Seleziona concetti AI
Esplora i concetti e i termini relativi a Select AI.
- Azioni
- Profilo AI
- Provider AI
- Conversazioni
- Credenziali del database
- Allucinazione in LLM
- IAM
- Perfezionamento iterativo
- Modello linguistico di grandi dimensioni (LLM, large language model)
- MapReduce
- Metadati
- Copia di metadati
- Prompt del linguaggio naturale
- Lista di controllo dell'accesso (ACL, Network Access Control List)
- Retrieval Augmented Generation (RAG)
- Ricerca della somiglianza semantica
- Distanza vettoriale
- Indice vettore
- Vector Store
Azioni
Un'azione in Select AI è una parola chiave che indica a Select AI di eseguire un comportamento diverso quando si agisce sul prompt. Specificando un'azione, gli utenti possono indicare a Select AI di elaborare il prompt del linguaggio naturale per generare codice SQL, rispondere a un prompt chat, narrare l'output, visualizzare l'istruzione SQL o spiegare il codice SQL, utilizzando gli LLM per interagire in modo efficiente con i dati all'interno del loro ambiente di database.
Per informazioni sulle azioni di selezione AI supportate, vedere Usa parola chiave AI per immettere i prompt.
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Profilo AI
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Provider AI
Un provider AI in Select AI si riferisce al provider di servizi che fornisce l'LLM o il trasformatore o entrambi per l'elaborazione e la generazione di risposte AI prompt in linguaggio naturale. Questi provider offrono modelli in grado di interpretare e convertire il linguaggio naturale per i casi d'uso evidenziati nel concetto LLM. Consulta la sezione Seleziona il provider AI e gli LLM per i provider supportati.
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Conversazioni
Le conversazioni in Select AI rappresentano uno scambio interattivo tra l'utente e il sistema, consentendo agli utenti di eseguire query o interagire con il database tramite una serie di prompt in linguaggio naturale. Select AI incorpora fino a 10 prompt precedenti nella richiesta corrente tramite conversazioni basate su sessione, creando un prompt aumentato inviato all'LLM. Select AI supporta più conversazioni personalizzabili che possono essere configurate tramite API di conversazione dal package DBMS_CLOUD_AI. Vedere Seleziona conversazioni AI.
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Credenziali database
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Allucinazione in LLM
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IAM
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Perfezionamento iterativo
La raffinatezza iterativa è un processo di miglioramento graduale di una soluzione o di un modello attraverso cicli ripetuti di aggiustamenti basati sul feedback o sulla valutazione. Inizia con un'approssimazione iniziale, la perfeziona passo dopo passo e continua fino a raggiungere l'accuratezza o il risultato desiderato. Ogni iterazione si basa sulla precedente, incorporando correzioni o ottimizzazioni per avvicinarsi all'obiettivo.
Nella generazione del sintetico di testo, la ridefinizione iterativa può essere utile per l'elaborazione di file o documenti di grandi dimensioni. Il processo divide il testo in blocchi di dimensioni gestibili, ad esempio, che rientrano nei limiti di token di un LLM, genera un riepilogo per un chunk e quindi migliora il riepilogo incorporando sequenzialmente i chunk seguenti.
Casi d'uso per il perfezionamento iterativo:
- Ideale per situazioni in cui l'accuratezza e la coerenza contestuali sono fondamentali, ad esempio quando si riassumono testi complessi o altamente interconnessi in cui ogni parte si basa sul precedente.
- Ideale per attività su scala ridotta in cui l'elaborazione sequenziale è accettabile.
Vedere Tecniche di riepilogo.
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Modello linguistica di grandi dimensioni (LLM)
Un Large Language Model (LLM) si riferisce a un tipo avanzato di modello di intelligenza artificiale addestrato su enormi quantità di dati di testo per supportare una serie di casi d'uso a seconda dei dati di addestramento. Ciò include la comprensione e la generazione di un linguaggio simile a quello umano, nonché il codice software e le query di database. Questi modelli sono in grado di eseguire una vasta gamma di attività di elaborazione del linguaggio naturale, tra cui la generazione di testo, la traduzione, il riepilogo, la risposta alle domande, l'analisi del sentiment e altro ancora. Gli LLM si basano in genere su sofisticati modelli di rete neurale di deep learning che apprendono modelli, contesto e semantica dai dati di input, consentendo loro di generare testo coerente e contestualmente pertinente.
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MapReduce
- Mappa: elabora i dati di input e li trasforma in coppie chiave-valore.
- Riduci: aggrega e riepiloga i dati mappati in base alle chiavi. MapReduce esegue l'elaborazione parallela di set di dati di grandi dimensioni.
Nel caso di Select AI Summarize, MapReduce suddivide il testo in più chunk e li elabora in parallelo e in modo indipendente, generando singoli riepiloghi per ogni chunk. Questi riassunti vengono poi combinati per formare un riassunto complessivo coerente.
Casi d'uso per la riduzione della mappa:
- Ideale per attività parallele su larga scala in cui velocità e scalabilità sono priorità, come il riepilogo di set di dati o documenti molto grandi.
- Ideale per le situazioni in cui l'indipendenza del pezzo è accettabile e i riepiloghi possono essere aggregati in seguito.
Vedere Tecniche di riepilogo.
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Metadati
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Copia di metadati
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Prompt linguaggio naturale
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Lista di controllo dell'accesso (ACL)
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Retrieval-augmented generation (RAG)
Più comunemente, la RAG prevede la ricerca vettoriale, ma più in generale include l'aumento di un prompt del contenuto del database (manualmente o automaticamente), come i metadati dello schema per la generazione SQL o il contenuto del database sottoposto a query esplicite. Altre forme di aumento possono coinvolgere tecnologie come l'analisi dei grafici e il machine learning tradizionale.
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Ricerca somiglianza semantica
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Distanza vettoriale
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Indice vettore
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Area di memorizzazione vettore
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