Oracle宣布正式推出 HeatWave GenAI，其中包括資料庫內大型語言模型 (LLM)、自動化資料庫內向量儲存、橫向擴展向量處理，並能根據非結構化資訊內容以自然語言進行情境式對話。這些新功能可讓客戶將生成式 AI 的強大功能導入企業資料 — 無須具備 AI 專長或將資料移到個別的向量資料庫。HeatWave GenAI 可立即在所有 Oracle Cloud區域、Oracle Cloud Infrastructure (OCI) 專用區域和跨雲端使用，而 HeatWave 客戶無須額外付費。

透過 HeatWave GenAI，開發人員可以使用內建的內嵌模型，僅需單一 SQL 命令，即可為企業非結構化內容建立向量儲存。使用者可以在資料庫內或外部 LLM，一步執行自然語言搜尋。資料不會離開資料庫，且由於 HeatWave 的規模和效能極高，因此不需要佈建 GPU。因此，開發人員得以降低應用程式的複雜性、提升效能、改善資料安全性，並降低成本。

Oracle 企業架構長 Edward Screven 表示：「HeatWave持續保持驚人的創新速度，將 HeatWave GenAI 加到現有的內建 HeatWave 功能：HeatWave Lakehouse、HeatWave Autopilot、HeatWave AutoML 及 HeatWave MySQL。現今的整合式和自動化 AI 增強功能可讓開發人員在無需具備 AI 專長或移動資料的情況下，更快速建置豐富的生成式 AI 應用程式。使用者現在能夠以直觀的方式與其企業資料互動，並快速取得企業所需的答案。」

SmarterD 執行長 Vijay Sundhar 表示：「HeatWave GenAI 讓使用生成式 AI 變得極其簡單。對資料庫內 LLM 和資料庫內向量建立的支援可大幅降低應用程式複雜性、提供可預測的推論延遲，而且大多數都不需要額外付費，即可使用 LLM 或建立內嵌。這是真正的生成式 AI 普及化。我們相信這將造就使用 HeatWave GenAI 的客戶建置更豐富的應用程式，並大幅提高他們的生產力。」

新的自動化和內建生成式 AI 功能包括：

• 資料庫內 LLM 簡化了生成式 AI 應用程式的開發，並降低成本。客戶可以從生成式 AI 中受益，而無需複雜的外部 LLM 選擇和整合，也不必擔心各種雲端提供者資料中心的 LLM 可用性。資料庫內 LLM 可讓客戶搜尋資料、產生或彙總內容，並使用 HeatWave 向量儲存執行檢索增強生成 (RAG)。此外，他們可以將生成式 AI 與其他內建的 HeatWave 功能 (例如 AutoML) 結合，以建置更豐富的應用程式。HeatWave GenAI 也與 OCI Generative AI 服務整合，以存取業界頂尖 LLM 提供者的預先訓練基礎模型。
• 自動化資料庫內 向量儲存可讓客戶將生成式 AI 與他們的商業文件搭配使用，無需將資料移到獨立的向量資料庫，也無需具備 AI 專長。建立向量儲存和向量內嵌的所有步驟都已自動化，並在資料庫內執行，包括探索物件儲存中的文件、剖析文件、以高度平行且最佳化的方式產生內嵌，並將它們插入向量儲存中，讓 HeatWave Vector Store 效率極高且易於使用。針對 RAG 使用向量儲存有助於解決 LLM 的虛構行為挑戰，因為模型可以搜尋具有適當內容的專有資料，以提供更準確且相關的答案。
• 橫向擴展向量處理可在不影響準確度的情況下，提供非常快速的語意搜尋結果。HeatWave 支援新的原生 VECTOR 資料類型和最佳化的距離函數導入，讓客戶能夠使用標準 SQL 執行語意查詢。記憶體內混合分欄表示法和 HeatWave 的橫向擴展架構，可讓向量處理在近記憶體頻寬執行，並平行化多達 512 個 HeatWave 節點。客戶可藉此快速獲得問題的解答。使用者也可以將語意搜尋與其他 SQL 運算子結合，例如將數個表格與不同的文件結合在一起，並在所有文件間執行相似性搜尋。
• HeatWave Chat 是 MySQL Shell 的 Visual Code 外掛程式，提供 HeatWave GenAI 的圖形介面，並可讓開發人員以自然語言或 SQL 提出問題。整合式Lakehouse Navigator可讓使用者從物件儲存中選取檔案，並建立。使用者可以搜尋整個資料庫，或限制搜尋資料夾。HeatWave 會維護相關內容，其中包含已提出問題的歷史記錄、來源文件的引用，以及 LLM 的提示。這有助於進行情境對話，並可讓使用者驗證 LLM 所產生的答案來源。此相關內容會在 HeatWave 中得到妥善維護，且可供任何使用 HeatWave 的應用程式存取。

