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、組織の知識をOracle Analytics AIアシスタントのインタラクションに組み込むことができます。
AIエージェントにより、Oracle Analytics AIアシスタントは自然言語の質問をより正確に解釈し、より有意味でコンテキストに応じたインサイトを提供できます。Oracle Analytics AIエージェントは、検索拡張生成(RAG)を使用して生成AIをエンタープライズ・データで強化し、大規模言語モデル(LLM)が応答する前に関連情報を「検索」できるようにします。
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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、拡張された問合せはOracle Analytics AIアシスタントによって処理され、基礎となるLLMプロンプトが編成されて、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応答が提供されます。
Oracle AnalyticsでAIエージェントを設定する場合は、次の4つの主要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。
- 補足指示 – Oracle Analytics AIアシスタント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。つまり、Oracle Analytics AIアシスタントに、組織の言語で考え、コミュニケーションを取ることを教えるということです。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指示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。PDFまたは.txtファイルをアップロードでき、Oracle Analytics AIアシスタントは、検索拡張生成(RAG)を介してこれを使用し、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事実情報を検索して引用できます。ナレッジ・ドキュメント(RAG)は、プライベート・ナレッジ・ベース内のどの情報が特定の質問への回答においてOracle Analytics AIアシスタントを支援できるかを定義します。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。