生成AIサービスの概要

開始するには、プレイグラウンドを使用して事前トレーニング済基礎モデルを試してください。結果に満足するまで、プロンプトを実行し、パラメータを調整し、プロンプトを更新して、モデルを再実行します。次に、コンソールからコードを取得し、アプリケーションにコードをコピーします。

あらかじめトレーニングされた基礎モデルのコピーを作成し、独自のトレーニング・データセットを追加して、OCI生成AIサービスでモデルをファインチューニングできます。OCI生成AIは、ファインチューニング用に特別にサイズ設定された専用AIクラスタを使用します。これらのクラスタはテナンシにのみ属します。モデルをファインチューニングした後、カスタム・モデルのエンドポイントを作成し、ホスティング用に設計された専用AIクラスタで、そのモデルをホストします。ホスティング・クラスタを作成する場合は、ファインチューニング・モデルの導出元となる正しい事前トレーニング済モデルを選択します。

次のタイプのユース・ケースには、OCI Generative AIサービスを使用します。

テキスト生成

事前トレーニング済チャット・モデルまたはテキスト生成モデルを使用して、次のような目的のテキストを作成します。

• 新製品の宣伝
• マーケティング・キャンペーンのスローガン
• クライアントへの営業電子メール
• ソーシャル・メディア投稿
• 職務内容
• 記事のタイトル

会話

自然言語で質問し、必要に応じて、ドキュメント、電子メール、製品レビューなどのテキストをLLMおよびテキストに対するLLMの理由に送信し、インテリジェントな回答を提供します。

データ抽出

テキストから特定のデータを抽出します。次に例を示します:

• 自由形式テキストで記述された応募から応募者情報を抽出します。
• 契約から日付または合計を抽出します。
• データ表からインサイトまたはトレンドを抽出します。

要約

長すぎて読むことができないドキュメントのエグゼクティブ・サマリーを生成したり、任意のタイプのテキストを要約します。次に例を示します:

• ドキュメント
• 契約
• 電子メール
• 記事
• ブログ投稿
• 製品レビュー
• ソーシャル・メディア投稿

分類

テキストを事前定義済のカテゴリに分類します。次に例を示します:

• サポート・チケットのリストがある場合は、それらを扱う部門別に分類します。
• セクターおよび会社名のリストがある場合は、各セクター別に会社を分類します。

スタイル変換

テキストのスタイルまたはトーンを変更します。次に例を示します:

• 別のスタイル、形式(リストまたは段落)またはトーンでテキストを書き換えます。
• テキストを言い換えます。
• 文法的な改善を提案します。

セマンティック類似性

意味がどの程度似ているかに基づいて、いくつかの入力を評価します。次に例を示します:

• サポート・システムに送信された質問のリストを評価して、新しい質問が来たときに過去に類似の質問に返された最も関連性の高い回答を抽出します。
• キーワードベースの検索をセマンティック検索に置き換えて、検索結果の関連性を向上させます。

Oracleは、そのOCIサービスをリージョンおよび可用性ドメインでホストします。リージョンとは限定された地理的領域で、可用性ドメインとはそのリージョン内の1つ以上のデータ・センターです。OCI Generative AIは、次のリージョンでホストされます:

使用可能なOCIリージョンの完全なリストと、関連する場所、リージョン識別子、リージョン・キーおよび可用性ドメインの詳細は、リージョンおよび可用性ドメインについてを参照してください。