Informazioni sugli agenti AI di Oracle Analytics
Gli agenti AI di Oracle Analytics consentono di definire istruzioni personalizzate per i prompt e incorporare le conoscenze dell'organizzazione nelle interazioni con l'Assistente AI di Oracle Analytics.
Gli agenti AI consentono all'Assistente AI di Oracle Analytics di interpretare le domande in linguaggio naturale con maggiore precisione e fornire approfondimenti più significativi e più contestualizzati. Gli agenti AI di Oracle Analytics utilizzano la funzione RAG (Retrieval-Augmented Generation) per migliorare l'AI generativa con i dati aziendali, consentendo ai modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) di "cercare" informazioni pertinenti prima di rispondere.
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Gli agenti AI forniscono approfondimenti affidabili e ricchi di contesto combinando i dati aziendali con istruzioni LLM personalizzate e documentazione privata. Gli agenti AI consentono ai team dell'azienda di passare dai dashboard statici a contenuti di analitica interattivi e conversazionali che accelerano la ricerca automatica degli approfondimenti e migliorano le prestazioni aziendali.
- l'agente applica automaticamente istruzioni personalizzate aggiuntive create dall'autore, aggiungendo contesto importante, come definizioni specifiche del settore o linee guida sui formati di risposta preferiti;
- un processo RAG analizza i documenti aziendali selezionati configurati dall'autore, arricchendo il prompt dell'utente con informazioni mirate e pertinenti; la query così migliorata viene quindi elaborata dall'Assistente AI di Oracle Analytics, che orchestra i prompt LLM di base per fornire una risposta che rifletta al meglio l'intento e i dati aziendali disponibili.
- Data set: l'origine dati di base che alimenta l'analitica e le risposte dell'agente. Contiene i dati aziendali fondamentali su cui si basa l'Assistente AI di Oracle Analytics per rispondere alle domande dell'utente.
- Istruzioni supplementari: istruzioni personalizzate che plasmano il modo in cui l'Assistente AI di Oracle Analytics interpreta l'intento dell'utente e formula le risposte. Queste istruzioni influenzano il ragionamento e il funzionamento dell'Assistente AI di Oracle Analytics. Ad esempio, definendo la terminologia business, specificando la logica fiscale, delineando le convenzioni di denominazione o chiarendo le regole del settore. In sostanza, insegnano all'Assistente AI di Oracle Analytics a pensare e comunicare nella lingua dell'organizzazione. Tutto ciò che è incluso nelle istruzioni supplementari viene passato direttamente all'AI senza pre-elaborazione. Vedere Informazioni sulle istruzioni supplementari in un agente AI di Oracle Analytics.
- Messaggio di benvenuto: questo è il messaggio introduttivo che gli utenti vedono quando interagiscono per la prima volta con l'agente AI. Può descrivere lo scopo dell'agente e fornire domande di esempio per aiutare gli utenti a iniziare.
- Documenti della Knowledge Base: una raccolta di materiali di supporto quali criteri, report, domande frequenti o guide di riferimento. È possibile caricare file PDF o .txt, che vengono utilizzati mediante RAG (Retrieval-Augmented Generation), consentendo all'Assistente AI di Oracle Analytics di "cercare" e citare informazioni fattuali direttamente dal contenuto fornito piuttosto che fare affidamento solo sulla formazione preesistente. I documenti della Knowledge Base (RAG) definiscono quali informazioni della Knowledge Base privata possono aiutare l'Assistente AI di Oracle Analytics a rispondere a una domanda specifica. Solo gli estratti dei documenti che sono pertinenti alla query dell'utente vengono condivisi con l'Assistente AI di Oracle Analytics. Il contenuto non correlato viene escluso. Vedere Informazioni sui documenti della Knowledge Base utilizzati in un agente AI di Oracle Analytics.