Oracle Cloud Infrastructure-Dokumentation

Projekt erstellen

Erstellen Sie ein Projekt im OCI Generative AI-Service.

In dieser Aufgabe werden die Schritte zum Erstellen eines Projekts mit der Oracle Cloud-Konsole dokumentiert.

Tipp

Nachdem Sie ein Projekt erstellt haben, können Sie die zugehörigen Details anzeigen und andere Aufgaben ausführen, wie das Aktualisieren, Verschieben in ein anderes Compartment, Verwalten der zugehörigen Tags oder Löschen. Verwenden Sie das Menü Aktionen (drei Punkte) in der Konsole, um auf diese Aufgaben zuzugreifen. Weitere Informationen finden Sie unter Projekt auflisten.

Um ein Projekt zu erstellen, wählen Sie auf der Listenseite Projekt erstellen aus. Wenn Sie Hilfe beim Suchen der Listenseite benötigen, finden Sie weitere Informationen unter Projekt auflisten.

Grundlegende Informationen

  1. (Optional) Geben Sie einen Namen für das Projekt ein. Beginnen Sie den Namen mit einem Buchstaben oder Unterstrich, gefolgt von Buchstaben, Zahlen, Bindestrichen und Unterstrichen. Die Länge kann 1 bis 255 Zeichen betragen. Wenn Sie keinen Namen eingegeben haben, generiert das System einen Namen, der Sie später ändern können.
    Der generierte Name hat das Format generativeaiproject<timestamp>. Beispiel: generativeaiproject20260316042443
  2. (Optional) Geben Sie eine Beschreibung für das Projekt ein.
  3. Wählen Sie ein Compartment, in dem das Projekt erstellt werden soll. Das Standard-Compartment ist mit der Listenseite identisch. Sie können jedoch jedes Compartment auswählen, für das Sie die Berechtigung zur Arbeit haben.

Datenaufbewahrung

Konfigurieren Sie, wie lange Antworten und Unterhaltungen gespeichert werden können. Die Antwortaufbewahrung steuert, wie lange einzelne Antworten nach der Generierung vor dem automatischen Löschen beibehalten werden. Die Aufbewahrung von Unterhaltungen steuert, wie lange Unterhaltungen nach der letzten Aktualisierung gespeichert werden. Die maximale Aufbewahrungsdauer beträgt 720 Stunden (30 Tage).

  1. Geben Sie die Antwortaufbewahrungszeit in Stunden ein.
  2. Geben Sie die Unterhaltung in Stunden ein.

Konfiguration der Kurzzeitgedächtniskomprimierung

Fasst den aktuellen Konversationskontext kontinuierlich zusammen und komprimiert ihn in einer kompakten, strukturierten Darstellung, um wichtige Informationen beizubehalten und gleichzeitig die Tokenverwendung und -latenz zu reduzieren

Hinweis

Das Compaction-Modell kann nur während der Erstellung festgelegt werden. Sie kann später nicht mehr geändert werden. Kurzfristige Speicherkomprimierung kann jederzeit aktiviert werden. Sie kann jedoch nicht deaktiviert oder gelöscht werden, sobald sie aktiviert wurde, es sei denn, dieses Projekt wird gelöscht.
  1. (Optional) Aktivieren Sie die Kurzzeitgedächtniskomprimierung, um einen früheren Chatverlauf zusammenzufassen und den Kontext schlank zu halten.
  2. Wenn Sie die Funktion für die Kurzzeitgedächtnisverdichtung aktivieren, wählen Sie ein Modell aus der Liste für die Verdichtung aus.
    Die Liste der Modelle variiert je nach Region. Verfügbare Modelle finden Sie unter Generative KI-Modelle und -Regionen für die Agent-API.

Langzeitgedächtniskonfiguration

Aktivieren Sie das Langzeitgedächtnis, um wichtige Informationen aus Konversationen zu extrahieren und für einen späteren Abruf zu speichern. Gespeicherte Informationen werden als durchsuchbare Vektoren eingebettet.

Hinweis

Extraktions- und Einbettungsmodelle können nur während der Erstellung festgelegt werden. Sie können später nicht mehr geändert werden. Der Langzeitspeicher kann jederzeit aktiviert werden. Er kann jedoch nicht deaktiviert oder gelöscht werden, nachdem er aktiviert wurde, es sei denn, dieses Projekt wird gelöscht.
Tipp

Wenn Sie dieses Feature für Langzeitspeicher aktivieren, wird empfohlen, im Abschnitt Datenaufbewahrung die Antwort- und die Unterhaltungsaufbewahrungszeit auf den maximal verfügbaren Wert (720 Stunden) zu setzen, um optimale Ergebnisse zu erzielen.
  1. (Optional) Aktivieren Sie Langzeitgedächtnis, um wichtige Informationen für den Abruf in zukünftigen Unterhaltungen zu speichern.
  2. Wenn Sie die Langzeitgedächtnisfunktion aktivieren, wählen Sie Modelle aus:
    • Langfristiges Speicherextraktionsmodell: Das Modell zum Erfassen und Identifizieren von Schlüsselinformationen, die gespeichert werden sollen. Die Liste der Modelle variiert je nach Region. Verfügbare Modelle finden Sie unter Generative KI-Modelle und -Regionen für die Agent-API.
    • Langfristiges Speichereinbettungsmodell: Das Modell zum Konvertieren der gespeicherten Informationen in durchsuchbare Vektoren.

Tags

  1. (Optional) Wählen Sie Tag hinzufügen aus, und weisen Sie diesem Projekt Tags zu. Siehe Ressourcentags.
  2. Wählen Sie Erstellen aus.