デプロイメントの計画

このアーキテクチャをデプロイするには、次の大まかなステップを使用します。

ベクトル・ストアを準備します。
Oracle Database 23aiを使用してインベントリ・データをアップロードします。製品の説明を含む列があることを確認します。これはベクトル化される列です。コンピュート・インスタンスでコードを使用すると(この場合はOracle Cloud Infrastructure Data Scienceノートブック)、チャンク・サイズ96トークンを使用してOracle Cloud Infrastructure Generative AI埋込みモデルを説明列に適用し、ベクトル・タイプ列を作成します。次に、データセットをOracle Database 23aiにプッシュします。
コンピュート・インスタンスを作成し、ファンクションをデプロイします。
フロントエンドの小売アプリからAPIコールを受信し、様々なAIサービスにAPIコールを実行できるようにするコンピュート・インスタンスを作成します。Oracle Cloud Infrastructure Functionsを使用してファンクションをデプロイします。このコンピュート・インスタンスは、非定型コンピュート・ニーズの中心的なハブとしても機能します。
フロントエンド統合を作成します。
これで、コンピュート・インスタンスをアプリケーションと統合し、configure-price-quote (CPQ)アプリケーションに接続する準備ができました。このアーキテクチャでは、Oracle APEX Application Developmentを使用してWebアプリケーションを作成しますが、このソリューションを既存のチャットボットまたはOracle Digital Assistantと統合することもできます。

このアーキテクチャには、いくつかのデプロイメント・オプションがあります。

AIデプロイメント・オプションの選択

Oracle Database 23aiには、データベースに組み込まれたNL2SQLツールであるSelect AIが用意されています。

このデプロイメント・オプションの利点は、データがそのまま保持され、SQL開発に適していることです。ただし、このオプションでは非構造化データは格納されません。

図select_ai_shopping_cart.pngの説明

選択- 買い物- カート-oracle.zip

RAGエージェント・デプロイメント・オプション

大規模言語モデル(LLM)と検索拡張生成(RAG)のパワーをエンタープライズ・データと組み合せたOracle Cloud Infrastructure RAGエージェントを使用すると、ユーザーは様々なエンタープライズ・ナレッジ・ベースを問い合せることができます。

このサービスは、自然言語インタフェースを介して最新の情報を提供し、それに直接行動する機能を提供します。

このデプロイメント・オプションにより、pdfファイル、マニュアル、ブログなどのナレッジ・ベースでデータ・ソースが使用可能になります。ただし、LLMはRAGエージェントに制限されます。

図ai_rag_agent_shopping_cart.pngの説明

ai-rag-agent-shopping-cart oracle.zip

カスタム配置オプション

Oracle Cloud Infrastructure Data Scienceクイック・アクションを使用して、データおよびLLMパイプラインのすべてのコンポーネントを管理します。

データ・サイエンス・クイック・アクションは、Oracle Cloud Infrastructure Data Scienceの基盤モデルのデプロイ、評価および微調整に一緒に使用できる一連のアクションです。

このデプロイメント・オプションの利点は、モデルを微調整し、データ・フローを完全に制御できることです。このデプロイメントには、データ・サイエンスの専門知識をお薦めします。

図ai_custom_shopping_cart.pngの説明

アイカスタムショッピングカート oracle.zip