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• Curso · FoundationOCI Foundations AssociateConceptos de nube, identidad, red, cómputo y almacenamiento en OCI.
• Curso · FoundationOCI AI Foundations AssociateVocabulario de IA, aprendizaje automático, modelos generativos y servicios de OCI.
• Curso · FoundationOracle Agentic AI Foundations AssociateAgentes, herramientas, MCP, OCI Enterprise AI y Oracle AI Database.
• Curso · AI & AgentsOCI Generative AI ProfessionalModelos generativos y sus aplicaciones en OCI.
• Curso · AI & AgentsOCI Data Science ProfessionalDatos, modelos y ciclo de vida de soluciones de aprendizaje automático.
• Curso · AI & AgentsOCI Enterprise AI ProfessionalConstrucción y operación de soluciones de IA para empresas.
• Curso · Data & AIOracle Autonomous AI Database ProfessionalOperación y capacidades de Autonomous AI Database.
• Curso · Data & AIOracle AI Vector Search ProfessionalVectores, similitud y búsqueda de información para IA.
• Curso · Data & AIAgentic AI for Oracle AI Database ProfessionalAgentes que aprovechan datos y capacidades de Oracle AI Database.
• Curso · Data & AIOracle AI Data Platform ProfessionalDatos gobernados y diseño, prueba y despliegue de agentes en AI Data Platform. Examen 1Z0-1154-26.
• Curso · ArchitectureOCI Architect AssociateDiseño de soluciones en OCI con identidad, red, cómputo y almacenamiento.
• Curso · GovernanceData Management FundamentalsFundamentos de gestión de datos con DAMA y Oracle Cloud: once áreas y casos aplicados.
• Video · CertiTubeOCI Object Storage: Copy Files From Windows With Rclone¿Cómo copiar una carpeta de Windows a un bucket de OCI Object Storage con rclone? El tutorial prepara rclone en Windows y crea un remoto mediante la API compatible con S3 de Object Storage. Desde el perfil de OCI se generan Customer Secret Keys y se configuran Access Key, Secret Key, región, endpoint y namespace para la conexión. Después se ejecuta una copia desde una carpeta local a un bucket existente y se revisan los objetos en la consola. Se añade un archivo nuevo a la carpeta y se repite la copia para comprobar su transferencia. El recorrido termina mostrando el acceso a la interfaz web de rclone para consultar ejecuciones y configuración. El ejemplo se centra en la copia de archivos desde Windows mediante el remoto S3 configurado.
• Video · CertiTubeOCI Data Flow: Build And Deploy PySpark Apps With Code Editor¿Cómo desarrollar una aplicación PySpark en el navegador y ejecutarla en OCI Data Flow? El tutorial prepara la autenticación OCI y Spark en Cloud Shell, crea un proyecto en Code Editor y utiliza Spark Oracle Datasource para leer una tabla de Oracle Autonomous Database. El wallet se almacena en OCI Object Storage y la aplicación configura los datos de conexión a la base. Primero se prueba el script en Cloud Shell con Run Locally y se revisan los cinco primeros registros. Después se sube el artefacto Python a Object Storage y se crea una aplicación en Data Flow para ejecutarlo con recursos administrados. Se configura Resource Principal para el acceso a recursos de OCI, conservando las credenciales de base de datos del ejemplo. Tras la ejecución en Data Flow se revisan las etapas y el DAG en Spark UI para comprender las dependencias del trabajo.
• Video · CertiTubeGenerative AI & LLMs: From Neural Networks To Token Prediction¿Qué relación hay entre las redes neuronales y la generación de texto con un LLM? La introducción utiliza decisiones de compra y clasificación de reseñas para recorrer entradas, pesos, umbral y funciones de activación. Parte de un perceptrón simple y avanza hacia el perceptrón multicapa (MLP), los embeddings, las capas ocultas, ReLU y softmax. La clasificación multiclase se utiliza como analogía didáctica para explicar una distribución sobre posibles tokens, sin equiparar el MLP del ejemplo con la arquitectura completa de un modelo de lenguaje. Con la pregunta sobre Shakespeare se sigue la construcción progresiva de una respuesta y se presenta el token de fin de secuencia. El recorrido ofrece una base conceptual para explorar OCI Generative AI. Se centra en comprender redes neuronales y predicción de tokens, con referencias para profundizar en estos temas.
