访问 Oracle 数据平台中完全集成的各种机器学习 (ML) 和生成式 AI 创新功能,包括向量数据库。使用数据库中工具和算法来构建、管理和部署机器学习模型,并结合使用大语言模型 (LLM) 和专有数据从生成式 AI 中获得更准确、情境相关的答案。
Oracle 为大多数 AI 服务提供免费套餐,您还可以通过 30 天免费试用账户内的 300 美元储值来试用其它云技术服务。获取详细信息并注册免费账户。
从数据中获得 AI 优势。Oracle Database 中集成的 AI Vector Search 和 HeatWave GenAI 中的 Vector Store 能够更轻松、更快速地查询业务数据和语义数据,并提供更准确的结果。
使用面向 Python 和 R 的开源库和框架进行数据探索、转换和可视化,其中包括 pandas、Dask、NumPy、Plotly、Matplotlib、TensorFlow、Keras 和 PyTorch。
Oracle Database 包含 30 多种高性能算法,提供受欢迎的机器学习功能。HeatWave AutoML 支持用于异常检测、预测、分类、回归和推荐系统任务的算法。
数据访问支持多种格式(包括 CSV、Excel 和 JSON)、多种数据源(包括对象存储、Oracle Database、HeatWave MySQL、MongoDB、PostgreSQL 和 Hadoop)和多种位置。通过 REST API 快速部署模型,或直接在数据库中部署,供应用和业务分析师访问。
使用自然语言提示与 SQL 数据库进行交互,帮助专家和非专家 SQL 用户查询数据库。Autonomous Database Select AI 支持用户与各种 LLM 进行生动的自然语言对话。
数据科学家可使用主流编程语言(包括 Python、R 和 SQL)开发应用,可以根据任务灵活选择合适的语言,快速取得高质量成果。
AI Vector Search 支持 Oracle Database 将文档、图像和其他非结构化数据的语义内容存储为向量。AI Vector Search 支持检索增强生成 (RAG),它将 LLM 与私有业务数据相结合,为用户查询提供更准确、情境相关的响应。
HeatWave GenAI 提供集成且自动化的生成式 AI,具有数据库内大型语言模型 (LLM)、自动化的数据库内向量存储、横向扩展向量处理以及以自然语言进行情景对话的能力 。
OCI Data Science 是一款端到端的机器学习服务,它提供多种 JupyterLab 记事本环境,支持访问数百种常用的开源工具和框架。您可以利用 NVIDIA GPU、AutoML 特性和自动化超参数调优来构建和训练机器学习模型,
访问精简、无代码且高效的环境来使用 LLM,并通过信息检索获得从微调到部署的无缝体验。
结合生成式 AI LLM 与 Oracle SQL,支持用户使用自然语言与数据进行对话,同时让数据库生成相应的 SQL 查询。
Machine Learning in Oracle Database 支持数据探索和准备,以及使用 SQL、R、Python、REST、AutoML 和无代码接口构建和部署机器学习模型。此服务包括 30 多个数据库内算法,可在 Oracle Database 中生成模型,以便立即在应用中使用。
HeatWave AutoML 提供了在 HeatWave MySQL 中构建、训练、部署和解释机器学习模型所需的一切资源。您可以轻松安全地将机器学习训练、推断和解释应用于 MySQL 和对象存储中的数据。
OCI Data Labeling 提供有标注的数据集来训练 AI 和机器学习模型。您可以通过用户界面和公共 API 汇集数据,创建和浏览数据集,并向数据记录添加标注。
面向数据科学的 OCI 虚拟机基于 GPU 环境且预先配置了常用集成开发环境、notebooks 和机器学习框架。您可以从 Oracle Cloud Marketplace 中选择计算款型并轻松部署。
By offering integrated generative AI across its Fusion SaaS applications, Oracle directly connects to customer business value.
了解 Prosperdtx 如何成功部署了一个可安全处理大量源数据,使用 Oracle Cloud Infrastructure Data Science 构建预测模型的架构。
借助 Machine Learning in Oracle Database,数据科学家可以将数据移动到外部系统来进行分析和构建模型、评分和部署,从而节省时间。
MovieHub 应用示例展示了 HeatWave AutoML 推荐系统如何生成基于机器学习的个性化建议。请遵循我们的分步说明使用 Oracle APEX 构建 MovieHub 应用 — 无需编码。
您可以结合使用生成式 AI 和其他 HeatWave 内置功能(例如机器学习)来降低成本,更快速获得更准确的结果。在这一案例中,一家制造企业以此开展预测性维护。具体而言,工程师使用 Oracle HeatWave AutoML 来自动化生成异常生产日志报告;使用 Oracle HeatWave GenAI,通过使用自然语言提问(而不是手动分析日志)来快速定位问题根因。
一名用户使用 HeatWave Chat 提出问题“这一系列日志中的主要问题是什么?请提供一个两句话摘要。”。首先,HeatWave AutoML 将基于持续摄取的所有生产日志,筛选并生成一个异常日志列表。其次,HeatWave Vector Store 将基于日志知识库,为 LLM 提供更丰富的上下文。最后,LLM 基于增强型提示生成一份报告,以自然语言向用户详细解释异常问题。
在生成式 AI 的帮助下,您将为经过预先训练的食谱生成器提供食材清单,以决定做什么菜。
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