمليات التضمين

استفد من مسار العمليات المؤتمت للمساعدة في اكتشاف المستندات الملكية واستيعابها في مخزن متجهات MySQL HeatWave، مما يسهِّل على المطورين والمحللين الذين ليس لديهم خبرة في الذكاء الاصطناعي استخدام مخزن المتجهات.

التوسع في معالجة المتجه

تتم موازاة معالجة الموجهات عبر ما يصل إلى 512 عقدة مجموعة MySQL HeatWave ويتم تنفيذها عند عرض النطاق الترددي للذاكرة، مما يساعد في تحقيق نتائج سريعة مع انخفاض احتمالية فقدان الدقة.

وجهات نظر العملاء حول MySQL HeatWave GenAI

  • "يسهل MySQL HeatWave GenAI الاستفادة من الذكاء الاصطناعي التوليدي بشكل كبير. ويؤدي دعم نماذج اللغات الكبيرة داخل قاعدة البيانات وإنشاء متجه داخل قاعدة البيانات إلى انخفاض كبير في تعقيدات التطبيق وزمن انتقال الاستدلال الذي يمكن التنبؤ به، والأهم من ذلك كله، عدم وجود تكلفة إضافية لنا لاستخدام نماذج اللغات الكبيرة أو إنشاء عمليات التضمين. ويُعدُّ هذا هو إضفاء الطابع الديمقراطي على الذكاء الاصطناعي التوليدي، ونعتقد أنه سيؤدي إلى إنشاء تطبيقات أكثر ثراءً باستخدام MySQL HeatWave GenAI وتحقيق مكاسب إنتاجية كبيرة لعملائنا".

    —فيجاي سنودار، الرئيس التنفيذي لشركة SmarterD

  • "نستخدم MySQL HeatWave AutoML داخل قاعدة البيانات بشكل مكثف لتقديم توصيات مختلفة لعملائنا. كما أن دعم MySQL HeatWave لنماذج اللغات الكبيرة داخل قاعدة البيانات ومخزن المتجهات داخل قاعدة البيانات مميز، ويوفر القدرة على دمج الذكاء الاصطناعي التوليدي مع AutoML مزيدًا من التميز لـ HeatWave في المجال، ما يمكننا من تقديم أنواع جديدة من الإمكانيات لعملائنا. كما يعمل التآزر مع AutoML على تحسين أداء نماذج اللغات الكبيرة وجودة نتائجها".

    —سفرات شافي، الرئيس التنفيذي لشركة EatEasy

  • "تُعد نماذج اللغات الكبيرة داخل قاعدة بيانات MySQL HeatWave ومخزن المتجهات داخل قاعدة البيانات ومعالجة المتجهات المضمّنة بالذاكرة وMySQL HeatWave Chat إمكانات مميزة للغاية من Oracle التي تعمل على إضفاء الطابع الديمقراطي على الذكاء الاصطناعي التوليدي وجعله بسيطًا وآمنًا وغير مكلف للاستخدام. أدى استخدام MySQL HeatWave وAutoML لتلبية احتياجات مؤسستنا بالفعل إلى تحويل أعمالنا بعدة طرق، ويُحتمل أن يؤدي إدخال هذا الابتكار من Oracle إلى تحفيز نمو فئة جديدة من التطبيقات يبحث فيها العملاء عن طرق للاستفادة من الذكاء الاصطناعي التوليدي في محتوى مؤسستهم".

    —إريك أجيلار، مؤسس شركة Aiwifi

مَن يستفيد من MySQL HeatWave GenAI؟

  • يمكن للمطورين تقديم تطبيقات باستخدام الذكاء الاصطناعي المُضمن

    تساعدك نماذج اللغات الكبيرة المضمنة وMySQL HeatWave Chat في تقديم تطبيقات تم تكوينها سلفًا للمحادثات السياقية باللغة الطبيعية. وليس ثمة حاجة إلى نماذج اللغات الكبيرة ووحدات معالجة الرسومات (GPU) الخارجية.

  • يمكن للمحللين الحصول على رؤى جديدة بشكل سريع.

    يمكن أن يساعدك MySQL HeatWave GenAI في التحدث بسهولة باستخدام بياناتك وإجراء عمليات بحث عن حالات التشابه عبر المستندات واسترجاع المعلومات من بياناتك الخاصة.

