Oracle AI Data Platform 的新特性
下面概述了 Oracle AI Data Platform 中的新功能和增强功能。
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有关最新的 Oracle AI Data Platform 新闻、产品更新、客户和合作伙伴案例以及市场洞察，请参见 https://blogs.oracle.com/ai-data-platform/ 。
2026 年 9 月 25 日
| 功能 | 说明 |
|---|---|
| 部署模式 | AI Data Platform 中的模型现在可以部署为用作端点。可以从模型上的新 Deployments（部署）选项卡创建和管理部署的模型。请参阅模型。 |
| 预览：跟踪知识库沿袭 | 借助 AI Data Platform ，您现在可以直观地跟踪将数据输入知识库的表和卷。请参阅行（预览）。 |
| 在目录中摄取和使用同义词 | 现在，您可以从 Oracle Autonomous AI Database 支持的数据源获取同义词，并在 AI Data Platform 中使用它们。可以在记事本和其他 SQL 查询中调用同义词来替代其底层数据。请参见 Synonyms 。 |
| 对 Snowflake 的外部目录支持 | AI Data Platform 现在支持 Snowflake 作为主目录中目录的外部源。请参阅外部目录。 |
| 表现在支持 Apache Iceberg 表格式 | 现在，您可以在 AI 数据平台中将 Apache Iceberg 用作表的事务处理表格式。请参见 Tables 。 |
| 使用小部件参数化记事本 | 通过小部件，您可以在 AI 数据平台记事本中定义输入值，使用户能够使用不同的值运行同一记事本，从而无需每次编辑记事本的代码即可重用记事本。请参阅记事本中的小部件。 |
2026 年 8 月 10 日
| 功能 | 说明 |
|---|---|
| 预览：通过沿袭跟踪数据对象的关系 | 通过沿袭，您可以直观地跟踪 AI 数据平台实例中数据对象之间的关系。您可以选择特定对象，并查看上游和下游关系。请参阅行（预览）。 |
2026 年 7 月 6 日
| 功能 | 说明 |
|---|---|
| 创建 AI 代理来帮助开发和管理数据 | 现在，您可以通过可视化流构建器或代码在 AI Data Platform 中创建 AI 代理。请参阅 AI 代理。 |
| 利用 AI Compute 为座席提供支持 | AI 座席需要专门的计算来为其工具和技能提供支持。您可以在 AI Data Platform 实例中通过 Compute 创建 AI 计算。请参阅 AI Compute 。 |
| 在知识库中存储文档和搜索文档 | 知识库支持您使用 Oracle Database 26ai Vector Search 功能在 AI Data Platform 中存储和搜索文档，以存储向量嵌入。AI 座席可以使用这些知识库执行语义搜索并检索相关数据和文档。请参阅知识库。 |
2026 年 6 月 5 日
| 功能 | 说明 |
|---|---|
| 从 IDE 连接到 AI 数据平台中的数据 | Oracle AI Data Platform (AIDP) Developer Extension 现已可从 Microsoft Visual Studio Code 市场进行安装。浏览工作区和目录、远程预览、比较、下载和上载文件等。请参阅 Oracle AI Data Platform (AIDP) Developer Extension 。 |
2026 年 5 月 1 日
| 功能 | 说明 |
|---|---|
| 选择客户管理的密钥加密 | 现在，在创建 AI 数据平台实例时，您可以选择使用 Oracle 托管密钥加密或使用组织的托管密钥加密。请参见 Storage Encryption Options 。 |
| 启用基于网络源的访问控制 | 创建一组定义的 IP 地址，您可以在策略或验证设置中引用这些地址来控制访问。请参见 Network Sources 。 |
| AI 数据平台 REST API 参考 | 现在提供 AI 数据平台 REST API 文档。请参阅 REST API for Oracle AI Data Platform 。 |
| 预览：使用密钥和 Vault 引用管理身份证明 | 身份证明存储提供了一种安全、集中的方式来管理敏感信息，例如验证令牌和外部身份证明。用户无需直接在配置或代码中嵌入密钥，而是可以通过其 AI 数据平台安全地存储和重用密钥。请参阅关于身份证明存储。 |
| 预览：在 Git 中连接和管理您的数据 | 现在，您可以完全从 AI 数据平台中管理 Git 文件，使用实用程序可以推送、拉取、提交和合并文件，以及管理出现的任何合并冲突，而无需离开平台。请参阅 Git 集成（预览）。 |
| 预览：从 Git 文件夹打包和部署捆绑包 | 捆绑包允许您打包 Git 文件夹中的资源（例如作业或代理所需的资源），并在工作区和环境之间部署这些程序包以共享这些资源。请参阅捆绑包和 CI/CD（预览） |
| 预览：运行和迭代实验以基于数据构建模型 | AI Data Platform 中的实验为数据科学家、机器学习工程师和管理人员提供了协作开发模型的方法。请参阅实验（预览）。 |
| 预览：创建和训练机器学习模型 | 利用 AI 数据平台中的机器学习模型，您可以对实验条件（例如超参数、输入数据集和功能工程）进行性能分析、协作和分析，从而构建优化的模型。请参阅模型（预览）。 |
| 预览：管理设置 | 管理设置允许管理链接的 Git 帐户。请参阅管理设置（预览）。 |