I vettori aiutano a recuperare le informazioni per significato. Gli agenti coordinano gli strumenti per un obiettivo. Oracle AI Database consente di avvicinare entrambe le funzionalità ai dati aziendali.
Obiettivi: seguendo il flusso di lavoro vettoriale, Per distinguere le ricerche esatte e approssimative. selezionare Privato Agent Factory o Select AI Agent come applicabile. e spiegare ciò che MCP fornisce senza un autorizzazioni automatico.
Concetti Chiave
A embedding E' una rappresentazione numerica prodotta da un modello. AI Vector Search consente il salvataggio con gli attributi di testo e di business in una colonna VECTOR. La consultazione A può combinare somiglianze e condizioni come sede, categoria o disponibilità. Non richiede di copiare tutte le informazioni su un motore vettoriale separato.
Select AI aiuta a consultare un linguaggio naturale. Select AI Agent coordina agenti, compiti e strumenti. Privato Agent Factory offre un ambiente visivo per costruire agenti. A Server MCP Espandi gli strumenti per i clienti supportati. Queste capacità sono complementari ma non sono nomi intercambiabili.
Flusso di lavoro AI Vector Search
- Estrai il testo o prepari la modalità compatibile con il tuo modello.
- Dividere documenti lunghi in frammenti coerenti conserva un adeguato background e contesto.
- Genera embeddings con un modello supportato, locale con ONNX o esterno come impostato.
- Memorizza vettori, testo e metadati. Valuta gli indici come richiesto dalla scala.
- Genera la rappresentazione della consultazione, applicando filtri e ordinando a distanza.
- Se hai bisogno di una risposta RAG, passa i frammenti pertinenti allo LLM e controlla le citazioni.
VECTOR_EMBEDDING genera rappresentazioni con un modello stabilito; VECTOR_DISTANCE permette di confrontare i vettori. DBMS_VECTOR_CHAIN include utilità come UTL_TO_TEXT, UTL_TO_CHUNKS y UTL_TO_EMBEDDINGS. La dimensione del frammento dipende dal modello e dal compito, non da un limite universale di 512 token.
HNSW significa Gerarchico Navigable Small World e utilizza una struttura grafico; IVF organizzare partizioni vettori. La ricerca ruvida intercambia la velocità e il recupero dei vicini. una ricerca esatta serve come riferimento. L'obiettivo accuratezza non promette un numero fisso di punti di successo ad ogni risultato. Utilizzare la metrica consigliata per il modello e l'indice.
Agent Factory, Select AI Agent e MCP
Agente di conoscenza si concentra sulle domande sul contenuto documentario. Agente di analisi Datidati e analisi strutturati. Private Agent Factory offre un costruttore di flusso con modelli e strumenti, test di parco giochi e pubblicazione di una endpoint. Fonti, credenziali e autorizzazioni continuano a richiedere la configurazione. L'insieme di agenti preparati si sviluppa con la versione.
Select AI Agent strumenti, attività, agenti e team che utilizzano interfacce DBMS_CLOUD_AI_AGENT. È possibile combinare le funzioni di recupero, NL2SQL e PL/SQL registrate. compito dedicato A. uno strumento espone un'operazione; La squadra A coordina gli agenti. Essere vicino ai dati riduce alcuni movimenti, ma chiamare un LLM esterno o API rimane un flusso di dati che è necessario rivedere.
Il server MCP gestito da Autonomous AI Database consente l'accesso agli strumenti registrati da un client supportato utilizzando HTTPS e Streamable HTTP. L'autenticazione, i privilegi, le politiche di linea, la rete e l'audit hanno accesso limitato. Controllare quali strumenti sono esposti e con quale identità. Scoprire uno strumento non consente alcun utilizzo.
Esempio guidato
Un dipendente vuole "Trovare il manuale per questo bug e dirmi gli ordini aperti della squadra".
- Recupera frammenti del manuale per ricerca semantica, ristretto ai documenti autorizzati.
- I comandi Query per identificatore esatto del computer. Non usare la somiglianza per decidere quali attrezzature sono da.
- Fornire frammenti e righe pertinenti all'agente e preservare la provenienza.
- L’agente spiega la raccomandazione e lo stato degli ordini con riferimenti.
- Se un ordine è richiesto di essere chiuso, utilizzare uno strumento diverso con validazione dell'operazione e conferma della politica.
Ricerca semantica A può ottenere un manuale sbagliato da un modello simile. Controllare i metadati e la compatibilità delle apparecchiature prima di convertire il risultato in un'istruzione operativa.
Errori comuni
- Fusing Vector Search con generazione di testo o con un agente completo.
- Per modificare il modello di incorporazione delle consultazioni senza aggiornare i documenti.
- Assumere che un indice approssimativo garantisca sempre i vicini esatti.
- Trattare MCP come concessione di accesso dell'amministratore.
- Assumere che la prossimità alla base preveda qualsiasi uscita di dati a modelli esterni.
Esercizio di architettura
La vostra organizzazione ha già una funzione PL/SQL autorizzata per controllare l'inventario e vuole offrirlo a un'applicazione MCP. Dovete dare libero accesso a tutti i vostri tabelle?
Soluzione
No. È possibile registrare e visualizzare uno strumento di taglio per tale funzione secondo la configurazione del server. Il client deve essere autenticato e lo esecuzione rispetta i privilegi, l'intervallo e la validazione dei parametri. Il contratto di utensili permette di offrire un'operazione concreta senza trasformare l'agente in un direttore di base.
Fonti e recensioni
Query Flusso di lavoro AI Vector Search, Privato Agent Factory, Select AI Agent e Architettura MCP di Autonomous. Controlla la compatibilità con il tuo distribuzione prima di applicare le dimostrazioni.