• Video · CertiTubeAI Quick Actions: Data Science: Fine-Tuned¿Cómo adaptar CodeLlama 13B a ejemplos de SQL y PL/SQL con AI Quick Actions? La demostración utiliza OCI Data Science para preparar un dataset JSONL, seleccionar el modelo base y configurar un fine-tuning. Los archivos y resultados se guardan en un bucket de OCI Object Storage con versionamiento. Se eligen la versión del modelo, la infraestructura GPU, la red y parámetros como las épocas. Después se sigue el job, se revisan la procedencia y los parámetros del modelo ajustado y se despliega un endpoint. La invocación desde Python incorpora soporte para Server-Sent Events y autenticación con ADS y Resource Principal. La prueba Test Your Model utiliza una pregunta del propio dataset de entrenamiento y revisa el SQL y los nombres de columnas generados. Como extra se presenta una implementación mediante código que convierte JSONL a CSV y separa las aplicaciones de entrenamiento y chat. En esa prueba final, el narrador señala que la respuesta todavía necesita ajustes.
• Video · CertiTubeOracle Select AI + OpenAI: Chat With Your Data In Oracle APEX¿Cómo consultar datos de Oracle Autonomous Database desde un chat en APEX? La demostración integra Select AI y OpenAI para formular preguntas en lenguaje natural, revisar el SQL generado y consultar su explicación. Desde Database Actions se crea un usuario y se preparan los permisos de red y de ejecución de DBMS_CLOUD y DBMS_CLOUD_AI. Después se configura una credencial de OpenAI con una API Key y un perfil de IA con las tablas objetivo. La prueba pregunta cuántos clientes de San Francisco están casados y revisa la consulta SQL correspondiente. El recorrido crea un workspace de Oracle APEX asociado al esquema de la demo, importa la aplicación SQL del ejemplo e instala sus objetos de soporte. Desde el chat se repite la consulta y se exploran las opciones para mostrar el SQL y su explicación.
• Video · CertiTubeOCI Data Science: Import And Deploy Hugging Face Models With AI Quick Actions¿Cómo importar un modelo de Hugging Face y desplegarlo para inferencia en OCI Data Science? La demostración utiliza AI Quick Actions para registrar un modelo por su identificador, guardar sus archivos en OCI Object Storage y desplegarlo sobre infraestructura GPU de NVIDIA. Se crea un bucket con versionamiento y se autentica la terminal de Data Science en Hugging Face mediante CLI y un token de acceso. Después se seleccionan el modelo, el contenedor, el bucket y la carpeta de destino. Para el despliegue se elige la infraestructura y se mantienen los argumentos del contenedor por defecto. Una vez disponible, se realizan consultas con parámetros y se revisan las opciones de invocación desde CLI, Python y Java. El recorrido termina comprobando los archivos del modelo en Object Storage, donde quedan disponibles para utilizarlos en otros despliegues.
• Video · CertiTubeOracle Autonomous Database 23ai: Build A RAG Chatbot With AI Vector Search¿Cómo convertir datos de clientes en contexto para un chatbot RAG? El ejemplo conecta Oracle Autonomous Database 23ai, AI Vector Search y OCI Generative AI. Parte de tablas de clientes, planes, contratos, facturación y satisfacción. Las vistas preparan texto y metadatos; el procedimiento sp_elt_insert_into_docs fragmenta el contenido, genera embeddings y lo almacena en DOCS para las búsquedas. Se revisan DBMS_VECTOR, DBMS_VECTOR_CHAIN, UTL_TO_CHUNKS y JSON_TABLE, junto con los parámetros de industria, caso y vista. El recorrido prepara políticas de acceso, Autonomous y su wallet, API Key, VCN y una instancia Windows de OCI Compute. Después instala el chatbot; NGINX se presenta como configuración opcional. La demo compara perfiles y casos seleccionados para observar cómo cambia el contexto recuperado. También genera clientes de prueba, actualiza sus embeddings y consulta la información desde el chat. Al final se revisan DOCS, metadatos, vistas y procedimiento dentro de Autonomous.
