Agenty AI Oracle Analytics - informacje podstawowe
Agenty AI Oracle Analytics umożliwiają definiowanie niestandardowych instrukcji i korzystanie z wiedzy dostępnej w organizacji w interakcjach z asystentem AI Oracle Analytics.
Dzięki agentom AI asystent AI Oracle Analytics może interpretować pytania w języku naturalnym z większą dokładnością i dostarczać bardziej zrozumiałe spostrzeżenia uwzględniające określony kontekst. Agenty AI Oracle Analytics wykorzystują technikę RAG (Retrieval-Augmented Generation), aby wzbogacić generatywną sztuczną inteligencję przy użyciu danych przedsiębiorstwa, umożliwiając dużym modelom językowym (LLM) "wyszukiwanie" odpowiednich informacji przed udzieleniem odpowiedzi.
.png"
Agenty AI zapewniają rzetelne spostrzeżenia uwzględniające kontekst, łącząc dane biznesowe ze spersonalizowanymi instrukcjami LLM i prywatną dokumentacją. Agenty AI mogą pomóc zespołom w firmie wyjść poza statyczne pulpity w kierunku interaktywnych, konwersacyjnych analiz, które przyspieszają uzyskiwanie spostrzeżeń i poprawiają wydajność pracy.
- Agent automatycznie stosuje dodatkowe niestandardowe instrukcje utworzone przez autora, dodając ważny kontekst, taki jak definicje specyficzne dla domeny lub wskazówki dotyczące preferowanych formatów odpowiedzi.
- Proces RAG skanuje wybrane dokumenty przedsiębiorstwa skonfigurowane przez autora, wzbogacając instrukcję użytkownika o uszczegółowione, odpowiednie informacje. Tak wzbogacone zapytanie jest następnie przetwarzane przez asystenta AI Oracle Analytics, który zarządza użytymi instrukcjami LLM w celu dostarczenia odpowiedzi najlepiej odzwierciedlającej intencje użytkownika i dostępne dane przedsiębiorstwa.
- Zbiór danych - podstawowe źródło danych, na którym opierają się analizy i odpowiedzi agenta. Zawiera podstawowe dane biznesowe, na których opiera się asystent AI Oracle Analytics przy udzielaniu odpowiedzi na pytania użytkowników.
- Instrukcje pomocnicze - wskazówki niestandardowe, które kształtują sposób, w jaki asystent AI Oracle Analytics interpretuje intencje użytkowników i formułuje odpowiedzi. Instrukcje te mają wpływ na rozumowanie i działanie asystenta AI Oracle Analytics. Na przykład mogą definiować terminologię biznesową, określać logikę podatkową, opisywać konwencje nazewnictwa lub wyjaśniać reguły danej domeny. Zasadniczo uczą asystenta AI Oracle Analytics myśleć i komunikować się w języku organizacji użytkownika. Wszystkie zawarte tutaj dane są przekazywane bezpośrednio do AI bez wstępnego przetwarzania. Zob. Instrukcje pomocnicze w agencie AI Oracle Analytics - informacje podstawowe.
- Wiadomość powitalna - jest to wiadomość wprowadzająca, którą użytkownicy widzą podczas pierwszej interakcji z agentem AI. Może opisywać przeznaczenie agenta i przedstawiać przykładowe pytania pomagające użytkownikom zacząć interakcję z agentem.
- Dokumenty wiedzy - zbiór materiałów pomocniczych, takich jak polityki, raporty, odpowiedzi na często zadawane pytania (FAQ) lub przewodniki. Można wysłać pliki PDF lub .txt, które będą używane w technice RAG (Retrieval-Augmented Generation), umożliwiając asystentowi AI Oracle Analytics "wyszukiwanie" i cytowanie rzeczowych informacji bezpośrednio z zawartości przekazanej przez użytkownika zamiast opierania się wyłącznie na wcześniejszym trenowaniu. Dokumenty wiedzy (RAG) definiują, jakie informacje z prywatnej bazy wiedzy mogą pomóc asystentowi AI Oracle Analytics w udzieleniu odpowiedzi na określone pytanie. Asystentowi AI Oracle Analytics udostępniane są tylko te fragmenty dokumentów, które są istotne dla zapytania użytkownika. Niezwiązana z nim zawartość nie jest uwzględniana. Zob. Dokumenty wiedzy używane w agencie AI Oracle Analytics - informacje podstawowe.