Selecionar Conceitos de IA

Uma ação no Select AI é uma palavra-chave que instrui o Select AI a executar um comportamento diferente ao agir no prompt. Ao especificar uma ação, os usuários podem instruir o Select AI a processar seu prompt de linguagem natural para gerar código SQL, responder a um prompt de chat, narrar a saída, exibir a instrução SQL ou explicar o código SQL, aproveitando os LLMs para interagir com eficiência com os dados em seu ambiente de banco de dados.

Consulte Selecionar Conceitos do AI Agent.

Um termo geral que abrange vários tipos de modelos de inteligência artificial, incluindo grandes modelos de linguagem (LLMs) e transformadores (também chamados de modelos de incorporação), usados para tarefas como geração de texto, tradução e reconhecimento de imagem. Um modelo de IA é um programa, treinado em dados, que detecta padrões e faz previsões ou decisões com base em novas entradas. No contexto da Oracle, o modelo de IA se refere especificamente aos vários modelos de machine learning e grandes modelos de linguagem (LLMs) disponíveis por meio dos serviços da Oracle. Consulte Conceitos para a IA Generativa para obter mais informações.

Perfil de IA é uma especificação que inclui o provedor de IA a ser usado e outros detalhes sobre metadados e objetos de banco de dados necessários para gerar respostas a prompts de linguagem natural. Consulte CREATE_PROFILE Procedure e Atributos de Perfil.

Um Provedor de IA no Select AI se refere ao provedor de serviços que fornece o LLM ou o transformador, ou ambos, para processar e gerar respostas a prompts de linguagem natural. Esses provedores oferecem modelos que podem interpretar e converter linguagem natural para os casos de uso destacados no conceito de LLM. Consulte Selecionar seu Provedor de IA e LLMs para os provedores suportados.

Consulte Perguntar à Oracle para obter mais detalhes.

Um link de nuvem estabelece conectividade segura e privada entre a Oracle Cloud Infrastructure e provedores de nuvem externos ou redes on-premises, facilitando a troca perfeita de dados. Em Select AI, os links de nuvem permitem que o Autonomous AI Database incorpore dados externos em interações NL2SQL sem exposição pública, capacitando os usuários a consultar ambientes híbridos de forma conversacional e, ao mesmo tempo, aderir aos padrões de segurança da Oracle, como criptografia e controles de acesso, para análises baseadas em IA compatíveis. Consulte Usar Links de Nuvem para Acesso a Dados Somente para Leitura no Autonomous AI Database para obter mais detalhes.

As conversas no Select AI representam uma troca interativa entre o usuário e o sistema, permitindo que os usuários consultem ou interajam com o banco de dados por meio de uma série de prompts de linguagem natural. O Select AI incorpora conversas de curto prazo baseadas em sessão para gerar respostas sensíveis ao contexto para o prompt atual com base em interações anteriores. Até 10 prompts anteriores são incorporados à solicitação atual com conversas de curto prazo, criando um prompt aumentado que é enviado ao LLM. O Select AI suporta o uso de conversas de longo prazo personalizáveis, permitindo que você use o Select AI com diferentes tópicos sem misturar o contexto, que pode ser configurado por meio de APIs de conversa do Pacote DBMS_CLOUD_AI. Consulte Selecionar Conversas de IA.

Credenciais de banco de dados são credenciais de autenticação usadas para acessar e interagir com bancos de dados. Eles geralmente consistem em um nome de usuário e uma senha, às vezes complementados por fatores de autenticação adicionais, como tokens de segurança. Essas credenciais são usadas para estabelecer uma conexão segura entre um aplicativo ou usuário e um banco de dados, de modo que somente indivíduos ou sistemas autorizados possam acessar e manipular os dados armazenados no banco de dados.

Um link de banco de dados conecta um banco de dados Oracle a bancos de dados remotos, permitindo acesso transparente a dados externos como se fossem locais. No Select AI, os links de banco de dados se integram ao Autonomous AI Database ou ao Oracle AI Database local para estender os recursos do NL2SQL a fontes federadas, oferecendo suporte a consultas de linguagem natural que abrangem ambientes on-premises ou em outros ambientes de nuvem com segurança. Consulte CREATE DATABASE LINK e Use DATABASE Links com o Autonomous AI DATABASE para obter mais detalhes.

Um modelo de IA que converte dados de entrada em incorporações de vetores para capturar relacionamentos semânticos, geralmente usados em tarefas como compreensão de linguagem e reconhecimento de imagem. A Select AI usa modelos de incorporação para calcular incorporações de documentos, tabelas e texto de consulta. Essas incorporações potencializam a pesquisa semântica, os fluxos de trabalho de RAG, a pontuação de similaridade e a classificação de relevância no Autonomous AI Database.