• Video · CertiTubeOracle AI Copilot: Real-Time Support With Speech, Sentiment & Generative AI¿Cómo apoyar al equipo de atención mientras conversa con un cliente? Este Smart Co-Pilot combina OCI Speech para la transcripción en vivo, OCI Language para el sentimiento y OCI Generative AI para los modelos de lenguaje y embeddings. Oracle Autonomous Database 23ai con AI Vector Search aporta datos y contexto; la aplicación y el chatbot se alojan en OCI Compute. La interfaz reúne información del contrato, transcripción de la llamada, sentimiento por oración y por aspectos como servicio o atención, y sugerencias de respuesta. El asistente utiliza ese contexto para apoyar al equipo durante la interacción. El recorrido presenta atención de solicitudes, atención de reclamos y análisis de clientes. En la solicitud del ejemplo se plantea pasar de prepago a postpago y consultar promociones. Las sugerencias del copiloto sirven de apoyo para responder y orientar la atención.
• Video · CertiTubeOracle Autonomous Data Warehouse: Data Quality & Workflow Framework¿Cómo organizar transformaciones, calidad de datos y dependencias desde el staging hasta el dataset? Este Data Framework sobre Oracle Autonomous Data Warehouse toma como referencia prácticas de gestión de datos de DAMA. Su Data Staging Area (DSA) clasifica la información en STG para datos transaccionales, STC para tablas de catálogo y STH para datos históricos. Los Query Mapping producen tablas intermedias reutilizables. El diseño contempla índices, parámetros en tablas y controles de reglas de negocio previos a cada mapping, con notificación de errores por correo. Los metadatos documentan atributos y apoyan el versionado y la gestión de cambios; también se plantea conservar historia mediante particiones. El dataset de salida se obtiene del último mapping y su Query Dataset. Se presenta QuickDBD para apoyar su modelado. Cada workflow se encapsula en un procedimiento almacenado con uno o varios mappings y genera un único dataset. El monitor registra controles, mappings, datasets, inicio y fin, conservando las últimas N ejecuciones. Las dependencias permiten desencadenar otros workflows y formar una malla de ejecución controlada.
• Video · CertiTubeOCI Speech: Convert Audio To Text With Oracle AI¿Cómo convertir una grabación de voz en texto para analizar una conversación? La prueba presenta una grabación al aire libre, con sonidos del entorno, para explorar el reconocimiento de voz en un contexto de atención a clientes. El expositor explica la conversión de audio a texto y su uso como punto de partida para analizar conversaciones con inteligencia artificial. La locución comenta también la identificación de interlocutores y el trabajo con idiomas en conversaciones de varias personas. Los recursos enlazan la documentación de OCI Speech y el proyecto Oracle AI Accelerator para profundizar en su integración.
• Video · CertiTubeOracle AI Accelerator: 5 Demos with Select AI, RAG & Multimodal AI¿Cómo explorar cinco formas de consultar tablas, documentos, audio e imágenes desde una sola aplicación? Oracle AI Accelerator combina Oracle Autonomous Database, archivos en OCI Object Storage y modelos de OCI Generative AI. El recorrido prepara el entorno, la conexión, las credenciales y los usuarios con sus módulos antes de iniciar las pruebas. Las cinco demos muestran Select AI sobre un CSV del Titanic; Select AI con RAG sobre archivos HTML y TXT; OCR y preguntas sobre un PDF con OCI Document Understanding; transcripción de audio a SRT con OCI Speech; y procesamiento de documentos JPG y consultas sobre imágenes con un modelo multimodal. El audio transcrito se analiza después con un modelo generativo para resumir conversaciones, responder preguntas y explicar un análisis de sentimiento. También se revisan el SQL generado, los comentarios de columnas, las fuentes de las respuestas, los metadatos y los embeddings almacenados en Autonomous, junto con los historiales y las métricas de la aplicación.
