이 섹션에서는 분석 워크플로우에서 자동화된 인사이트 및 효율성을 최적으로 활용할 수 있도록 적절한 Oracle Analytics AI 에이전트 사용 시나리오를 개략적으로 설명합니다.
AI 에이전트는 도메인별 기능 전문가입니다. AI 에이전트를 특정 비즈니스 도메인의 주제별 전문가로 인식하여 집중적인 Oracle Analytics AI Assistant 상호작용을 지원합니다. 범위가 더 집중될수록 응답이 보다 정확하고 의미 있게 됩니다.
AI 에이전트는 명확하게 정의된 비즈니스 도메인 내에서 Oracle Analytics AI Assistant 사용자를 지원하도록 설계되었습니다. 각 에이전트는 특정 데이터 집합, 선별된 지식 문서 및 맞춤형 지침과 연관됩니다. 이러한 구성요소를 함께 사용하면 특정 컨텍스트 내에서 사용자 질문을 정확하게 해석할 수 있는 Oracle Analytics AI Assistant 및 기본 LLM의 기능이 크게 향상됩니다.
조직에서는 모호성을 줄이고 도메인별 의미, 지침 및 설명서의 정보를 기반으로 AI가 작동하도록 함으로써 고도로 전문화된 AI 에이전트를 생성할 수 있습니다. 예를 들어, 회사의 영업 백로그에 중점을 둔 AI 에이전트, 직원 이탈에 집중하는 AI 에이전트, 고객 서비스 요청량에 중점을 둔 AI 에이전트를 생성할 수 있습니다. 각 AI 에이전트는 대상 데이터 소스 집합을 활용하고, 사용자정의된 응답 기대치를 적용하고, 관련 비즈니스 지식(예: 경쟁력 있는 정보, HR 정책 또는 서비스 레벨 계약)을 통합합니다.
AI 에이전트는 소비자가 사용할 수 있도록 작성자가 생성합니다. 소비자는 대시보드 또는 워크북을 확인하고 Oracle Analytics AI Assistant를 사용하여 자연어 질문을 통해 데이터와 상호작용할 수 있습니다. 소비자는 새로운 시각화를 직접 생성하지 않고 에이전트를 사용하여 탐색 중인 분석 콘텐츠 컨텍스트 내에서 빠른 설명, 후속 답변 및 드릴다운 인사이트를 얻을 수 있습니다.