Avaliação de Documentos com Oracle AI
A aplicação Document Evaluation App utiliza uma abordagem de prompting multi-chain LLM, onde a saída de uma consulta é usada como entrada para a próxima consulta. Isso permite que a aplicação sorte, avalie e filtre documentos de forma eficiente, reduzindo o tempo e o erro humano.
Integração com Oracle Integration Flow
Além disso, o vídeo demonstra como integrar o modelo de IA Generativa Oracle com o Oracle Integration Flow, enviando uma solicitação POST com um payload JSON contendo parâmetros como prompt, contagem de tokens, temperatura e penalidade de frequência. A resposta do modelo é um arquivo JSON com o texto gerado.
Técnicas de Trabalho com LLMs
O vídeo também discute várias técnicas para trabalhar com Modelos de Linguagem Grande (LLMs), incluindo prompting multi-chain LLM e zero-shot prompting. Além disso, é apresentado o serviço Oracle AI Speed Service, que usa inteligência artificial para transcrever arquivos de áudio e vídeo em texto.
Aplicação de Baixo Código com Visual Builder
A demonstração também apresenta uma aplicação de baixo código construída usando um construtor visual, que recebe um arquivo de áudio como entrada, o carrega no armazenamento de objetos e o envia para o serviço de reconhecimento de fala para transcrever o áudio. Em seguida, a transcrição é enviada para uma API de resumo de IA generativa para resumir o texto.
Oracle AI Vision Service
Por fim, o vídeo aborda o uso do serviço Oracle AI Vision para gerar uma descrição de uma imagem, incluindo a detecção de objetos, classificação de objetos e detecção de texto e rostos na imagem. A aplicação construída com o Oracle Visual Builder se integra com o serviço Oracle AI Vision e o serviço Oracle AI Generativa para gerar uma descrição da imagem.
Em resumo, o vídeo apresenta como os serviços Oracle AI podem ser usados para criar aplicativos de avaliação de documentos eficientes e integrar com outros serviços Oracle para gerar resultados precisos e eficientes.