Generative AI Agents

O Oracle Cloud Infrastructure (OCI) Generative AI Agents combina o poder dos grandes modelos de linguagem (LLMs) e da geração aumentada de recuperação (RAG) com os dados de sua empresa, permitindo que os usuários consultem diversas bases de conhecimento empresariais. Em breve, os usuários poderão acessar informações atualizadas por meio de uma interface de linguagem natural para que possam agir diretamente sobre elas.

Por que usar a OCI Generative AI Agents?

  • Converse diretamente com as bases de conhecimento empresariais

    Use uma interface de conversação que permite que qualquer pessoa consulte os armazenamentos de dados corporativos em linguagem natural.

  • Obtenha resultados atualizados

    Receba respostas dinâmicas e em tempo real, mesmo em armazenamentos de dados corporativos que mudam rapidamente.

  • Incorporado para alcançar resultados acionáveis

    Crie e incorpore agentes de IA personalizados em aplicações e processos de negócios empresariais.

  • Dimensione sua pesquisa

    Obtenha resultados mais rápidos por meio da RAG com OpenSearch e AI Vector Search no Oracle Database 23ai.

Como o OCI Generative AI Agents funciona

Diagrama técnico de como a OCI Generative AI funciona, detalhes abaixo
  1. Entrada

    O lado esquerdo do diagrama mostra um ícone de uma pessoa, designando o usuário, abaixo do texto "Input" (Entrada).
    1. A solicitação em linguagem natural de um usuário é enviada ao agente de IA generativa para codificação. Em seguida, o agente envia a solicitação para o armazenamento de dados da empresa.
  2. Generative AI Agent

    Uma seta azul aponta para a direita, direcionando o leitor a outra seção do diagrama. Essa seção é intitulada "Generative AI Agent" e apresenta um ícone que designa um banco de dados em nuvem, com uma seta preta menor apontando para um ícone que designa a inteligência artificial. Abaixo desses ícones, o texto diz: "O agente de IA generativa usa um grande modelo de linguagem (LLM) para entender a consulta e, depois, formula e executa um plano para:
    1. 1. Pesquisar artigos relacionados na base de conhecimento
    2. 2. Classificar novamente os documentos quanto à relevância semântica
    3. 3. Enviar os principais documentos e a consulta original para serem combinados em uma resposta coerente
    4. 4. Enviar a resposta ao usuário
  3. Saída

    Em seguida, uma segunda seta azul aponta para a direita, direcionando o leitor para a terceira e última seção do diagrama. Essa seção é intitulada "Output" (Saída) e apresenta um ícone que designa um chatbot digitando uma resposta. Abaixo do ícone, lê-se:
    1. O usuário recebe a resposta formulada e referências aos documentos usados para criar a resposta.

Casos de uso do OCI Generative AI Agents

Otimização do call center

Ajude a aumentar a satisfação do cliente por meio de respostas mais precisas e um volume maior de resolução de consultas.

Acelere a pesquisa jurídica

Encontre respostas mais rápido conversando com a IA em vez de pesquisar manualmente nos bancos de dados de registros judiciais.

Inteligência de receita

Entenda o histórico de compras e as tendências dos clientes fazendo perguntas em linguagem natural, em vez de gerar relatórios.

Selecione candidatos qualificados

Encontre possíveis novas contratações com mais facilidade digitando em linguagem natural em vez de construir uma consulta ao banco de dados.

O que os clientes estão dizendo sobre a OCI Generative AI Agents

"O lançamento da versão beta do serviço de geração aumentada de recuperação do Generative AI Agents da Oracle é um divisor de águas. Mal podemos esperar para apresentar essa inovação aos nossos clientes de diversos setores, pois ela é fundamental para liberar novos potenciais com suas estratégias de IA generativa na OCI. Por exemplo, a implementação da geração aumentada de recuperação é fundamental para permitir um acesso mais rápido e inteligente aos dados e ao conhecimento nos setores de recursos humanos, finanças e assistência médica, tanto para fontes de dados estruturados quanto não estruturados."

Antony Heljula
Diretor de Tecnologia, TPXimpact

"Ao acessar uma gama mais ampla de informações e perspectivas diversas, a geração aumentada de recuperação (RAG) pode ajudar a gerar resultados mais criativos e coerentes. Isso é fundamental para tarefas de criação de conteúdo, como relatórios, materiais de marketing e creative writing. As organizações de atendimento ao cliente agora podem desfrutar da geração aumentada de recuperação da Oracle para atingir um novo nível de eficiência, aprimorar chatbots e assistentes virtuais, personalizar as interações com os clientes e resolver consultas com precisão e velocidade notáveis".

Imran Azhar Sheikh
Chefe de Inteligência Artificial, Abu Dhabi Media Network

23 de janeiro de 2024

O futuro da IA generativa: o que as empresas precisam saber

Greg Pavlik, Vice-Presidente Sênior, Oracle Cloud Infrastructure

O advento de poderosas infraestruturas em nuvem combinadas com GPUs avançadas nos permitiu ampliar os limites da tecnologia com IA. Ao longo do último ano, modelos de IA generativa treinados e retreinados em enormes quantidades de dados da Internet surpreenderam-nos com as suas capacidades. Agora, estamos observando a IA generativa criar texto, gerar consultas SQL, escrever código, criar arte e auxiliar no suporte ao produto, algo que parecia impossível há apenas alguns anos. Esses feitos capturaram a imaginação dos executivos que veem um imenso potencial para melhorar a produtividade e a receita com a IA generativa.

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