Oracle Analytics AI 에이전트 정보
Oracle Analytics AI 에이전트를 사용하면 사용자정의 프롬프트 지침을 정의하고 조직 지식을 Oracle Analytics AI Assistant 상호작용에 통합할 수 있습니다.
AI 에이전트를 사용하면 Oracle Analytics AI Assistant가 자연어 질문을 더 정확하게 해석하고 보다 의미 있는 상황별 인사이트를 제공할 수 있습니다. Oracle Analytics AI 에이전트는 RAG(검색 증강 생성)를 통해 엔터프라이즈 데이터로 생성형 AI를 개선하여 LLM(대규모 언어 모델)이 응답 전 관련 정보를 '조회'할 수 있도록 지원합니다.
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AI 에이전트는 비즈니스 데이터와 맞춤형 LLM 지침, 프라이빗 설명서를 결합하여 신뢰할 수 있고 풍부한 컨텍스트에 기반한 인사이트를 제공합니다. AI 에이전트는 팀이 정적 대시보드를 넘어 인사이트 발견을 가속화하고 비즈니스 성과를 향상시키는 상호작용 방식의 대화형 분석으로 전환할 수 있도록 지원합니다.
Oracle Analytics AI 에이전트에 질문을 제출하는 경우
- 에이전트는 작성자가 생성한 추가 사용자정의 지침을 자동으로 적용하여 도메인별 정의 또는 선호 응답 형식에 대한 지침과 같은 중요한 컨텍스트를 추가합니다.
- RAG 프로세스는 작성자가 구성한 선택된 엔터프라이즈 문서를 스캔하여 집중적인 관련 정보로 프롬프트를 보강합니다. 그런 다음 향상된 질의가 Oracle Analytics AI Assistant를 통해 처리됩니다. 기본 LLM 프롬프트를 조정하여 사용자의 의도와 사용 가능한 엔터프라이즈 데이터를 가장 잘 반영하는 응답을 제공합니다.
Oracle Analytics에서 AI 에이전트를 설정할 때 다음 네 가지 기본 구성요소를 구성합니다.
- 데이터 집합 – 에이전트의 분석 및 응답을 지원하는 기본 데이터 소스입니다. 여기에는 Oracle Analytics AI Assistant가 사용자 질문에 답변하기 위해 사용하는 핵심 비즈니스 데이터가 포함되어 있습니다.
- 추가 지침 – Oracle Analytics AI Assistant가 사용자의 의도를 해석하고 응답을 공식화하는 방법을 구성하는 사용자정의 지침입니다. 이러한 지침은 Oracle Analytics AI Assistant의 추론 및 동작에 영향을 줍니다. 예를 들어, 비즈니스 용어 정의, 회계 논리 지정, 이름 지정 규칙 요약 또는 도메인 규칙 설명 등이 있습니다. 기본적으로 조직의 언어로 사고하고 소통하도록 Oracle Analytics AI Assistant를 학습시킵니다. 여기에 포함된 모든 내용은 사전 처리 없이 AI에 직접 전달됩니다. Oracle Analytics AI 에이전트의 추가 지침 정보을 참조하십시오.
- 시작 메시지 – 사용자가 AI 에이전트와 처음 상호작용할 때 표시되는 소개 메시지입니다. 에이전트의 용도를 설명하고 사용자가 시작할 수 있도록 샘플 질문을 제공할 수 있습니다.
- 지식 문서 – 정책, 보고서, FAQ 또는 참조 설명서와 같은 지원 자료 모음입니다. RAG(검색 증강 생성)를 통해 사용되는 PDF 또는 .txt 파일을 업로드하여 Oracle Analytics AI Assistant가 기존 학습에만 의존하지 않고 콘텐츠에서 직접 사실 정보를 "조회"하고 인용하도록 할 수 있습니다. 지식 문서(RAG)는 Oracle Analytics AI Assistant가 특정 질문에 답변하는 데 도움이 되는 프라이빗 지식 기반의 정보를 정의합니다. 사용자 질의와 관련된 문서 발췌만 Oracle Analytics AI Assistant와 공유됩니다. 관련 없는 콘텐츠는 포함되지 않습니다. Oracle Analytics AI 에이전트에 사용되는 지식 문서 정보를 참조하십시오.