Без памяти, без обвязки: почему база данных — это последний рубеж обороны — Кэй Малкольм, Oracle

AAI Engineer
컴퓨터/소프트웨어경영/리더십AI/미래기술

스크립트

00:00:00Таня Кашман Рецензент: Питер ван де Вен
00:00:12Всем привет, вам весело?
00:00:15Ой, от вас нужно гораздо больше энергии.
00:00:18Итак, позвольте представиться, меня зовут Кей Малколм.
00:00:21Я профессиональный инструктор по хип-хопу на пенсии.
00:00:24Так что, если у вас не будет больше энергии, мы начнем...
00:00:28вам весело?
00:00:30Ладно, хорошо.
00:00:32Итак, вот о чем мы сегодня поговорим.
00:00:36Вы, ребята, наверняка много слышали о двух буквах.
00:00:39Кто-нибудь хочет угадать, что это за две буквы
00:00:41и о чем я сегодня буду говорить?
00:00:43Неплохо, DB.
00:00:48Я буду говорить об ИИ," }, { "index14
00:00:50но конкретно я буду говорить об обертках для агентов.
00:00:54Но прежде чем я это сделаю, я хочу представить вам нескольких людей.
00:00:57Вы не против?
00:00:59Да или да?
00:01:00Вы не против?
00:01:01Да.
00:01:02Я предоставила выбор.
00:01:04Да?
00:01:04В общем.
00:01:05Ладно.
00:01:05Ладно, хорошо.
00:01:06Это моя команда.
00:01:09Я руководжу командой управления продуктами для баз данных в Oracle.
00:01:14Я работаю в Oracle очень давно, целых 20 лет.
00:01:17Забавная история.
00:01:18Я начала в 12 лет, так что не нужно ничего считать
00:01:21и складывать в уме.
00:01:24И у нас есть проблема.
00:01:27Проблема в том, что у меня есть одна группа, которая занимается разработкой платформ.
00:01:33А еще у меня есть другая группа, которая создает контент для Live Labs,
00:01:37платформы, которую я написала сама.
00:01:40Так что да, я инженер, но в какой-то мере и псевдоразработчик.
00:01:44И еще у меня есть группа контроля качества.
00:01:48А также группа, которая занимается фронтенд-разработкой.
00:01:52С появлением ИИ вот что я поняла как руководитель.
00:01:57Потому что в эпоху максимального использования токенов в 2025 году, ведь мы же больше не максимизируем токены, верно?
00:02:05Теперь мы используем ответственный ИИ.
00:02:08Но в эпоху максимального использования токенов я обнаружила, что, хотя ИИ делал отдельных сотрудников
00:02:15моей команды быстрее, он создавал другую проблему.
00:02:23Он не делал мою команду более продуктивной.
00:02:28И причина заключалась в том, что когда одна команда из Нидерландов отправляла код в 4 часа утра по моему времени,
00:02:37потому что половина моей команды находится в регионе EMEA, а вторая половина — здесь, в США.
00:02:43Они отправляли код, но не передавали контекст из кодекса.
00:02:49Мы используем кодекс в Oracle.
00:02:51Поэтому, когда команда из США просыпалась,
00:02:56они получали код, но никакой информации о контексте.
00:03:00Итак, мы использовали ИИ для решения проблемы, которую создал сам ИИ.
00:03:07И вот что мы сделали.
00:03:08Хотя нет, сначала я расскажу о другом.
00:03:10Итак, о некоторых проблемах.
00:03:12Контекст, как я уже сказала, не передавался.
00:03:15GitHub это не отслеживал.
00:03:18Мои репозитории расходились.
00:03:21И я спрашивала менеджеров, которые работают на меня: что происходит с вашими командами?
00:03:26Почему мы не движемся быстрее?
00:03:29Мы тратим столько денег на токены.
00:03:31Мы тратим столько денег на ИИ.
00:03:33И все же чего-то не хватает, потому что мы по-прежнему тратим время
00:03:37на тестирование и валидацию.
00:03:39Так что наш конечный результат нас не очень устраивал.
00:03:45Потому что Git записывает код, а не человеческий замысел.
00:03:49Так что это проблема.
00:03:50И хотя создание кода больше не было нашей проблемой, у нас все равно оставалось узкое горлышко.