• Video · CertiTubeLangGraph + Oracle Select AI: Agents, Workflows & RAG¿Cómo consultar tablas y documentos con agentes y workflows de LangGraph? El caso de gestión de campañas utiliza ocho tablas relacionadas con ofertas, segmentos, canales e interacciones. Se cargan archivos CSV y se revisan los comentarios de columnas que aportan contexto a Select AI. Los documentos de préstamos en PDF se incorporan con OCI Document Understanding y se preparan para RAG con LangChain y Oracle AI Vector Search. La demostración compara cuatro patrones de LangGraph. Un agente selecciona entre Select AI y RAG según la consulta; después se prueban la paralelización de ambas herramientas, el routing configurado y un orquestador con tareas predefinidas que reúne los resultados mediante un sintetizador. Se consulta información sobre ofertas de préstamos, se copia el SQL generado y se contrasta su resultado en Autonomous. También se recupera contenido de los PDF. El recorrido integra datos relacionales y documentales centralizados en Oracle Autonomous Database, con la asistencia de OCI Generative AI.
• Video · CertiTubeCreate and Activate an Oracle Cloud Account¿Cómo crear y activar una cuenta de Oracle Cloud y proteger el acceso con MFA? El video recorre el registro en Oracle Cloud Free Tier: datos personales, verificación del correo, contraseña, nombre de la cuenta, región y validación de la tarjeta. Después muestra la activación y el primer inicio de sesión en la consola de OCI. Se vincula Oracle Mobile Authenticator mediante un código QR para configurar la autenticación multifactor. El cierre muestra una prueba breve del chat de OCI Generative AI en Chicago con un modelo Grok.
• Video · CertiTubeOracle Cloud Data Governance: DAMA, Metadata & AI Architecture¿Cómo conectar el gobierno de datos con las decisiones de arquitectura y los objetivos del negocio? La charla aplica conceptos de DAMA-DMBOK a un caso hipotético de ingesta y transformación de documentos y datos estructurados en Oracle Cloud. Relaciona una arquitectura con OCI Object Storage, OCI Events, OCI Functions y Oracle Autonomous Database con seguridad, calidad, metadatos y trazabilidad. Se revisan responsabilidades, coordinación entre áreas y fuentes aisladas. Un roadmap ilustrativo de nueve meses permite discutir migración, coexistencia y estandarización, entrega temprana de valor y evaluación de TCO y ROI, incluyendo el esfuerzo operativo. El recorrido presenta Database Actions y Data Studio, una comparación entre nubes y ejemplos de embeddings, arquitectura medallón y workflows. Cierra con preguntas sobre dependencias entre procesos y formación para trabajar como arquitecto de datos.
• Video · CertiTubeOracle AI: Batch PDF Processing With OCR & AI Agents¿Cómo procesar un lote de PDF con OCR y agentes de IA y seguir el avance de cada documento? La demostración recorre un utilitario de escritorio con un lote de 1000 archivos ZIP que contienen PDF. Se selecciona la carpeta de entrada, se obtiene el token de la aplicación y se inicia un flujo que realiza OCR antes de enviar cada documento a la cola de agentes. Al completarse el trabajo, se genera una salida JSON. La configuración mostrada admite dos tareas de OCR simultáneas y hasta ocho tareas de agentes en paralelo. El panel presenta estados, páginas, tiempos de cada etapa y avance estimado. También permite guardar logs de actividad de las APIs, exportar la tabla a CSV y volver a procesar un documento. Se explican los reintentos configurables y la relación entre concurrencia e infraestructura en Kubernetes. Los límites mostrados pertenecen a esta configuración de ejemplo.
• Video · CertiTubeOracle AI Database 26ai: Build Agents With Select AI, SQL & RAG¿Cómo consultar tablas y documentos desde un equipo de agentes en Oracle Autonomous AI Database 26ai? La demostración utiliza Oracle AI Accelerator para preparar dos fuentes: un dataset de cobranza en CSV y un estado financiero público del Banco de Chile en PDF. Se crean un grupo y un usuario, se habilitan los módulos y se revisan el diccionario de columnas y los perfiles de IA. Con Select AI se consulta el monto solicitado agrupado por estado. Con Select AI y RAG se recupera información del PDF. Después se revisan el equipo, el agente, la tarea y las herramientas SQL y RAG de DBMS_CLOUD_AI_AGENT, y se prueba una consulta que utiliza ese flujo dentro de la base de datos. El cierre plantea futuras automatizaciones mediante funciones, notificaciones y otras herramientas, y presenta una vista general de Oracle AI Data Platform. Estas posibilidades se comentan como ampliaciones del ejemplo.
