Oracle的最新AI解決方案有效地集成並管理您的數據

Oracle提出令人信服的理由,讓您的資料留在原地,特別是若已儲存在其資料庫中,當您準備進入生成式人工智慧領域時。此方法可能改變遊戲規則,特別對已投入Oracle生態系統的企業用戶而言。
在杜拜最近的合作夥伴活動中,Oracle宣布其OCI生成式AI服務正式上線。此管理型AI服務於去年九月進入測試階段,現已準備好正式推出。同時,Oracle推出兩項仍在測試中的新產品:OCI Gen AI代理和OCI資料科學AI快速行動。
Oracle的論點明確:在現有資料基礎設施上打造企業生成式AI應用,不僅能更有效利用您的獨特資料,還能避免為額外基礎設施花費額外資金。OCI(Oracle雲端基礎設施)涵蓋全球網路和運算資源,包括Oracle自主資料庫和Nvidia GPU「超級叢集」,Oracle已為此投資數十億美元。
Oracle策略與營運副總裁Erik Bergenholtz強調公司策略:「我們基本上是將AI帶到資料中。」他指出,Oracle的Fusion應用(如ERP和HCM)儲存了數艾位元組的資料,公司現正將生成式AI整合進這些龐大資料池。
Bergenholtz表示,基於Oracle資料庫、中介軟體和Fusion應用建置的實際好處顯著。他指出,企業雖可選擇購買如Pine Cone的向量資料庫等額外軟體,但此方法增加成本和複雜性。「缺點當然是您又多了一項基礎設施,增加了雲端成本,且需在原始資料儲存之間移動並可能同步資料,」他解釋。使用OCI服務則「消除了客戶的障礙與摩擦」。
Oracle資料庫與自主服務行銷副總裁Steve Zivanic補充:「我們不希望客戶移動資料,因為他們最不希望的是為了利用生成式AI而移動500太位元組的資料。」
新推出的OCI生成式AI服務包括預建的大型語言模型(LLMs),如Meta的開源Llama 2 70億參數模型。Oracle還與其投資的初創公司Cohere合作,將三個模型納入服務:用於主流文字語言功能的Command、用於文件摘要的Summarize,以及用於多語言功能的Embed。
Bergenholtz強調資料隱私的重要性,指出客戶在OCI中用於訓練或微調模型的資料保持機密,其他Oracle客戶無法存取。自測試階段以來,服務新增了內容審核功能,在提交提示給語言模型前以及模型生成回應後進行審核。
該服務還與LangChain開發框架整合,提升了對使用LLMs的開發者的實用性。
OCI Gen AI代理產品旨在將LLMs與其他資源(如客戶的專有資料)連接。第一個代理用於檢索增強生成(RAG),允許語言模型存取如OCI的OpenSearch、即將推出的Oracle資料庫23c AI向量搜尋和MySQL Heatwave向量儲存等資料來源。AI代理服務將於本月開始測試。
來自Oracle 2018年收購DataScience的OCI資料科學快速行動,提供無程式碼方式部署和微調語言模型。它支援多個分散式訓練框架,並使用物件和檔案儲存管理模型權重。快速行動將於下個月進入測試。
Oracle在OCI Gen AI服務測試階段觀察到多種使用案例。常見應用包括自動回應人力資源政策問題,如根據公司政策和個人使用情況計算剩餘休假天數。類似應用還包括回答醫療保險福利問題。另一常見案例是客戶支援,RAG可協助總結案例並提供後續步驟腳本,提升用戶體驗。
對於對將生成式AI與資料整合猶豫的用戶,Zivanic概述了Oracle的策略:通過將向量搜尋等功能直接嵌入Oracle資料庫和Heatwave,將技術帶給客戶。他承認一些組織可能會從小型專案開始以熟悉技術,但預測隨著時間推移,融合資料庫的優勢將顯而易見,超越管理多個資料庫的複雜性。
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Oracle's Ansatz, Daten direkt in ihren eigenen Datenbanken zu belassen, ist für Unternehmen, die bereits in deren Ökosystem investiert sind, sicherlich praktisch. 🤔 Ich frage mich allerdings, ob das nicht zu noch mehr Vendor-Lock-in führt. Irgendwie fühlt es sich nach einer cleveren Marketingstrategie an, anstatt einem echten Fortschritt in Sachen KI-Integration.
Oracle's AI solutions sound promising for enterprises already in their ecosystem. The idea of managing data in-place for AI is smart—less hassle, more efficiency. Curious how it stacks up against competitors like AWS or Google Cloud. Anyone tried it yet? 🤔
Oracle's AI solutions sound like a game-changer for enterprises! Keeping data in-house while diving into generative AI is a bold move. Curious how it stacks up against competitors in terms of speed and scalability. Anyone tried it yet? 🤔
As soluções de IA da Oracle são um salva-vidas para gerenciar nossos dados. É tão fácil integrar tudo e manter tudo em um só lugar. Mas, tenho que dizer, a curva de aprendizado é um pouco íngreme. Levou um tempo para eu pegar o jeito. Ainda assim, é bem sólido quando você entende! 💪

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