Resumo
Como uma equipe de agentes pode consultar tabelas e documentos no Oracle Autonomous AI Database 26ai?
A demonstração usa o Oracle AI Accelerator para preparar duas fontes: um conjunto de dados de cobrança em CSV e uma demonstração financeira pública do Banco de Chile em PDF. São criados um grupo e um usuário, os módulos são habilitados e o dicionário de colunas e os perfis de IA são revisados.
O Select AI consulta o valor solicitado agrupado por status. O Select AI com RAG recupera informações do PDF. Em seguida, são revisados a equipe, o agente, a tarefa e as ferramentas SQL e RAG do DBMS_CLOUD_AI_AGENT, e é testada uma consulta que utiliza esse fluxo dentro do banco de dados.
O encerramento aborda possíveis automações futuras com funções, notificações e outras ferramentas, e apresenta uma visão geral do Oracle AI Data Platform. Essas possibilidades são apresentadas como ampliações do exemplo.
Início
É apresentada a atualização do Oracle AI Accelerator para trabalhar com os recursos de inteligência artificial do Oracle Autonomous AI Database 26ai. O percurso combina consultas a dados estruturados, recuperação de documentos e agentes.
Select AI e consultas em linguagem natural
O Select AI permite fazer perguntas em linguagem natural e gerar consultas SQL sobre tabelas. Esse recurso é revisado como ponto de partida antes da inclusão de documentos e de um fluxo de agentes.
Select AI com RAG e documentos
É explicada a recuperação de informações de documentos armazenados em um bucket, como arquivos PDF, TXT ou HTML. A vetorização permite pesquisar conteúdo para responder a perguntas e preparar resumos; o exemplo posterior utiliza um PDF.
Agentes, tarefas, ferramentas e equipes com DBMS_CLOUD_AI_AGENT
São apresentados o DBMS_CLOUD_AI_AGENT e a relação entre equipes, agentes, tarefas e ferramentas. A explicação do vídeo descreve uma execução sequencial para orquestrar as ferramentas disponíveis no exemplo.
Criação do grupo e do usuário
O administrador cria o grupo SH e um novo usuário de demonstração. Os dados do usuário são preenchidos e o grupo é atribuído antes de habilitar os módulos que serão utilizados.
Habilitação do Select AI, RAG e agentes
São habilitados o Select AI, o Select AI com RAG e o módulo de agentes para o novo usuário. O agente é preparado para interagir com as duas ferramentas do exemplo; depois, a configuração é salva e uma sessão é iniciada com esse usuário.
Carregamento do conjunto de dados e dicionário de dados
Um conjunto de dados de cobrança em CSV é importado para a base de conhecimento. Destaca-se o dicionário de colunas: suas descrições fornecem contexto para interpretar os campos. O carregamento passa por um bucket antes da preparação dos dados para o Select AI.
Perfis de IA e configuração de modelos
É explicado que o Select AI e o Select AI com RAG utilizam perfis de IA para definir o acesso aos modelos e seus parâmetros. O carregamento do conjunto de dados é confirmado antes de adicionar a segunda fonte.
Carregamento do PDF para RAG
Um documento PDF é adicionado, sua descrição é preenchida e aguarda-se o término da preparação. O fluxo utiliza o bucket e o Select AI com RAG para disponibilizar o conteúdo documental.
Consultas SQL sobre os dados de cobrança
No módulo do Select AI, são revisados a tabela e os comentários de seus campos. Pergunta-se pelo valor solicitado agrupado por status. A demonstração observa que o tempo de resposta depende dos recursos alocados ao banco de dados.
Consulta a uma demonstração financeira em PDF
É feita uma consulta à demonstração financeira pública do Banco de Chile carregada anteriormente. O Select AI com RAG recupera informações do banco de dados vetorial e apresenta uma resposta baseada no documento.
Revisão da equipe, do agente e de suas ferramentas
É identificada a equipe criada durante a configuração do usuário, e seu nome é utilizado para executar o fluxo. São revisados o agente, sua tarefa e as duas ferramentas disponíveis para consultar dados estruturados e documentos.
Teste do fluxo de agentes
Uma pergunta é enviada ao fluxo de agentes dentro do banco de dados. A tarefa configurada orquestra as ferramentas disponíveis para atender à consulta; o chat funciona como interface de demonstração.
Possibilidades de automação e outras ferramentas
São discutidas possíveis ampliações: funções que alterem dados quando uma condição for atendida, navegação na web e notificações por e-mail ou Slack. São possibilidades de automação apresentadas no encerramento, cuja implementação não é demonstrada neste teste.
Visão geral do Oracle AI Data Platform
É apresentada uma visão geral do Oracle AI Data Platform e de sua relação com o banco de dados autônomo, os agentes e outras fontes de informação. São discutidas conexões com buckets e fontes externas em um ecossistema mais amplo de dados e IA.
Próximos passos e encerramento
É anunciado que serão compartilhadas mais informações sobre essas integrações, e a demonstração é encerrada.