• Video · CertiTubeOracle AI Database Private Agent Factory: Setup & Your First AI AgentCrea tu primer agente con Oracle AI Database Private Agent Factory, desde el despliegue en OCI hasta una prueba que convierte un PDF en un artículo de blog. En este recorrido conectamos la plataforma con Oracle Autonomous AI Database 26ai y configuramos los modelos mediante OCI Generative AI. Preparamos el compartment, los permisos, el usuario de la base de datos y el wallet de conexión. Después configuramos la red VCN y desplegamos la aplicación desde OCI Marketplace sobre una máquina virtual de OCI Compute. Continuamos con la creación del usuario inicial, la prueba de conexión con Autonomous y la configuración de un modelo generativo y otro de embeddings. Revisamos el endpoint y la autenticación con API Key de OCI para establecer las conexiones y guardar las configuraciones de los modelos. Por último, exploramos las plantillas y el entorno visual de Agent Builder. A partir de una plantilla, revisamos el prompt, seleccionamos el LLM y probamos un flujo que genera un artículo de blog desde el contenido de un PDF. Luego comparamos el resultado con el documento original para revisar cómo utiliza la información de entrada.
• Video · CertiTubeOracle AI Data Platform Workbench: X Sentiment Analysis With OCI Language & Agent FactoryConvierte los comentarios de X en datos que puedas analizar con SQL y consultar desde un agente. La demostración integra Oracle AI Data Platform Workbench, OCI Language, Oracle Autonomous AI Database y Agent Factory. Se crean el servicio, el workspace y el clúster, se instalan las librerías y se preparan las conexiones. Un notebook de Python extrae respuestas a una publicación de X y obtiene sus puntuaciones de sentimiento con OCI Language. Los resultados pasan de pandas a un DataFrame de Apache Spark y se guardan en una tabla Delta. Las categorías y el campo toxicity_score del notebook se calculan mediante reglas sobre la puntuación de sentimiento negativo; tienen un alcance orientativo. Después se registra Autonomous como catálogo externo y se cargan los datos mediante MERGE por identificador de respuesta. El notebook se organiza en un job con registros de ejecución y una programación automática. Al final, Agent Factory se conecta a la base de datos para responder preguntas en lenguaje natural sobre los comentarios. Las respuestas se contrastan con consultas SQL para seguir el recorrido desde la extracción hasta la consulta conversacional.
• Video · CertiTubeAI Document Analyzer + OCI Document Understanding V2.0: extracción clave-valor y enrutamientoConvierte documentos en datos clave-valor y usa los resultados para dirigir su procesamiento. En este video integramos AI Document Analyzer con OCI Document Understanding V2.0 para identificar tipos documentales y aplicar a cada uno un modelo de extracción específico. La extracción generativa permite definir en JSON cada clave, su tipo de dato y una descripción del campo. Así se adapta a formatos distintos y al contenido multilingüe en los idiomas admitidos por el servicio. En el flujo mostrado, la primera etapa analiza la primera página para distinguir actas, contratos y prospectos. El modelo devuelve una etiqueta; una condición del workflow la relaciona con el archivo original y elige la rama y el extractor. Después, el modelo asignado procesa las páginas y obtiene sus claves y valores. Revisamos el JSON del modelo generativo en OCI Object Storage, la instalación de AI Document Analyzer con Oracle Autonomous Database, la creación de modelos y el diseño de workflows. Finalmente, consultamos las ejecuciones y el módulo Monitoring para comprobar la clasificación y los resultados de cada documento.
• Video · CertiTubeAI Document Analyzer: Agentic RAG para PDFs en Oracle CloudHaz preguntas a tus documentos y encuentra respuestas acompañadas de evidencia y citas. AI Document Analyzer combina procesamiento de PDFs, recuperación de información y generación de respuestas con IA en Oracle Cloud. La aplicación permite cargar documentos, procesarlos de forma individual o por lotes y extraer texto por página, metadatos y embeddings. También puedes incorporar metadatos desde archivos CSV para aportar contexto a las consultas. Su flujo de Agentic RAG, orquestado con LangGraph, clasifica la consulta, delimita el alcance documental, recupera evidencia y construye la respuesta. Las citas permiten contrastar lo que responde el sistema con las fuentes recuperadas. El proyecto integra Oracle Autonomous AI Database, OCI Object Storage y OCI Generative AI para trabajar con los documentos y generar respuestas fundamentadas en el contenido disponible. Es un proyecto comunitario e independiente de Oracle; en el repositorio encontrarás el código y las instrucciones de configuración y despliegue.
