Oracle Cloud Infrastructureドキュメント

AIユースケースの選択

Select AIは、データ・インタラクションを強化し、開発者がSQLから直接AIドリブン・アプリケーションを構築できるようにし、自然言語プロンプトをSQLクエリやテキスト応答に変換し、LLMとのチャット・インタラクションをサポートし、RAGを使用した現在のデータで応答精度を高め、合成データを生成します。

ユースケースには次のものがあります。

  • 自然言語プロンプトからのSQLの生成

    開発者の生産性: Select AIは、初期SQLクエリを迅速に提供することで、開発者の生産性を大幅に向上させます。開発者は自然言語プロンプトを入力でき、Select AIはデータベース・スキーマの表およびビューに基づいてSQLを生成します。これにより、複雑な問合せを最初から作成するために必要な時間と労力が削減され、開発者は、生成された問合せを特定のニーズに合せて調整および最適化することに集中できます。

    エンドユーザー向けの自然言語クエリ: Select AIは、エンドユーザーが自然言語クエリを使用してアプリケーションの基礎となるデータテーブルやビューと対話できるようにします。この機能により、SQLの専門知識を持たないユーザーは、質問してデータを直接取得できるため、使用されているLLMの機能および使用可能なスキーマ・メタデータの品質と比較して、データ・アクセスがより直感的でわかりやすくなります。

    SQL生成用のその他の機能: 自然言語からSQL生成用に、次の強調表示された機能もサポートされています。

    • スキーマまたは表またはビューの指定: Select AIを使用すると、スキーマおよびオプションでそのスキーマ内の表またはビューで構成されるオブジェクト・リストを指定できます。

    • 関連する表メタデータの自動検出: Select AIは、関連する表を自動的に検出し、Oracle Database 23aiで問合せに関連する特定の表に対してのみメタデータを送信します。

    • 表アクセスの制限: Select AIを使用すると、SQL生成のAIプロファイル属性にリストされている表のみを考慮して、表アクセスを制限できます。
    • 列に大/小文字の区別を指定: Select AIを使用すると、LLMでデータベースおよびLLMから大/小文字を区別しないレスポンスが生成されるように、ユーザーは大/小文字の区別を指定できます。

  • 会話

    Select AIでチャットボットのような機能を有効にすることで、ユーザーはデータのクエリやアクションを実行するための自然な会話ができるようになります。これらのチャットはコンテキストを追跡でき、元の質問を明確化または拡張するフォローアップ回答を提供します。このシナリオは、エンゲージメントを高め、会話を通じて複雑なクエリを簡単にします。

  • カスタマイズされたメディア生成

    Select AIを使用すると、個々の顧客の詳細に合せた電子メールなど、パーソナライズされたメディア・コンテンツを生成できます。たとえば、プロンプトで、LLMに、顧客に推奨製品のセットを試すよう促す、わかりやすいアップビートEメールを作成するように指示できます。これらの推奨事項は、顧客の人口統計、またはデータベースで使用可能なその他の特定の情報に基づいている場合があります。このレベルのカスタマイズは、関連性の高い魅力的なコンテンツを顧客に直接提供することで、顧客エンゲージメントを強化します。

  • コードの生成

    「AIの選択」chatアクションを使用すると、「AIの選択」を使用して、指定したLLMに自然言語プロンプトからコードを生成するように依頼できます。この機能では、SQL、Python、R、Javaなどの様々なプログラミング言語がサポートされています。次に例を示します。

    • Pythonコード: 「Pythonコードを記述して、列ACTUALおよびPREDICTEDを持つDataFrame上の混同マトリックスを計算します。」
    • SQL DDL: 列名、年齢、収入および国を含むSQL表のDDLを記述します。
    • SQL問合せ: 「CHURN_DT_MODELという名前のOracle Machine Learningデータベース内モデルを使用するSQL問合せを記述して、どの顧客が解約し、どの確率で解約するかを予測します。」

  • 検索拡張生成(RAG)

    ベクトル・ストア・コンテンツを使用してセマンティック類似性検索を行い、LLMレスポンスのプロンプトの正確性と関連性を高めます。

  • 合成データ生成

    ソリューション・テスト、概念実証およびその他の用途のために、スキーマに準拠したLLMを使用して合成データを生成します。合成データは、実際のデータがない場合にアプリケーションのテストを改善し、アプリケーションの全体的な品質を向上させることができます。

    合成データ生成は、Autonomous Databaseクローンまたはメタデータ・クローンの移入にも使用できます。Select AIは、このようなクローンの合成データの生成をサポートします。合成データを使用すると、ユーザー・エクスペリエンスの開発、テストおよび検証を可能にしながら、機密データを保護できます。また、モデル・トレーニング用のサンプル・データやスコアリング用のテスト・データを必要とするAIおよび機械学習プロジェクトにも役立ちます。