機械翻訳について

ナレッジ・ベースの開始

ナレッジ・ベースを使用して、組込みのRAG (Retrieval Augmented Generation)エンジンを作成し、エージェントAIの機能を強化します。

 

ビジネス目標の達成

目的	詳細	ナレッジ・ベースがどのように役立つか
企業文書へのエージェントAIアクセスの提供	AIエージェントは、業務を効果的に遂行するために、企業文書にアクセスする必要があります。 RAGエンジンは、この情報を収集する最も効果的な方法です。 ただし、独自のRAGインフラストラクチャの作成は複雑で困難です。	RAGエンジンがすでにある場合、Oracle IntegrationのAIエージェントはそれを使用できます。 ただし、RAGエンジンがない場合は、心配しないでください。 ナレッジ・ベースを使用して、Oracle Integrationで簡単に作成できます。 ナレッジ・ベースは、RAGエンジンで簡略化されたエクスペリエンスを提供するため、データのチャンク方法を含め、RAGエンジンのすべてのインとアウトを学習しなくても、すぐに開始できます。
エージェントAIが使用するドキュメントのバージョンの制御	ビジネス要件が変更され、企業文書も変更されます。 AIエージェントが効果的に機能できるように、ナレッジ・ベースを最新のドキュメントで最新の状態に保つ方法が必要です。	ナレッジ・ベースを使用すると、アップロードされた各ドキュメントのバージョンを簡単に識別できるため、必要に応じてドキュメントを更新および削除できます。

 

ナレッジ・ベースの要点

定義	ナレッジ・ベースは、エージェントAIに組込みのRAG (取得拡張生成)エンジン(多くの場合、ドキュメント・データベース)を提供します。 組織にRAGフレームワークがなく、エージェントAIにドキュメント・データベースを提供する必要がある場合、ナレッジ・ベースを作成します。 Oracle Integrationまたはその他の場所で構築したエージェントAIを操作するためのナレッジ・ベースを作成できます。 ナレッジ・ベースは、埋込みやチャンク化など、複雑な詳細をすべて理解しなくても、RAGフレームワークを簡単に作成できます。 ナレッジ・ベースには、堅牢で構成可能なバックエンドと、意思決定を迅速に行い、ドラッグ・アンド・ドロップ・インタフェースを介してドキュメントのアップロードを開始するのに役立つデフォルト値があります。 ドキュメントを取り込んだベクトル・データベースなどのRAGエンジンが組織にすでにある場合、Oracle IntegrationのエージェントAIはそれに接続して検索できます。 たとえば、すべての経費ポリシーをデータベースにアップロードしたとします。 このような場合、ナレッジ・ベースを作成する必要はありません。
使用方法	ナレッジ・ベースの操作には、次の2つのフェーズがあります。 取込み:ベクトル・データベースにドキュメントを追加します。 Oracle Integrationには、取り込むための事前定義済の統合が提供されているため、ドキュメントをナレッジ・ベースに簡単にドラッグ・アンド・ドロップできます。 ほとんどの人は、このタスクのためにPDFをMarkdownに変換します。 Oracleがチャンクを処理します。 ドキュメントをアップロードした後、テスト問合せを実行して成功を確認します。 取得:エージェントに質問をして、エージェントがナレッジ・ベースから回答を取得できるようにします。 受信する結果の数を指定することもできます。 出力には、検索結果、一致スコア、記入票バージョン、およびソース記入票へのリンクが含まれます。
AIを活用した機能	Oracle Integrationが提供するレシピを使用して、エージェントAI用のツールを簡単に作成できます。 すべてのAI機能を調べるには、Oracle Integration 3での統合の使用のAI Innovation and Oracle Integrationを参照してください。
可用性	ナレッジ・ベースは、選択したOracle Integrationエディションで使用できます。 Oracle Integration 3のプロビジョニングと管理のOracle Integrationエディションを参照してください。 また、ナレッジ・ベースを使用するようにOpenSearchを構成する必要があります。