Creazione di una Knowledge Base negli agenti di intelligenza artificiale generativa
Creare una knowledge base nel servizio Agenti AI generativi.
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Nella pagina di elenco Knowledge base, selezionare Crea knowledge base.
Per informazioni su come trovare la pagina dell'elenco, vedere Elenco di Knowledge base.
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Immettere le informazioni riportate di seguito.
- Nome: un nome che inizia con una lettera o un carattere di sottolineatura, seguito da lettere, numeri, trattini o caratteri di sottolineatura. La lunghezza può essere compresa tra 1 e 255 caratteri.
- Compartimento: compartimento in cui si desidera memorizzare la knowledge base
- Descrizione: una descrizione facoltativa.
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Per Tipo di data store, selezionare una delle seguenti opzioni:
- Storage degli oggetti. Consulta la sezione Requisiti di dati per lo storage degli oggetti.
- OCI OpenSearch:
È necessario disporre di documenti in chunk su file con meno di 512 token ciascuno e prima di continuare è necessario aver inserito e indicizzato tali documenti in OpenSearch. Vedere RAG Tool OCI Search with OpenSearch Guidelines for Generative AI Agents.
- Oracle AI Vector Search:
Questa opzione è per i dati in Oracle Database 23ai. Per informazioni sull'impostazione richiesta, vedere RAG Tool Oracle Database Guidelines for Generative AI Agents.
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Se è stata selezionata l'opzione Storage degli oggetti, eseguire le azioni riportate di seguito.
- In Origini dati, selezionare Specifica origine dati e immettere un nome e una descrizione facoltativa per l'origine dati.
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Selezionare il bucket che contiene i dati per la knowledge base. Modificare il compartimento se il bucket si trova in un altro compartimento.
Consulta i requisiti dei dati per lo storage degli oggetti per assicurarti che i file nei bucket soddisfino i requisiti per gli agenti AI generativa.
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Dopo aver elencato i contenuti del bucket, eseguire una delle seguenti azioni per selezionare i file da utilizzare:
- Per includere tutti gli elementi nel bucket, selezionare Seleziona tutto nel bucket.
- Selezionare i file e le cartelle da includere.
- Espandere Aggiungi prefissi oggetto manualmente per digitare i prefissi per i file e le cartelle da includere.
- (Facoltativo) Selezionare Mostra opzioni di applicazione tag e aggiungere una o più tag all'origine dati. Se si dispone delle autorizzazioni per creare una risorsa, si dispone dell'autorizzazione per aggiornarne le tag. Per assistenza, vedere Concetti dello spazio di nomi tag e tag.
- Selezionare Crea.
- (Facoltativo) Selezionare Avvia automaticamente il job di inclusione per le origini dati precedenti.
Se non si seleziona questa opzione, è necessario includere i dati in un secondo momento affinché l'agente possa utilizzarli.
Nota
È possibile avere una sola origine dati per knowledge base. Vedere Limiti e limitazioni per gli agenti di intelligenza artificiale generativa. -
Se è stato selezionato OCI OpenSearch per il tipo di origine dati, immettere le informazioni riportate di seguito. Per le linee guida, vedere RAG Tool OCI Search with OpenSearch Guidelines for Generative AI Agents.
- Cluster OpenSearch: selezionare il cluster che contiene i dati per la knowledge base. Modificare il compartimento se il cluster si trova in un altro compartimento.
- Indice OpenSearch: immettere i dettagli dell'indice OpenSearch. Vedere RAG Tool OCI Search with OpenSearch Guidelines for Generative AI Agents.
- Dettagli segreti: selezionare una delle seguenti opzioni:
- Segreto di autenticazione di base: per questa opzione, selezionare il segreto vault per OCI Search con OpenSearch.
- Segreto IDCS: per questa opzione, immettere le seguenti informazioni per l'applicazione riservata IDCS che si desidera utilizzare per l'agente:
- Dominio di Identity: selezionare il dominio di Identity da utilizzare per accedere al cluster. Modificare il compartimento se il dominio di Identity si trova in un altro compartimento.
- ID client: immettere l'ID per l'applicazione client IDCS del cluster OpenSearch.
- Vault segreto client: selezionare il vault che contiene il segreto client. Modificare il compartimento se il segreto si trova in un altro compartimento.
- URL ambito: immettere l'URL che rappresenta l'endpoint API per l'applicazione server delle risorse del dominio di Identity e include l'ambito dell'agente. Ad esempio, per l'ambito
genaiagent
, l'URL èhttps://*.agent.aiservice.us-chicago-1.oci.oraclecloud.com/genaiagent
.
Per informazioni sui cluster OpenSearch, vedere una pagina dei dettagli del cluster OpenSearch.
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Se è stato selezionato Oracle AI Vector Search per il tipo di origine dati, selezionare la connessione allo strumento di database, quindi selezionare Test della connessione per confermare la corretta connessione al database. In caso di esito positivo, vengono visualizzati il nome e la versione del database. Immettere quindi la funzione di ricerca vettoriale per la connessione allo strumento di database.
Nota
Per informazioni sull'immissione dei valori per questo passo, vedere RAG Tool Oracle Database Guidelines for Generative AI Agents. - (Facoltativo) Selezionare Mostra opzioni di applicazione tag e aggiungere uno o più tag alla knowledge base. Se si dispone delle autorizzazioni per creare una risorsa, si dispone dell'autorizzazione per aggiornarne le tag. Per assistenza, vedere Concetti dello spazio di nomi tag e tag.
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Selezionare Crea.
La knowledge base richiede un po' di tempo per creare. Dopo aver creato la knowledge base, se non si dispone di dati inclusi per un'origine dati dello storage degli oggetti, attenersi alla procedura descritta in Inserimento dei dati dell'origine dati negli agenti AI generativa.
Nota
Dopo l'esecuzione di un job di inclusione dati per un'origine dati dello storage degli oggetti, rivedere i log di stato per confermare che tutti i file aggiornati sono stati inclusi correttamente. Se il job di inclusione non riesce (ad esempio, perché un file era troppo grande), risolvere il problema e riavviare il job.
Quando riavvii un job di inclusione eseguito in precedenza, la pipeline rileva i file precedentemente inclusi e li ignora. La pipeline include solo i file con errori precedenti e successivi aggiornamenti. Ad esempio, si dispone di 20 file da includere e l'esecuzione del job iniziale comporta 2 file non riusciti. Quando riavvii il job, la pipeline riconosce che 18 file sono già stati inclusi correttamente e li ignora. Include solo i 2 file non riusciti in precedenza e da allora sono stati aggiornati.