AMD 伺服器業務單位資深副總裁暨總經理 Dan McNamara 表示：「我們很高興能繼續與 Oracle 密切合作，使用 HeatWave GenAI 為關鍵企業工作負載和資料集提供 AI 的強大功能和生產力。AMD 和 Oracle 共同進行的工程工作，讓開發人員能夠運用受到 AMD EPTC 處理器的核心密度和出色性價比支援的 HeatWave GenAI，設計創新的企業 AI 解決方案。」

EatEasy 執行長 Safarath Shafi 表示：「我們大幅採用資料庫內 HeatWave AutoML，為客戶提出各種建議。HeatWave 對資料庫內 LLM 和資料庫內向量儲存的支援性非常突出，此外，結合生成式 AI 和 AutoML 的能力進一步突顯 HeatWave 在產業中的地位，讓我們能夠為客戶提供全新類型的功能。與 AutoML 的協同效應也改善了 LLM 結果的效能和品質。」
Aiwifi 創辦人 Eric Aguilar 表示：「HeatWave 資料庫內 LLM、資料庫內向量儲存、橫向擴展記憶體內向量處理和 HeatWave Chat是 Oracle 獨具高度優勢的功能，它將生成式AI 普及化，並使其變得非常簡單、安全且價格實惠。「使用 HeatWave 和 AutoML 滿足我們企業需求的做法已經在多方面改變了我們的業務。Oracle 導入這項創新技術很可能會推動新型應用程式的成長，客戶會在這類應用程式中尋求各種在企業內容上運用生成式 AI 的方式。」
Constellation Research 副總裁暨首席分析師 Holger Mueller 表示：「HeatWave 的工程創新持續實現通用雲端資料庫的願景。最新的創新是以『HeatWave 形式』進行的生成式 AI，其中包括將自動化、資料庫內向量儲存和資料庫內 LLM 直接整合到 HeatWave 核心。這可讓開發人員在結合 HeatWave 元素時，建立新的應用程式類別。例如，他們可以在詐騙偵測應用程式中結合 HeatWave AutoML 和 HeatWave GenAI，使其不僅能偵測可疑交易，還能提供可理解的說明。這一切都在資料庫中執行，因此不需要將資料移到外部向量資料庫，從而使資料更加安全。這也讓 HeatWave GenAI 在極低的成本下擁有出色的效能。」

HeatWave

HeatWave 是交易和湖倉一體規模分析中，提供自動化和整合式生成式 AI，以及機器學習的雲端服務。Oracle 分散式雲端策略的核心元件 HeatWave 可在 OCI 和 Amazon Web Services 上原生提供；透過適用於 Azure 的 Oracle Interconnect 在 Microsoft Azure 上提供；透過 OCI 專用區域和 Oracle Alloy 在客戶的資料中心提供。

其他資源

• 觀看 Edward Screven 宣佈 HeatWave 的全新 GenAI 增強功能
• 閱讀 HeatWave 技術部落格
• 閲讀 產業分析師對 HeatWave 的評價