Alucinação no contexto de Grandes Modelos de Linguagem refere-se a um fenômeno em que o modelo gera texto incorreto, sem sentido ou não relacionado ao prompt de entrada. Apesar de ser um resultado da tentativa do modelo de gerar texto coerente, essas respostas podem conter informações que são fabricadas, enganosas ou puramente imaginativas. A alucinação pode ocorrer devido a vieses nos dados de treinamento, falta de compreensão adequada do contexto ou limitações no processo de treinamento do modelo.

O Oracle Cloud IAM (Identity and Access Management) permite controlar quem tem acesso a seus recursos na nuvem. Você pode controlar que tipo de acesso um grupo de usuários tem e a quais recursos específicos. Para saber mais, consulte Visão Geral do Gerenciamento de Identidades e Acesso.

O refinamento iterativo é um processo de melhoria gradual de uma solução ou de um modelo através de ciclos repetidos de ajustes baseados em feedback ou avaliação. Começa com uma aproximação inicial, refina-a passo a passo e continua até que a precisão ou o resultado desejado seja alcançado. Cada iteração se baseia na anterior, incorporando correções ou otimizações para se aproximar da meta.

Um Modelo de Linguagem Grande (LLM) refere-se a um tipo avançado de modelo de inteligência artificial que é treinado em grandes quantidades de dados de texto para suportar uma variedade de casos de uso, dependendo de seus dados de treinamento. Isso inclui entender e gerar linguagem semelhante à humana, bem como consultas de código de software e banco de dados. Esses modelos são capazes de realizar uma ampla gama de tarefas de processamento de linguagem natural, incluindo geração de texto, tradução, sumarização, resposta a perguntas, análise de sentimentos e muito mais. Os LLMs geralmente se baseiam em modelos sofisticados de rede neural de aprendizado profundo que aprendem padrões, contexto e semântica a partir dos dados de entrada, permitindo que eles gerem texto coerente e contextualmente relevante.

Em geral, o modelo de programação MapReduce permite processar dados de grande volume dividindo tarefas em duas fases: Mapear e Reduzir.

No caso do Select AI Summarize, o MapReduce particiona o texto em vários chunks e os processa em paralelo e de forma independente, gerando resumos individuais para cada chunks. Estes resumos são então combinados para formar um resumo geral coeso.

Metadados são dados que descrevem dados. No caso de Selecionar IA, os metadados são metadados do banco de dados, que se referem aos dados que descrevem a estrutura, a organização e as propriedades das tabelas e views do banco de dados.

Um clone de metadados ou um clone do Autonomous AI Database cria uma cópia de metadados que definem o banco de dados ou o esquema, contendo apenas a estrutura, não os dados reais. Esse clone inclui tabelas, índices, visualizações, estatísticas, procedimentos e acionadores sem linhas de dados. Desenvolvedores, testadores ou aqueles que criam modelos de banco de dados acham isso útil. Para saber mais, consulte Clonar, Mover ou Fazer Upgrade de uma Instância do Autonomous AI Database.

A prática de aumentar esquemas de banco de dados com descrições, comentários e anotações de alta qualidade para que um LLM possa entender melhor a intenção de tabelas e colunas, esclarecer o significado de negócios e gerar SQL mais preciso. Ele transforma nomes de tabelas ou colunas nuas em ativos bem documentados com intenção clara, relacionamentos e restrições.

Um prompt de linguagem natural consiste em instruções, perguntas ou declarações de entrada expressas em linguagem humana cotidiana (como o inglês) que orientam a resposta de um LLM. Em vez de exigir código ou sintaxe especializada, os usuários interagem com o LLM digitando frases ou frases que descrevem sua intenção, solicitam informações ou especificam uma tarefa.

Uma Lista de Controle de Acesso à Rede é um conjunto de regras ou permissões que definem qual tráfego de rede pode passar por um dispositivo de rede, como um roteador, firewall ou gateway. As ACLs são usadas para controlar e filtrar o tráfego de entrada e saída com base em vários critérios, como endereços IP, números de porta e protocolos. Eles desempenham um papel crucial na segurança da rede, permitindo que os administradores gerenciem e restrinjam o tráfego da rede para evitar acesso não autorizado, possíveis ataques e violações de dados.

A linguagem natural para SQL (NL2SQL) converte perguntas em linguagem natural em instruções SQL usando IA generativa.

ONNX (Open Neural Network Exchange) é um formato padrão aberto para representar modelos de aprendizado de máquina e deep-learning. A ONNX padroniza a representação e o intercâmbio de modelos de machine learning entre estruturas, permitindo a implementação e a interoperabilidade contínuas. Consulte ONNX para obter mais detalhes.

