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Agenti di AI generativa

Gli agenti di intelligenza artificiale generativa Oracle Cloud Infrastructure (OCI) combinano la potenza dei modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM) e retrieval-augmented generation (RAG) con i dati aziendali, consentendo agli utenti di eseguire query su diverse knowledge base aziendali. Il servizio fornisce informazioni aggiornate attraverso un'interfaccia di linguaggio naturale e la possibilità di agire direttamente su di esso.

Perché utilizzare gli agenti AI generativa OCI?

  • Parla direttamente con le tue knowledge base aziendali

    Sfrutta un'interfaccia di conversazione che consente a chiunque di eseguire query sui data store aziendali in linguaggio naturale.

  • Ottieni risultati aggiornati

    Ricevi risposte dinamiche in tempo reale, anche su data store aziendali in rapida evoluzione.

  • Incorporato per risultati dai quali è possibile intraprendere azioni

    Crea e incorpora agenti AI personalizzati nelle applicazioni e nei processi aziendali.

  • Ridimensiona la ricerca

    Ottieni risultati più velocemente attraverso RAG con OpenSearch e AI Vector Search in Oracle Database 23ai.

Funzionamento degli agenti AI generativa OCI

Diagramma tecnico sul funzionamento di OCI Generative AI, dettagli riportati di seguito

  1. Input

    Il lato sinistro del diagramma mostra un'icona di una persona, che designa l'utente, sotto il testo "Input".
    1. La richiesta di linguaggio naturale di un utente viene inviata all'agente AI generativa per la codifica. L'agente invia quindi la richiesta al data store aziendale.

  2. Agent di AI generativa

    Una freccia blu punta da sinistra a destra, indirizzando il lettore verso un'altra sezione del diagramma. Questa sezione si intitola "Generative AI Agent" e presenta un'icona che designa un database cloud, con una freccia nera più piccola che punta verso un'icona che designa l'intelligenza artificiale. Sotto queste icone, il testo recita "L'agente di intelligenza artificiale generativa utilizza un modello di linguaggio di grandi dimensioni (LLM) per comprendere la query, quindi formula ed esegue un piano per:
    1. 1. Cercare nella knowledge base gli articoli correlati
    2. 2. Riorganizzare i documenti per la rilevanza semantica
    3. 3. Invia i primi documenti e la query originale da combinare in una risposta coerente
    4. 4. Invia la risposta all'utente

  3. Output

    Una seconda freccia blu punta da sinistra a destra, indirizzando il lettore alla terza e ultima sezione del diagramma. Questa sezione è intitolata "Output" e presenta un'icona che designa un chatbot che digita una risposta. Sotto l'icona, il testo recita:
    1. L'utente riceve la risposta formulata e i riferimenti ai documenti utilizzati per creare la risposta.

Scopri l'architettura di efficienza degli agenti dell'AI generativa OCI

Scopri come gli agenti dell'AI generativa OCI utilizzano RAG per recuperare informazioni accurate e in tempo reale dai tuoi data store, rendendo l'uso strategico dei dati semplice e veloce.

Casi d'uso degli agenti AI generativa OCI

Ottimizzazione del call center

Aiuta ad aumentare la soddisfazione del cliente attraverso risposte più accurate e un volume maggiore di risoluzione delle query.

Accelera la ricerca legale

Trova le risposte più velocemente conversando con l'intelligenza artificiale invece di eseguire manualmente la ricerca nei database dei documenti giudiziari.

Intelligence sui ricavi

Comprendere lo storico e le tendenze di acquisto dei clienti ponendo domande in linguaggio naturale invece di eseguire report.

Selezione di candidati qualificati

Individuare più facilmente potenziali nuovi assunti digitando in linguaggio naturale invece di creare una query di database.

Cosa dicono i clienti sugli agenti di AI generativa OCI

"Il lancio beta del servizio RAG degli agenti dell'AI generativa di Oracle è un punto di svolta. Non vediamo l'ora di mostrare questa innovazione AI nostri clienti in una vasta gamma di settori in quanto è fondamentale sbloccare nuovo potenziale con le loro strategie di intelligenza artificiale generativa su OCI. Ad esempio, l'implementazione di RAG è fondamentale per consentire un accesso più rapido e intelligente ai dati e alle conoscenze all'interno delle risorse umane, della finanza e del settore sanitario per fonti di dati strutturati e non strutturati".

Antony Heljula
Technology Director, TPXimpact

"Accedendo a una gamma più ampia di informazioni e prospettive diverse, la retrieval-augmented generation (RAG) può aiutare a generare output più creativi e coerenti. Questo è utile per le attività di creazione di contenuti come la scrittura di report, materiali di marketing e scrittura creativa. Le organizzazioni del customer service possono ora sfruttare Oracle RAG per sbloccare un nuovo livello di efficienza ed efficacia, migliorare i chatbot e gli assistenti virtuali, personalizzare le interazioni con i clienti e risolvere le richieste con notevole precisione e velocità".

Imran Azhar Sheikh
Responsabile dell'intelligenza artificiale, Abu Dhabi Media Network

Risorse degli agenti di AI generativa OCI

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