「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に対し、自然言語プロンプトを処理してSQLコードを生成し、チャット・プロンプトに応答し、出力をナレーションし、SQL文を表示するか、SQLコードを説明するように指示でき、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およびSQL問合せ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。

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。

Select AIでの会話は、ユーザーとシステム間の対話型ダイアログを指し、自然言語プロンプトを使用してデータベースの問合せまたは対話を行います。この会話型インタフェースを使用すると、質問をしたり、データをリクエストしたり、日常の言語を使用してアクションを実行できます。Select AIは、これらのプロンプトを解釈し、ユーザーの意図を解釈して、データをフェッチまたは操作し、自然言語プロンプトに対してテキスト・レスポンスを生成するための対応するSQL文を生成します。会話により、複雑なデータ・セットを操作するより直感的でアクセスしやすい方法が可能になり、ユーザーはSQLに関する深い技術的な知識を必要とせずに、インサイトを抽出してタスクを簡単に実行できます。プロファイル属性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、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、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ているデータにアクセスして操作できるようにします。

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。モデルの一貫性のあるテキストの生成の試みの結果であるにもかかわらず、これらのインスタンスには、作成、誤解を招く、または純粋に想像力のある情報を含めることができます。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、データベース自体の構造、組織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クローンは、実際のデータではなく、構造のみを含むデータベースまたはスキーマのコピーを作成します。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。詳細は、Autonomous Databaseのクローニングおよび移動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。

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特徴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。