Componentes e Etapas
A demonstração apresenta quatro componentes principais:
1. OCI 23 AI: disponível na consola OCI, provisiona um serviço de banco de dados, executa uma cadeia de vetores e extrai texto de um documento, dividindo-o em pedaços e armazenando-os como vetores.
2. Pesquisa Semântica: executada em cima dos dados de vetor, recupera os pedaços mais relevantes para uma consulta de entrada utilizando o mesmo embedding local.
3. OCI Generative AI: sintetiza uma resposta a uma pergunta com base no contexto relevante recuperado do OCI 23 AI.
4. Oracle Integration Cloud: cria um novo contexto chamado OCI 23 AI Vector Search com dois fluxos de integração principais: Data Loader e Query Engine.
Cenário de Demonstração
A demonstração apresenta um cenário real de como criar um motor de busca de conhecimento. Aqui está como funciona:
1. Um documento é carregado no motor de busca de conhecimento via WhatsApp.
2. O documento é enviado para a Oracle Integration Cloud, onde os dados são extraídos, divididos em pedaços e embutidos usando OCI 23 AI Vector Search.
3. Uma consulta é enviada para o Visual Builder, perguntando uma pergunta relacionada ao documento indexado.
4. A consulta é enviada para a Oracle Integration Cloud, onde os pedaços mais relevantes são recuperados, re-ranqueados e enviados como contexto para o sintetizador.
Essa demonstração mostra como a integração de OCI Generative AI, OCI 23 AI Vector Search e Oracle Integration Cloud pode criar um motor de busca de conhecimento de alto desempenho e low-code.
Visualize o vídeo para mais informações!
Para um entendimento mais completo do que foi apresentado, recomendamos assistir ao vídeo original. Nele, você poderá ver essas tecnologias em ação e aprender mais sobre como criar um motor de busca de conhecimento de alto desempenho.