Acerca de los perfiles de IA

NL2SQL

Utiliza listas de objetos de metadatos de tabla para procesar preguntas en lenguaje sencillo como consultas SQL ejecutables.

Metadatos de tabla

Es la descripción estructurada de un esquema de base de datos que utiliza el sistema. Ayuda al modelo de IA a identificar objetos de base de datos como tablas, columnas, tipos de datos, etc., y a diferenciarlos. Por ejemplo, una fecha puede ser creation date en una tabla y expiration date en otra. También aplica políticas de seguridad y se alinea con los controles de IAM para evitar el acceso no autorizado o el uso de datos.

Generación con recuperación aumentada (RAG)

Configura pipelines RAG en la base de datos de IA autónoma y ayuda al modelo de IA a cargar y consultar datos no estructurados de bases de conocimientos, como documentos o bases de datos. Aplica la gobernanza de datos para orígenes indexados y permite el acceso solo a datos autorizados. Para obtener más información, consulte Seleccionar AI con generación aumentada de recuperación (RAG).

RAG utiliza Vector Index para la búsqueda semántica en datos no estructurados para aprovechar las capacidades de búsqueda vectorial en Oracle AI Database.

Índice de vector

Es un mecanismo de búsqueda diseñado para recuperar incrustaciones vectoriales generadas a partir de pipelines RAG o datos de tabla. Permite una búsqueda rápida y eficiente para encontrar vectores similares y devuelve respuestas más precisas para consultas de lenguaje natural.

Puede crear índices vectoriales desde Configuración de Data Studio.

Además, Data Studio también te permite crear un perfil de IA con funciones básicas de IA utilizando atributos mínimos. No se trata de un perfil especializado, por lo que la IA busca en todos los objetos del almacén de datos en lugar de ejecutar una consulta selectiva.