O ONNX Runtime executa modelos formatados em ONNX com eficiência em plataformas de hardware, otimizando a inferência para aplicações de IA em tempo real.

Um ponto de comunicação seguro e dedicado que permite o acesso restrito a serviços ou recursos específicos. Um ponto final privado estabelece uma conexão segura e dedicada que restringe o acesso a serviços ou recursos específicos, garantindo uma comunicação isolada. Na Select AI, as organizações podem configurar pontos finais privados na Oracle Cloud Infrastructure (OCI) para se conectar com LLMs hospedados de forma privada como Ollama ou Llama.cpp em máquinas virtuais (VMs), atendendo às necessidades de segurança processando cargas de trabalho de IA na Oracle Virtual Cloud Network. Essa configuração inclui uma sub-rede pública com um servidor jump para acesso controlado e uma sub-rede privada que hospeda os modelos Autonomous AI Database e AI, evitando a exposição à Internet e mantendo todos os componentes em conformidade com os requisitos de isolamento empresarial. Consulte Acesso ao Ponto Final Privado para Selecionar Modelos de IA para obter mais detalhes.

A Geração Aumentada de Recuperação (RAG) é uma técnica que envolve a recuperação de informações relevantes para a consulta de um usuário e o fornecimento dessas informações a um grande modelo de linguagem (LLM) para melhorar as respostas e reduzir a alucinação.

Mais comumente, o RAG envolve pesquisa vetorial, mas de forma mais geral, inclui o aumento de um prompt de conteúdo de banco de dados (manualmente ou automaticamente), como metadados de esquema para geração de SQL ou conteúdo de banco de dados consultado explicitamente. Outras formas de aumento podem envolver tecnologias como análise de gráficos e machine learning tradicional.

A pesquisa de similaridade semântica identifica e recupera pontos de dados que correspondem de perto a uma determinada consulta, comparando vetores de recursos em um armazenamento de vetores.

A arquitetura sidecar permite que um banco de dados atue como o repositório central de metadados para origens de dados locais e remotas, ou seja, Oracle e não Oracle. A Select AI usa essa arquitetura, aproveitando os metadados para criar um prompt aumentado enviado ao LLM escolhido pelo usuário, que gera uma consulta SQL federada. Um dos principais benefícios do sidecar é que ele permite que os dados permaneçam em sua localização original, eliminando a necessidade de duplicação de dados ou processos ETL complexos.

Um limite de similaridade define uma pontuação mínima para classificar dois itens como relacionados, filtrando resultados com base em sua proximidade ou distância vetorial. No Select AI, o limite de similaridade ajuda a filtrar resultados que estão abaixo de um nível necessário de proximidade semântica, garantindo que apenas blocos, linhas ou incorporações de documentos altamente relacionados sejam retornados.

No contexto de Selecionar IA, Geração de Dados Sintéticos é a capacidade de gerar automaticamente dados artificiais que estejam em conformidade com seu esquema de banco de dados, permitindo que você preencha tabelas para cenários de desenvolvimento, teste, treinamento ou prova de conceito sem usar dados confidenciais ou de produção. A opção Selecionar IA fornece a função PL/SQL DBMS_CLOUD_AI.GENERATE_SYNTHETIC_DATA para produzir conjuntos de dados sintéticos. Consulte Geração de Dados Sintéticos para obter mais detalhes.

Um tipo de arquitetura de modelo de aprendizado profundo comumente usado para tarefas de processamento de linguagem natural, como geração de incorporação de vetores ou geração e tradução de texto. Em Select AI, os LLMs baseados em transformadores impulsionam a conversão de consultas do usuário em consultas SQL que podem ser executadas em seu banco de dados.

No contexto da busca por similaridade semântica, um vetor é uma representação matemática que captura o significado semântico de pontos de dados, como palavras, documentos ou imagens, em um espaço multidimensional.

Um banco de dados que armazena incorporações de vetores, que são representações matemáticas de pontos de dados usados em aplicações de IA para oferecer suporte a pesquisa de similaridade semântica eficiente. O Oracle Autonomous AI Database e o Oracle AI Database servem como um banco de dados vetorial com índices vetoriais otimizados.

A distância vetorial mede a similaridade ou dissimilaridade entre vetores de características, calculando a distância entre eles em um espaço multidimensional.

Um índice vetorial organiza e armazena vetores para permitir a pesquisa e a recuperação eficientes de similaridade de dados relacionados.

Um armazenamento de vetores inclui sistemas que armazenam, gerenciam e permitem a pesquisa de similaridade semântica envolvendo incorporações de vetores. Isso inclui bancos de dados vetoriais independentes e o Oracle AI Database 26ai AI Vector Search.