「Select AI」のアクションは、「Select AI」にプロンプトを操作するときに異なる動作を実行するように指示するキーワードです。アクションを指定することで、ユーザーはSelect AIに、自然言語プロンプトの処理、SQLコードの生成、チャット・プロンプトへの応答、出力のナレーション、SQL文の表示またはSQLコードの説明を指示し、LLMを活用してデータベース環境内のデータを効率的に操作できます。

AIプロファイルは、使用するAIプロバイダ、および自然言語プロンプトへのレスポンスの生成に必要なメタデータおよびデータベース・オブジェクトに関するその他の詳細を含む仕様です。CREATE_PROFILEプロシージャおよびプロファイル属性を参照してください。

Select AIのAIプロバイダーは、自然言語プロンプトに対する応答を処理および生成するためにLLMまたはトランスフォーマ(あるいはその両方)を提供するサービスプロバイダーを指します。これらのプロバイダは、LLMの概念で強調されたユース・ケースの自然言語を解釈および変換できるモデルを提供します。サポートされているプロバイダについては、AIプロバイダおよびLLMの選択を参照してください。

Select AIでの会話は、ユーザーとシステム間の対話型交換を表し、ユーザーは一連の自然言語プロンプトを介してデータベースの問合せまたは対話を実行できます。Select AIは、現在のリクエストに最大10個の以前のプロンプトを組み込み、LLMに送信される拡張プロンプトを作成します。会話の有効化によるユーザー・インタラクションの強化を参照してください。

データベース資格証明は、データベースへのアクセスおよび対話に使用される認証資格証明です。通常、ユーザー名およびパスワードで構成され、セキュリティ・トークンなどの追加の認証ファクタによって補完されることがあります。これらの資格証明は、認可された個人またはシステムのみがデータベース内に格納されたデータにアクセスして操作できるように、アプリケーションまたはユーザーとデータベース間のセキュアな接続を確立するために使用されます。

大言語モデルの文脈における幻覚は、入力プロンプトに不正確、無意味、または無関係なテキストをモデルが生成する現象を指します。モデルの一貫したテキストの生成の試みの結果であるにもかかわらず、これらの応答には、作成、誤解を招く、または純粋に想像力のある情報が含まれることがあります。幻覚は、トレーニング・データのバイアス、適切なコンテキスト理解の欠如、またはモデルのトレーニング・プロセスの制限が原因で発生する可能性があります。

Oracle Cloud Infrastructure Identity and Access Management (IAM)を使用すると、クラウド・リソースにアクセスできるユーザーを制御できます。ユーザーのグループが保持するアクセス権のタイプとアクセスの対象となる特定のリソースを制御できます。詳細は、Identity and Access Managementの概要を参照してください。

大言語モデル(LLM)とは、大量のテキスト・データに基づいてトレーニングされた高度なタイプの人工知能モデルで、トレーニング・データに応じて様々なユースケースをサポートします。これには、人間のような言語の理解と生成、ソフトウェア・コードとデータベース問合せが含まれます。これらのモデルは、テキスト生成、翻訳、要約、質問回答、センチメント分析など、幅広い自然言語処理タスクを実行できます。LLMは通常、入力データからパターン、コンテキストおよびセマンティクスを学習する高度なディープ・ラーニング・ニューラル・ネットワーク・モデルに基づいており、一貫性のあるコンテキストに即したテキストを生成できます。

データベース・メタデータは、データベース表およびビューの構造、編成およびプロパティを記述するデータを指します。

メタデータ・クローンまたはAutonomous Databaseクローンによって、データベースまたはスキーマを定義するメタデータのコピーが作成されます。実際のデータではなく、構造のみが含まれます。このクローンには、データ行のない表、索引、ビュー、統計、プロシージャおよびトリガーが含まれます。開発者、テスター、またはデータベース・テンプレートの作成者は、これが役に立ちます。さらに学習するには、Autonomous Databaseインスタンスのクローニング、移動またはアップグレードを参照してください。

自然言語プロンプトは、大規模言語モデルなどの生成AIモデルをガイドするために提供される、人間が読める手順またはリクエストです。ユーザーは、特定のプログラミング言語やコマンドを使用するかわりに、より会話型または自然言語形式でプロンプトを入力することで、これらのモデルを操作できます。モデルは、指定されたプロンプトに基づいて出力を生成します。

ネットワーク・アクセス制御リストは、ルーター、ファイアウォール、ゲートウェイなどのネットワーク・デバイスを通過できるネットワーク・トラフィックを定義するルールまたは権限のセットです。ACLは、IPアドレス、ポート番号、プロトコルなどの様々な基準に基づいて、受信トラフィックおよび送信トラフィックを制御およびフィルタするために使用されます。管理者がネットワーク・トラフィックを管理および制限して不正アクセス、潜在的な攻撃およびデータ漏洩を防止できるようにすることで、ネットワーク・セキュリティにおいて重要な役割を果たします。

Retrieval Augmented Generation (RAG)は、ユーザーの問合せに関連する情報を取得し、その情報を大規模言語モデル(LLM)に提供して応答を改善し、幻覚を減らす技術です。

ほとんどの場合、RAGはベクトル検索を伴いますが、より一般的には、SQL生成用のスキーマ・メタデータや明示的に問い合せるデータベース・コンテンツなど、データベース・コンテンツのプロンプト(手動または自動)を拡張することが含まれます。その他の拡張形式には、グラフ分析や従来の機械学習などのテクノロジが含まれる場合があります。

セマンティック類似性検索では、ベクトル・ストア内の特徴ベクトルを比較することで、特定の問合せに厳密に一致するデータ・ポイントを識別および取得します。

ベクトル距離は、多次元空間におけるそれらの間の距離を計算することによって、特徴ベクトル間の類似性または相違性を測定します。

ベクトル索引は、関連データの効率的な類似性の検索および取得を可能にするベクトルを編成および格納します。

ベクトル・ストアには、ベクトル埋込みを含むセマンティック類似性検索を格納、管理および有効化するシステムが含まれます。これには、スタンドアロン・ベクトル・データベースとOracle Database 23ai AI Vector Searchが含まれます。