  • يمكن لتكنولوجيا المعلومات المساعدة على تسريع ابتكار الذكاء الاصطناعي

    تمكين المطورين وفرق الأعمال من خلال تشغيل تلقائي وإمكانيات متكاملة للاستفادة من الذكاء الاصطناعي التوليدي. وتمكين محادثات اللغة الطبيعية والتوليد المعزز بالاسترداد بسهولة.

حالات استخدام MySQL HeatWave GenAI

يمكنك استخدام نماذج اللغات الكبيرة داخل قاعدة البيانات لمساعدتك على إنشاء المحتوى أو تلخيصه وفق مستنداتك غير المنظمة. ويمكن للمستخدمين طرح الأسئلة باللغة الطبيعية عبر التطبيقات، وسيقوم نموذج اللغة الكبيرة بمعالجة الطلب وتقديم المحتوى.


الرسم التخطيطي لإنشاء المحتوى، الوصف بالأسفل:

يطرح أحد المستخدمين سؤالاً باللغة الطبيعية "هل يمكنك إنشاء ملخص لموجز الحلول هذا؟". يعالج نموذج اللغة الكبيرة (LLM) هذا الإدخال وينشئ الملخص كمخرجات.



يمكنك الجمع بين قوة الذكاء الاصطناعي التوليدي وإمكانات MySQL HeatWave المضمنة الأخرى مثل التعلم الآلي للمساعدة على تقليل التكاليف والحصول على نتائج أدق وأسرع. في هذا المثال، تقوم شركة تصنيع بذلك للصيانة التنبؤية. يمكن للمهندسين استخدام Oracle MySQL HeatWave AutoML للمساعدة تلقائيًا في إنتاج تقرير عن سجلات الإنتاج غير الطبيعية، كما يساعد MySQL HeatWave GenAI في تحديد السبب الجذري للمشكلة بسرعة من خلال طرح سؤال باللغة الطبيعية ببساطة، بدلاً من تحليل السجلات يدويًا.


الرسم التخطيطي لإنشاء التحليل، الوصف بالأسفل:

يسأل المستخدم من خلال MySQL HeatWave Chat "ما المشكلة الرئيسة في هذه المجموعة من السجلات؟ قم بتوفير ملخص من جملتين.". أولاً، ينتج MySQL HeatWave AutoML قائمة تمت تصفيتها من السجلات غير الطبيعية على أساس جميع سجلات الإنتاج التي تستوعبها باستمرار. ثم يوفر مخزن متجهات MySQL HeatWave سياقًا إضافيًا إلى نموذج اللغة الكبيرة استنادًا إلى قاعدة معارف السجلات. يأخذ نموذج اللغة الكبيرة هذا الموجه المعزز، وينتج تقريرًا ويزود المستخدم بإجابة مفصلة تشرح المشكلة باللغة الطبيعية.



يمكن لروبوتات الدردشة استخدام التوليد المعزز بالاسترداد، على سبيل المثال، للمساعدة على الإجابة عن أسئلة الموظفين الخاصة بسياسات الشركة الداخلية. يتم تخزين سياسات تفصيل المستندات الداخلية كعمليات تضمين في مخزن متجهات MySQL HeatWave. بالنسبة لاستعلام مستخدم محدد، يساعد مخزن المتجهات على تحديد المستندات الأكثر تشابهًا من خلال إجراء بحث مماثل مقابل عمليات التضمين المخزنة. يتم استخدام هذه المستندات لزيادة المطالبة المقدمة إلى نموذج اللغة الكبيرة بحيث تقدم إجابة دقيقة.


الرسم التخطيطي للتوليد المعزز بالاسترداد، الوصف أدناه:

يسأل المستخدم عبر MySQL HeatWave Chat "ما أجهزة الكمبيوتر المحمولة التي يمكنني طلبها، وما المقصود من العملية؟". يعالج MySQL HeatWave السؤال من خلال الوصول إلى مستندات السياسة الداخلية الموجودة مخزن متجهات MySQL HeatWave. ثم يوفر مطالبة معززة إلى نموذج اللغة الكبيرة والتي يمكنها إنشاء الاستجابة "إليك قائمة الموردين المعتمدين والخطوات التي يجب اتباعها للطلب".



