この図は、次のコンポーネントで構成されるOCIリージョンを示しています。

• ソーシャルおよび生産性チャネル・コネクタには、ソーシャルおよび生産性チャネルに接続されたGoogle Cloud Pub/Sub Integration Connector (Gmail Listener)、API Gateway (Channel Listener)およびRest Integration Connector (Channel Pull)が含まれます。
• ビジネス・チャネル・コネクタには、ビジネス・チャネルに接続されたAPIゲートウェイ(チャネル・リスナー)、REST統合コネクタ(チャネル起動側)が含まれます。
• 問合せ取得には、ストリーミング(チャネルKafkaトピック)に接続された統合(ローコード統合フロー)が含まれます。
• 問合せパイプラインには統合(ローコード問合せパイプライン統合フロー)が含まれます。
• 問合せのフィルタリングおよびリライトには、問合せ変換- OCI生成AIサービスに接続された統合(ローコード問合せリライト統合フロー)が含まれます。
• 問合せルーティングには、問合せエンジン・セレクタ- OCI生成AIサービスに接続された統合(ローコード問合せルーティング統合フロー)が含まれます。
• チャット・メモリーには、チャット履歴ストアに接続された統合(ローコード問合せルーティング統合フロー)が含まれています- Redisでキャッシュに接続された関数。
• 関連するコンテキスト取得には、基本リトリーバ(フラット・インデックス/kNN) - ベクター・ストア(OCI AIベクター検索、Qdrantなど)、基本リトリーバ(ベクトル・インデックス/ANN) - ベクター・ストア(OCI AIベクター検索、Qdrantなど)、階層リトリーバ(マルチベクター検索) - ベクター・ストア(OCI AIベクター検索、OpenSearch、Qdrantなど)およびOCI生成AIサービス、テキストからSQLへのリトライバ- SQL DB(Oracle DB/ DBCS/ADB、PostgreSQL DBなど)、OCI Generative AI Service、Auto-retriever - Vector Store (OCI AI Vector Search、Qdrantなど)、OCI Generative AI Service、その他の取得機能- Vector Store (OCI AI Vector Search、Qdrantなど)、OCI Generative AI Service、Integration (Low-Code Retrieval Integration Flows)、Query Embedded model - OCI Generative AI Service、Retriever Routing - OCI Generative AI Service。
• アンサー生成には、生成モデル(OCI生成AIサービス、集計モデル(OCI生成AIサービス)およびチャット完了モデル(OCI生成AIサービス)に接続された統合(低CodeAnswer生成統合フロー)が含まれます。
• ナレッジ検索エンジンUIには、Oracle APEXと統合(ローコード・ビジュアル・アプリケーション・ビルダー)が含まれています。
• 関連するコンテキストの再ランク付けには、再ランク・モデル・デプロイメント(OCI Data Science(ML Model APIエンドポイント)、再ランク・モデル・カタログ(OCI Data Science(ML Model Store & Management)、再ランク・ノートブック・セッション(OCI Data Science(ML Model Building))に接続された統合(ローコード再ランク付け統合フロー)が含まれます。
• ソーシャルおよび生産性データ・コネクタには、ソーシャルおよび生産性データ・ソースに接続されたREST統合コネクタ(外部プル)およびソーシャル/生産性統合コネクタ(外部プル)が含まれています。
• ビジネス・データ・コネクタには、ビジネス・データ・ソースに接続されたFTP/File/REST/クラウド・ストレージ統合コネクタ(外部プル)、ERP統合コネクタ(ERPプル)、HCM統合コネクタ(HCMプル)、CX統合コネクタ(CXプル)があります。