• Video · CertiTubeOracle AI Data Platform: Medallion Architecture, Governance & AnalyticsLleva tus datos de Bronze a Gold y conéctalos con análisis y gobierno en Oracle Cloud. En este video te muestro cómo combinar OCI Object Storage, Oracle AI Data Platform Workbench, OCI Data Catalog y Oracle Analytics Cloud en una arquitectura lakehouse con capas medallón. Recorremos los buckets, el Master Catalog, las tablas Delta y la organización del workspace. Revisamos la configuración del compute, las métricas de Spark UI y la orquestación de workflows con parámetros para procesar fechas específicas y trabajar con cargas incrementales o completas. También exploramos la auditoría, los logs y los roles de acceso. Probamos tres casos prácticos: agregar una columna a una tabla Delta conservando los datos históricos, enmascarar información de clientes con OCI Language o expresiones regulares, y ejecutar consultas SQL sobre la capa Gold para obtener reportes. Después organizamos el contexto de negocio con un glosario en OCI Data Catalog y conectamos Oracle Analytics Cloud con AIDP para seleccionar tablas, relacionar datos y preparar visualizaciones. Así puedes seguir el recorrido desde el almacenamiento y la transformación hasta el consumo analítico.
• Video · CertiTubeAI Data Platform for God's Eye View¿Cómo reunir publicaciones de redes sociales y datos de sensores para entender qué ocurre en una zona? En esta demo te muestro cómo ampliar God's Eye View con Oracle AI Data Platform para analizar eventos sobre un mapa y consultar sus evidencias con un asistente de IA.
• Video · CertiTubeAI Data Platform Workbench for VS Code Community¿Quieres trabajar con Oracle AI Data Platform desde VS Code? En esta demo visual, sin narración, te presento una extensión comunitaria para conectar tu editor con AIDP Workbench y trabajar con notebooks remotos. La extensión permite explorar workspaces, carpetas, notebooks y archivos, editar contenido con guardado remoto y ejecutar celdas Python, SQL y Scala mediante Jupyter. También ofrece un panel para consultar el estado de los clusters e iniciar o detener el compute existente.
• Video · CertiTubeAI Data Platform Workbench: Data Lineage¿De dónde vienen tus datos y qué procesos los transforman antes de llegar a una tabla final? En esta demo, te muestro el linaje de datos en Oracle AI Data Platform Workbench con el laboratorio Telco Customer 360 Lineage. El laboratorio reúne datos de CRM, líneas y recargas prepago, cuentas y facturas pospago, y servicios del hogar. Su flujo organiza la información en capas Landing, Bronze, Silver y Gold para construir una vista Customer 360, un portafolio de servicios y un resumen geográfico. Data Lineage en AIDP permite explorar las relaciones entre los artefactos de datos y los procesos que los generan. Puedes rastrear fuentes upstream, identificar consumidores downstream y seguir el origen y las transformaciones de columnas en los artefactos compatibles. Esto ayuda a entender dependencias y evaluar qué resultados podrían verse afectados por un cambio. La demo utiliza el laboratorio telco_lineage del repositorio OCI AI Data Platform Workbench Starter Kits. La documentación oficial identifica la funcionalidad Lineage como Preview.
• Video · CertiTubeOracle Select AI: Analiza Tus Datos Con Lenguaje NaturalHaz preguntas a tus datos en lenguaje natural y obtén respuestas mediante consultas SQL. En este video te presento Select AI Analytics desplegado: una aplicación para explorar información de Oracle usando Select AI. El proyecto permite cargar archivos CSV o registrar tablas existentes con acceso SELECT. A partir de una pregunta, genera SQL con Select AI, valida que la consulta sea de solo lectura y devuelve una respuesta, filas de resultados y datos para gráficos. La aplicación integra Oracle Autonomous AI Database con capacidades de IA generativa. Select AI utiliza los metadatos del esquema para ayudar al modelo a convertir las preguntas en SQL, acercando el análisis de datos a quienes prefieren comenzar con una pregunta de negocio.