يمكن للمطورين إنشاء تطبيقات تستفيد من القوة المدمجة للتعلم الآلي المدمج والذكاء الاصطناعي التوليدي في MySQL HeatWave لتقديم توصيات مُخصصة. في هذا المثال، يستخدم التطبيق نظام توصية MySQL HeatWave AutoML للمساعدة في اقتراح المطاعم بناءً على تفضيلات المستخدم أو ما طلبه المستخدم سلفًا. باستخدام مخزن متجهات MySQL HeatWave، يمكن للتطبيق أيضًا المساعدة في البحث من خلال قوائم المطاعم بتنسيق PDF لاقتراح أطباق محددة، ما يوفر قيمة أكبر للعملاء.


الرسم التخطيطي للتوليد المعزز بالاسترداد للتعلم الآلي، والوصف بالأسفل:

يسأل أحد المستخدمين عبر دردشة MySQL HeatWave"ما هي الأطباق النباتية التي تقترحها لي اليوم؟". أولاً، يقترح نظام توصية MySQL HeatWave AutoML قائمة بالمطاعم بناءً على ما طلبه المستخدم سلفًا. بعد ذلك، يوفر مخزن متجهات MySQL HeatWave مطالبة معززة إلى نموذج اللغة الكبيرة استنادًا إلى قوائم المطاعم التي يضمها. بعد ذلك، يمكن لنموذج اللغة الكبيرة إنشاء توصية مخصصة للأطباق باللغة الطبيعية.



تعرَّف على ما يقوله أفضل محللي المجال حول MySQL HeatWave GenAI

  • شعار NAND Research

    "مع نماذج اللغة الكبيرة داخل قاعدة البيانات الجاهزة للانطلاق ومخزن المتجهات المؤتمت بالكامل والجاهز لمعالجة المتجهات في اليوم الأول، يأخذ MySQL HeatWave GenAI بساطة الذكاء الاصطناعي وأداء السعر إلى مستوى لا يمكن لمنافسيه مثل Snowflake وGoogle BigQuery وDatabricks البدء في الاقتراب منه عن بُعد".

    ستيف ماكدويل
    المحلل الرئيس والشريك المؤسس لشركة NAND Research
  • شعار Constellation Research

    "يواصل الابتكار الهندسي في MySQL HeatWave تحقيق رؤية قاعدة بيانات سحابية عالمية. والأحدث هو الذكاء الاصطناعي التوليدي الذي تم تنفيذه 'أسلوب MySQL HeatWave'—الذي يتضمن تكامل مخزن متجهات مؤتمت داخل قاعدة البيانات ونماذج اللغة الكبيرة داخل قاعدة البيانات مباشرة في مركز MySQL HeatWave. يتيح هذا للمطورين إنشاء فئات جديدة من التطبيقات أثناء دمجهم عناصر MySQL HeatWave".

    هولغر مولر
    نائب الرئيس والمحلل الرئيسي بشركة Constellation Research
  • شعار dbInsight

    "يتخذ موقع MySQL HeatWave خطوة كبيرة في جعل الذكاء الاصطناعي التوليد والتوليد المعزز بالاسترداد (RAG) أسهل من خلال دفع كل تعقيدات إنشاء عمليات تضمين المتجهات في الخفاء. يشير المطورون ببساطة إلى الملفات المصدر الموجودة في مخزن الكائنات السحابية، ثم يعالج MySQL HeatWave المهمة الكبيرة".

    Tony Baer
    المؤسس والرئيس التنفيذي لشركة dbInsight

تعرَّف على المزيد حول حلول MySQL HeatWave الأخرى لأحمال العمل المختلفة

بدء باستخدام MySQL HeatWave GenAI

الوصول إلى الوثائق

إنشاء تطبيقات GenAI بسهولة

اتبع التعليمات التعليمية واستخدم التعليمات البرمجية التي نقدمها لإنشاء التطبيقات التي تدعمها MySQL HeatWave GenAI بسرعة وسهولة.

الاشتراك في الخدمة

الاشتراك للحصول على تجربة مجانية من MySQL HeatWave GenAI. ستحصل على رصيد سحابي بقيمة 300 دولار أمريكي لتجربة إمكاناته لمدة 30 يومًا والوصول إلى العديد من إمكانات MySQL HeatWave مجانًا لفترة غير محدودة.

الاتصال بالمبيعات

هل مهتم بمعرفة المزيد عن MySQL HeatWave GenAI؟ دع أحد خبرائنا يساعدك.