Generative AI Agents

Oracle Cloud Infrastructure (OCI) Generative AI Agents kombiniert die Leistung von großen Sprachmodellen (LLMs) und Retrieval-Augmented Generation (RAG) mit Ihren Unternehmensdaten, sodass die Nutzer verschiedene Wissensdatenbanken des Unternehmens abfragen können. In Kürze werden Nutzer über eine Schnittstelle in natürlicher Sprache auf aktuelle Informationen zugreifen können, um direkt darauf zu reagieren.

Wozu braucht man OCI Generative AI Agents?

  • Direkte Kommunikation mit den Wissensdatenbanken Ihres Unternehmens

    Nutzen Sie eine Dialogschnittstelle, mit der jeder in natürlicher Sprache Unternehmensdatenspeicher abfragen kann.

  • Aktuelle Ergebnisse

    Erhalten Sie dynamische Echtzeit-Antworten, selbst auf sich schnell ändernde Unternehmensdatenspeicher.

  • Eingebettet für umsetzbare Ergebnisse

    Erstellen Sie benutzerdefinierte KI-Agenten und betten Sie sie in Unternehmensanwendungen und -prozesse ein.

  • Suche skalieren

    Erzielen Sie schnellere Ergebnisse durch RAG mit OpenSearch und AI Vector Search in Oracle Database 23ai.

Funktionsweise von OCI Generative AI Agents

Technisches Diagramm zur Funktionsweise von OCI Generative AI, Details unten

  1. Eingabe

    Auf der linken Seite des Diagramms ist unter dem Text „Eingabe“ das Symbol einer Person zu sehen, die den Nutzer darstellt.
    1. Die Anfrage eines Nutzers in natürlicher Sprache wird zur Kodierung an den Agenten für generative KI gesendet. Der Agent sendet dann die Anfrage an den Unternehmensdatenspeicher.

  2. Generative AI Agent

    Gleich danach zeigt ein blauer Pfeil von links nach rechts und leitet den Leser zu einem anderen Abschnitt des Diagramms. Dieser Abschnitt trägt den Titel „Generative AI Agent“ und weist ein Symbol für eine Cloud-Datenbank mit einem kleineren schwarzen Pfeil auf, der auf ein Symbol für künstliche Intelligenz zeigt. Unter diesen Symbolen steht der Text: „Der generative KI-Agent verwendet ein großes Sprachmodell (LLM), um die Anfrage zu verstehen, formuliert dann einen Plan und führt ihn aus:
    1. 1. Wissensdatenbank nach ähnlichen Artikeln durchsuchen
    2. 2. Dokumente nach semantischer Relevanz neu ordnen
    3. 3. Die wichtigsten Dokumente und die ursprüngliche Anfrage absenden, um sie zu einer kohärenten Antwort zu kombinieren
    4. 4. Antwort an den Nutzer senden

  3. Ausgabe

    Ein zweiter blauer Pfeil zeigt dann von links nach rechts und leitet den Leser zum dritten und letzten Abschnitt des Diagramms. Dieser Bereich ist mit „Output“ betitelt und zeigt ein Symbol an, das einen Chatbot darstellt, der gerade eine Antwort schreibt. Unterhalb des Symbols steht ein Text:
    1. Der Nutzer erhält die formulierte Antwort und Verweise auf die Dokumente, die zur Erstellung der Antwort verwendet wurden.

OCI Generative AI Agents – Anwendungsfälle

Callcenter-Optimierung

Steigern Sie die Kundenzufriedenheit durch präzisere Antworten und ein höheres Volumen bei der Lösung von Anfragen.

Beschleunigung der juristischen Recherche

Finden Sie schneller Antworten, indem Sie sich mit KI unterhalten, anstatt manuell in Gerichtsdatenbanken danach zu suchen.

Revenue Intelligence

Verstehen Sie die Kaufhistorie und Trends Ihrer Kunden, indem Sie Fragen in natürlicher Sprache stellen, anstatt Berichte zu erstellen.

Anwerbung qualifizierter Bewerber

Finden Sie potenzielle neue Mitarbeiter einfacher, indem Sie in natürlicher Sprache kommunizieren, anstatt eine Datenbankabfrage zu erstellen.

Kundenstimmen zu OCI Generative AI Agents

„Der Beta-Start von Oracles Generative AI Agents RAG Service ist ein Game-Changer. Wir können es kaum erwarten, diese Innovation unseren Kunden aus verschiedenen Branchen vorzustellen. Sie ist von grundlegender Bedeutung für die Erschließung neuen Potenzials mit ihren generativen KI-Strategien auf OCI. Die Implementierung von RAG ist beispielsweise unerlässlich, um einen schnelleren und intelligenteren Zugang zu Daten und Informationen im Personal-, Finanz- und Gesundheitswesen zu ermöglichen, sowohl bei strukturierten als auch bei unstrukturierten Datenquellen.“

Antony Heljula
Technology Director, TPXimpact

„Durch den Zugang zu einem breiteren Spektrum an Informationen und unterschiedlichen Perspektiven kann Retrieval-Augmented Generation (RAG) zu kreativeren und kohärenteren Ergebnissen beitragen. Das ist besonders für die Erstellung von Berichten, Marketingunterlagen und kreativen Texten nützlich. Kundenservice-Organisationen können ab sofort Oracle RAG nutzen, um eine neue Ebene der Effizienz und Effektivität zu erschließen, Chatbots und virtuelle Assistenten zu verbessern, Kundeninteraktionen zu personalisieren und Anfragen mit bemerkenswerter Genauigkeit und Geschwindigkeit zu lösen.“

Imran Azhar Sheikh
Head of Artificial Intelligence, Abu Dhabi Media Network

23. Januar 2024

Die Zukunft der generativen KI: Was Unternehmen wissen müssen

Greg Pavlik, Senior Vice President, Oracle Cloud Infrastructure

Die Einführung leistungsstarker Cloud-Infrastrukturen in Kombination mit fortschrittlichen GPUs hat es uns ermöglicht, die Grenzen der Technologie mit KI zu erweitern. Im letzten Jahr haben uns generative KI-Modelle, die für riesige Datenmengen aus dem Internet trainiert wurden, mit ihren Funktionen verblüfft. Heute beobachten wir, wie generative KI Texte erstellt, SQL-Abfragen generiert, Code schreibt, Grafiken erstellt und bei der Produktunterstützung hilft – all das erschien noch vor wenigen Jahren unmöglich. Diese Leistungen haben die Vorstellungskraft von Führungskräften in Unternehmen beflügelt, die in generativer KI ein enormes Potenzial zur Steigerung von Produktivität und Umsatz sehen.

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