• Video · CertiTubeAI Data Plaform Cloud Migration Starter KitsDespliega un laboratorio de arquitectura medallón en OCI y comienza a trabajar con un modelo de industria en Oracle AI Data Platform Workbench. En este video recorremos el despliegue con OCI Deploy Studio y el acceso al entorno de práctica.
• Biblioteca · CertiRSSAutonomous AI Database ServerlessAutonomous AI Database es una base de datos autónoma y fácil de usar que escala de forma elástica, ofrece un rendimiento rápido de consultas y no requiere administración de bases de datos. Como servicio completamente elástico, puede crecer o reducirse. Con Autonomous AI Database Serverless, no es necesario configurar ni administrar hardware ni instalar software. El servicio se encarga del aprovisionamiento, las copias de seguridad, la aplicación de parches y las actualizaciones de la base de datos.
• Biblioteca · CertiRSSIA GenerativaGenerative AI es la plataforma de IA empresarial de Oracle (Enterprise AI Platform) para crear, desplegar y gobernar aplicaciones de IA a escala. Permite usar modelos preentrenados o importar modelos propios, conectar agentes a datos empresariales y desplegar aplicaciones en infraestructura gestionada. La plataforma combina herramientas, memoria, recuperación de información y sandboxes aislados para respaldar flujos de trabajo, con controles empresariales de acceso, redes y comportamiento del modelo. Sus recursos incluyen guías para construir y desplegar agentes y almacenes de vectores con funciones de Enterprise AI, además de herramientas para desarrolladores y tutoriales.
• Biblioteca · CertiRSSIntegración con LangChainOCI Generative AI, proveedor de modelos de lenguaje grandes (LLM), se integra con LangChain. Las integraciones de LangChain son adaptadores a servicios de terceros; LangChain conecta los LLM con otras fuentes de datos y herramientas para facilitar el desarrollo de aplicaciones. Instala el paquete `langchain-oci` con `pip install -U langchain-oci`. Si tienes instalado `langchain-community`, ese paquete está obsoleto y se recomienda instalar y usar la versión más reciente de `langchain-oci`; los ejemplos y el uso se mantienen igual. La migración se plantea para continuar recibiendo actualizaciones y soporte. `langchain-oci` admite los modelos de chat y de embeddings de OCI Generative AI. También es compatible con `VLLM`, `TGI` y endpoints personalizados en OCI Data Science Model Deployment; incluye implementaciones optimizadas, mejoras en el manejo de errores y documentación con ejemplos y guías de uso. La integración de LangChain de OCI Generative AI está soportada para Python; las instrucciones de configuración y los ejemplos están en la documentación LangChain Integration with OCI Generative AI. LangChain4j es la versión Java de LangChain, creada por la comunidad para desarrolladores Java; sus API y ejemplos están en la documentación LangChain4j for OCI Generative AI y en GitHub.
• Biblioteca · CertiRSSUsa Select AI para Interactuar con Tu Base de Datos en Lenguaje NaturalSelect AI permite acceder a la inteligencia artificial generativa mediante SQL, con modelos de lenguaje grandes (LLMs) y modelos de embeddings. A partir de prompts en lenguaje natural, puede generar, ejecutar y explicar consultas SQL, producir respuestas de texto, chatear con un LLM, usar retrieval augmented generation (RAG) con vector stores para incorporar datos actuales y generar datos sintéticos. Puedes usar Select AI directamente en SQL y PL/SQL, o integrarlo en aplicaciones escritas en Python y Java, en Autonomous AI Database y Oracle AI Database. Los perfiles de IA se crean y administran con el paquete `DBMS_CLOUD_AI`; la palabra clave `AI` en una sentencia `SELECT` permite interactuar con la base de datos mediante prompts en lenguaje natural. Para empezar, revisa los prerrequisitos y las tareas necesarias para usar Select AI. También puedes explorar su integración con distintos proveedores de IA compatibles para generar, ejecutar y explicar SQL a partir de prompts en lenguaje natural o chatear con un LLM.