关于 Oracle Analytics AI 代理

借助 Oracle Analytics AI 代理，您可以定义定制提示说明，并将组织知识纳入 Oracle Analytics AI 助手交互。

使用 AI 代理，Oracle Analytics AI 助手可以更准确地解释自然语言问题，并提供更有意义的感知上下文的洞察。Oracle Analytics AI 代理使用检索增强生成 (Retrieval-Augmented Generation, RAG) 通过企业数据增强生成式 AI，支持大型语言模型 (Large Language Model, LLM) 在响应前“查找”相关信息。
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AI 代理将业务数据与定制的 LLM 指令和专用文档相结合，可提供包含丰富上下文信息的可靠洞察。AI 代理可以帮助您的团队从静态仪表盘转向交互式对话式分析，从而加快洞察搜索并提高业务绩效。

向 Oracle Analytics AI 代理提交问题时：
  • 代理自动应用作者创建的附加定制指令，以添加重要的上下文，例如特定于领域的定义或有关首选响应格式的指导。
  • RAG 流程会扫描作者配置的所选企业文档，并使用重点突出的相关信息扩充提示。增强的查询随后由 Oracle Analytics AI 助手处理，该助手编排底层 LLM 提示以提供最能反映您的意图和可用企业数据的响应。

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在 Oracle Analytics 中设置 AI 代理时，将配置四个主要组件：
  • 数据集 — 支持代理分析和响应的基础数据源。其中包含 Oracle Analytics AI 助手用来回答用户问题的核心业务数据。
  • 补充说明 — 定制指南，定义 Oracle Analytics AI 助手解释用户意图和制定响应的方式。这些说明会影响 Oracle Analytics AI 助手的推理和行为。例如，通过定义业务术语、指定会计逻辑、概述命名惯例或阐明域规则。本质上，它们指导 Oracle Analytics AI 助手用您组织的语言进行思考和沟通。此处包含的所有内容都直接传递给 AI，无需预处理。请参见关于 Oracle Analytics AI 代理中的补充说明。
  • 欢迎消息 — 这是用户首次与 AI 代理交互时看到的介绍性消息。它可以描述代理的用途，并提供示例问题以帮助用户入门。
  • 知识文档 — 支持材料（例如政策、报告、常见问题解答或参考指南）的集合。您可以上载 PDF 或 .txt 文件，这些文件通过检索增强生成 (Retrieval-Augmented Generation, RAG) 使用，使 Oracle Analytics AI 助手可以直接从内容中“查找”并引用事实信息，而不是仅依赖其预先存在的训练。知识文档 (RAG) 定义您的专用知识库中的哪些信息可以帮助 Oracle Analytics AI 助手回答特定问题。只有与用户查询相关的文档摘录才会与 Oracle Analytics AI 助手共享。不包含不相关的内容。请参见关于 Oracle Analytics AI 代理中使用的知识文档。