Cette section décrit les scénarios appropriés pour utiliser un agent d'IA Oracle Analytics, garantissant une utilisation optimale des informations clés automatisées et l'efficacité dans vos workflows d'analyse.
Les agents d'IA sont des experts fonctionnant dans un domaine particulier. Considérez un agent d'IA comme un expert dans un domaine fonctionnel spécifique, prenant en charge les interactions ciblées de l'assistant IA Oracle Analytics. Plus sa portée sera ciblée, plus ses réponses seront précises et pertinentes.
Les agents d'IA sont conçus pour prendre en charge les utilisateurs de l'assistant IA Oracle Analytics dans un domaine fonctionnel clairement défini. Chaque agent est associé à un ensemble de données spécifique, à des documents de connaissances sélectionnés et à des instructions adaptées. Ensemble, ces composants améliorent considérablement la capacité de l'assistant IA Oracle Analytics et du grand modèle de langage sous-jacent à interpréter avec précision les questions utilisateur dans un contexte particulier.
En réduisant l'ambiguïté et en ancrant l'IA dans une sémantique, des instructions et de la documentation propres à un domaine, les organisations peuvent créer des agents d'IA hautement spécialisés. Par exemple, vous pouvez créer un agent d'IA axé sur le carnet de commandes de l'entreprise, un autre agent d'IA axé sur l'attrition du personnel ou un agent d'IA axé sur les volumes de demandes de service client. Chaque agent d'IA s'appuie sur un ensemble ciblé de sources de données, applique des attentes personnalisées en matière de réponse et intègre des connaissances métier pertinentes, telles que des informations sur la concurrence, des politiques RH ou des contrats de niveau de service.
Les agents d'IA sont créés par des auteurs et destinés à être utilisés par des destinataires. Les destinataires peuvent consulter des tableaux de bord ou des classeurs, et s'appuyer sur l'assistant IA Oracle Analytics pour interagir avec leurs données à l'aide de questions en langage naturel. Les destinataires ne créent pas eux-mêmes des visualisations. Ils utilisent des agents pour obtenir des clarifications rapides, des réponses complémentaires et des informations détaillées dans le contexte du contenu d'analyse qu'ils explorent.