Oracle Analytics AIエージェントについて
Oracle Analytics AIエージェントを使用すると、カスタムのプロンプト指示を定義し、Oracle Analytics AI Assistantのインタラクションに組織の知識を組み込むことができます。
AIエージェントは、Oracle Analytics AIアシスタントが自然言語の質問をより正確に解釈し、より意味のあるコンテキスト対応のインサイトを提供できるようにします。 Oracle Analytics AIエージェントは、Retrieval-Augmented Generation (RAG)を使用して生成AIをエンタープライズ・データで拡張し、大規模言語モデル(LLM)が応答前に関連情報を「検索」できるようにします。
図ai_agent_summary-png.pngの説明
AIエージェントは、ビジネス・データとカスタマイズされたLLM命令およびプライベート・ドキュメントを組み合せることで、信頼性が高くコンテキストに富んだインサイトを提供します。 AIエージェントは、チームが静的ダッシュボードから脱却し、インタラクティブな会話型分析へと移行することを支援します。これにより、インサイトの発見が加速され、ビジネス・パフォーマンスが向上します。
Oracle Analytics AIエージェントに質問を送信する場合:
- エージェントは、作成者によって作成された追加のカスタム指示を自動的に適用し、ドメイン固有の定義や優先レスポンス形式のガイダンスなどの重要なコンテキストを追加します。
- RAGプロセスは、作成者が構成した選択したエンタープライズ・ドキュメントをスキャンし、フォーカスされた関連情報でプロンプトを強化します。 その後、拡張問合せはOracle Analytics AIアシスタントによって処理されます。これにより、基礎となるLLMプロンプトが編成され、意図と使用可能なエンタープライズ・データが最も適切に反映されたレスポンスが提供されます。
Oracle AnalyticsでAIエージェントを設定する場合は、次の4つのプライマリ・コンポーネントを構成します:
- データセット - エージェントの分析と応答を強化する基本的なデータ・ソース。 これには、Oracle Analytics AIアシスタントがユーザーの質問に回答するために依存するコア・ビジネス・データが含まれます。
- 補足説明 - Oracle Analytics AI Assistantがユーザーの意図を解釈し、応答を策定する方法を示すカスタム・ガイダンス。 これらの手順は、Oracle Analytics AIアシスタントの推論と動作に影響します。 たとえば、ビジネス用語の定義、会計ロジックの指定、命名規則の概要、ドメイン・ルールの明確化などによって行われます。 要するに、Oracle Analytics AIアシスタントは、組織の言語で考え、コミュニケーションできるように指導します。 ここに含まれるものはすべて、前処理なしでAIに直接渡されます。 Oracle Analytics AIエージェントの補足手順についてを参照してください。
- ようこそメッセージ - これは、ユーザーが最初にAIエージェントと対話したときに表示される紹介メッセージです。 エージェントの目的を説明し、ユーザーが開始する際に役立つサンプル質問を提供できます。
- ナレッジ・ドキュメント - ポリシー、レポート、FAQまたはリファレンス・ガイドなどのサポート資料のコレクション。 Oracle Analytics AIアシスタントは、Retrieval-Augmented Generation (RAG)を介して使用されるPDFまたは.txtファイルをアップロードして、既存のトレーニングのみに依存するのではなく、コンテンツから直接ファクト情報を検索および引用できます。 ナレッジ・ドキュメント(RAG)は、Oracle Analytics AIアシスタントが特定の質問に回答する際に役立つ、プライベート・ナレッジ・ベースの情報を定義します。 ユーザーの問合せに関連するドキュメントの抜粋のみが、Oracle Analytics AIアシスタントと共有されます。 関連のないコンテンツは含まれません。 Oracle Analytics AIエージェントで使用されるナレッジ・ドキュメントについてを参照してください。