O Oracle Database 23c visa aumentar radicalmente a produtividade do desenvolvedor

Durante uma palestra no Oracle CloudWorld 2023 em Las Vegas, o vice-presidente executivo da Oracle, Juan Loaiza, explicou como o mais novo conjunto de recursos do Oracle Database 23c integra IA generativa para facilitar a vida de desenvolvedores, profissionais de dados e usuários de aplicativos.

Os recursos incluem oferecer uma maneira muito mais eficiente de os desenvolvedores trabalharem com documentos JSON e novos recursos de banco de dados vetorial compatíveis com consultas em linguagem natural e ajudam os clientes a criar aplicativos que combinam modelos de IA generativa com seus próprios dados, disse Loaiza.

Mais especificamente, o Oracle Database 23c agora oferece suporte a vetores como um tipo de dados nativo dentro do banco de dados. O resultado, disse Loaiza, facilitará a combinação de pesquisas em dados semânticos e de negócios, permitindo que os desenvolvedores aproveitem os grandes modelos de linguagem (LLMs) em suas aplicações.

O que são dados vetoriais?

Segundo Loaiza, um vetor representa dados não estruturados complexos de maneira que facilita a localização deles com base em consultas de linguagem natural. Por exemplo, uma imagem de uma casa terá números atribuídos a aspectos da casa, como materiais de construção, número de andares e janelas e assim por diante; cerca de mil números que descrevem a casa na imagem. Essa sequência de números é o “vetor” da imagem. Uma sequência de números também pode ser usada para descrever o conteúdo e os temas em documentos de texto e vídeos.

Com vetores armazenados nativamente no Oracle Database, disse Loaiza, os desenvolvedores podem criar aplicativos corporativos que usam IA generativa. “O banco de dados não só pode armazenar e consultar esses vetores, mas também pode combiná-los com dados de negócios”, disse ele. “Ao adicionar a pesquisa de vetores de IA ao Oracle Database, ajudamos os clientes a obter rápida e facilmente os benefícios da inteligência artificial sem sacrificar a segurança, a integridade dos dados ou o desempenho.”

Para defender seu ponto de vista, Loaiza usou um exemplo de um comprador que gosta de uma casa, tira uma foto dela e a envia para um aplicativo de imóveis. A IA generativa pode usar seu próprio treinamento para encontrar casas semelhantes. Enquanto isso, o Oracle Database extrairá dados de negócios sobre casas semelhantes, como preço e localização. Isso permite que a IA encontre rapidamente correspondências que se pareçam com a casa desejada e estejam na faixa de preços e na vizinhança que o comprador deseja. Este é um pequeno exemplo de uma grande transformação de como os dados são pesquisados e usados, disse Loaiza. “É assim que o mundo dos dados encontra o mundo da IA generativa.”

Loaiza estava acompanhado no palco por Aidan Gomez, CEO da Cohere, que constrói LLMs projetados para ajudar as empresas a aproveitar a IA. Gomez é co-inventor da arquitetura Transformer, a base da IA generativa. Ele concorda que a pesquisa de vetores de IA no Oracle Database 23c impulsionará uma nova era de produtividade do AppDev quando combinada com outro novo recurso no Oracle Database 23c chamado geração aumentada de recuperação (RAG). A RAG é uma técnica de IA generativa inovadora que utiliza vetores para combinar LLMs e dados de negócios privados para fornecer respostas a perguntas de linguagem natural. A RAG é interessante para os engenheiros da Cohere por duas razões, disse Gomez. Ela dá aos LLMs da empresa acesso a dados empresariais altamente seguros sem a necessidade de incluí-los nos dados de treinamento de LLM. A RAG também ajuda com o problema de alucinações da IA, que são produzidas quando os LLMs geram informações falsas apresentadas como fatos.

Com a RAG, um LLM pode indicar onde obteve uma informação. Isso significa que os usuários de uma aplicação empresarial podem verificar facilmente se um resultado está livre de alucinações de IA. “A RAG ajuda com a confiabilidade da IA porque agora uma IA pode citar onde obteve as informações que está compartilhando com você”, disse Gomez.

Segundo Loaiza, o resultado de ter pesquisa de vetores de IA e RAG no banco de dados é que os usuários do Oracle Database podem adicionar recursos de IA generativa a seus próprios fluxos de trabalho e aplicações por meio de APIs simples, mantendo a segurança, o desempenho e os benefícios de custo.

Gere soluções de dados em vez de codificá-las manualmente

Loaiza disse que sua equipe está levando esses recursos além, incorporando ferramentas do Oracle Database, como plataformas low-code, o Oracle APEX e o SQL Developer com recursos de IA generativa. Isso permite que os desenvolvedores usem a linguagem natural para gerar aplicações ou consultas SQL sem escrever código. “Estamos trabalhando em vários projetos para melhorar a produtividade usando IA generativa”, disse ele.

O foco é simplificar a forma como profissionais de dados, desenvolvedores e usuários de dados interagem com os dados, disse ele. Loaiza disse que a Oracle gerará um “projeto” de uma aplicação baseada na linguagem natural de um desenvolvedor, permitindo que o desenvolvedor declare o resultado pretendido e obtenha um primeiro rascunho da aplicação em vez de codificá-la manualmente.

Loaiza detalhou outros desenvolvimentos significativos no banco de dados principal da Oracle, como o JSON-Relational Duality, um recurso que oferece aos desenvolvedores o melhor dos tipos de dados JSON relacionais em suas aplicações. É claro que “documentos JSON são apenas um tipo de dados que os desenvolvedores querem usar em suas aplicações completas”, disse Loaiza. Há também os dados relacionais, gráficos, espaciais, blockchain e agora os vetores.

Gerenciar todos esses tipos de dados separadamente pode levar a aplicações mais complexas e menos seguras, disse ele. A maneira de simplificar o desenvolvimento de aplicações é reuni-las em um banco de dados convergente completo, disse ele. “Quando você olha para o Oracle Database 23c, pode ver todas as maneiras concretas como um banco de dados pode ajudar desenvolvedores, profissionais de dados ao simplificar o desenvolvimento e dar a eles ferramentas para usar dados com LLMs”, disse Loaiza. “São grandes mudanças, e estamos reunindo todas elas.”

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