Sélectionner des cas d'utilisation d'agent AI

Select AI Agent prend en charge des scénarios pratiques entre les rôles : connecter des services externes, créer une automatisation axée sur les tâches avec des outils PL/SQL et activer l'accès conversationnel aux données à l'aide d'interactions en langage naturel.

Exemples d'utilisation :

Intégrer des API externes pour des réponses enrichies :

Connectez des services REST tels que le statut d'expédition, les articles de la base de connaissances ou la messagerie. L'agent associe les résultats externes aux faits de la base de données et renvoie des conseils opportuns et exploitables.

Créez des agents spécifiques aux tâches à l'aide d'outils PL/SQL :

Créez des agents ciblés qui appellent des outils PL/SQL pour les mises à jour, les validations ou les transformations, en maintenant une logique proche des données, en améliorant les performances et en simplifiant la maintenance dans les environnements de manière cohérente. Encapsulez le code PL/SQL existant pour les mises à jour et les vérifications. Les agents coordonnent les tâches, appliquent les paramètres et enregistrent les résultats tout en restant dans les contrôles transactionnels.

Activer l'accès conversationnel aux données d'entreprise :

Exposer des données à l'aide de questions en langage naturel reposant sur des objets de base de données. Utilisez NL2SQL pour extraire, appliquer des stratégies et présenter clairement les résultats tout en respectant les exigences de sécurité et de gouvernance. NL2SQL convertit les questions en instructions SQL sur les objets approuvés. Les agents récapitulent les résultats et les étapes suivantes tout en suivant les listes d'objets et les règles d'accès.