00:04:03Нам нужен был уровень для совместной работы.
00:04:05Кстати, в аудитории есть члены моей команды.
00:04:10Так что не судите меня строго.
00:04:12И вы знаете, кто вы.
00:04:13Я не говорю, что вы все не сотрудничали.
00:04:17Но теперь у нас появился новый член команды.
00:04:20И этот новый член команды — ИИ.
00:04:23Поэтому нам нужно было выяснить, как отслеживать наш прогресс и следующие шаги.
00:04:29Как рационализировать решения, которые принимал агент.
00:04:39Нам нужно было понять, как разрешать вопросы и конфликты.
00:04:45Так.
00:04:48Запомните мою проблему.
00:04:49Не могли бы вы подержать ее в уме?
00:04:51Прямо здесь.
00:04:51Мы просто отложим ее в коробочку.
00:04:54Позвольте мне дать определение корпоративного агента.
00:04:59Большинство людей думают, что корпоративный агент — это модель и рабочий процесс.
00:05:05Сколько человек со мной согласны?
00:05:08Блин, какая-то тяжелая аудитория.
00:05:10Ладно, один человек.
00:05:12Ладно, остальные считают, что дело в чем-то большем.
00:05:14Хорошо, давайте посмотрим.
00:05:18Может ли быть так, что у настоящего корпоративного агента есть инструменты?
00:05:26Инструменты — это то, с помощью чего он все делает.
00:05:30Контекст.
00:05:33Контекст — это окно контекста.
00:05:35Это то, что находится в самом промпте.
00:05:39Память.
00:05:43И если вы думаете: но погоди, Кей, память...
00:05:46Ты только что сказала, что модель — это вроде как мозг всей операции.
00:05:51Погодите-ка.
00:05:52Мы поговорим о памяти чуть подробнее.
00:05:55Извлечение.
00:05:57Потому что вам не нужно вытаскивать абсолютно все.
00:05:58То есть это способность извлекать именно нужную информацию.
00:06:03И еще, я знаю, что здесь много разработчиков, и вам плевать на безопасность.
00:06:11А мне не плевать на безопасность.
00:06:13Потому что я работаю в самой защищенной компании баз данных.
00:06:17И раньше я работала в одном ведомстве, у которого нет названия.
00:06:22Но защитные механизмы тоже важны.
00:06:25Это и есть обертка.
00:06:27Я говорю метафорами и рассказываю истории.
00:06:31Потому что, если я упомяну это и Марвел, вы сразу поймете, о чем речь.
00:06:38Итак, представьте агента как маленький мозг модели, плавающий в стеклянной банке.
00:06:46Плюс эта обертка.
00:06:49Эта обертка — тело.
00:06:52То есть с ее помощью агент может реально что-то делать и добиваться результатов.
00:06:58Память — это часть центральной нервной системы.
00:07:03И вы помните, центральная нервная система соединяет мозг с остальным телом.
00:07:08Ногами, руками.
00:07:10Это та часть центральной нервной системы, которая переносит контекст.
00:07:16Вы же помните мою проблему с git?
00:07:20Все, что мне было нужно — это память.
00:07:21Ладно.
00:07:22Существует несколько типов памяти.
00:07:26Я выбрала пять, самых распространенных, о которых все говорят.
00:07:29И это те типы, которые я хочу, чтобы вы запомнили.
00:07:32Первый — краткосрочная память.
00:07:34Это сеанс, верно?
00:07:36И если вы сохраняете память процесса ИИ, то краткосрочная память — это...
00:07:44если вы используете чат, cloud code, да, codex, выбирайте на свой вкус.
00:07:49Долгосрочная память сохраняется между сеансами.
00:07:55Эпизодическая память, хмм, что произошло в прошлый раз, когда я взаимодействовала с тем-то и тем-то?
00:08:06Это ваша эпизодическая память.
00:08:09Процедурная память.
00:08:11Инструменты.
00:08:12Предпринятые шаги.
00:08:15И наконец, семантическая память.
00:08:17Семантическая память, потому что мы говорим о корпоративных агентах.
00:08:21Мы не говорим об агенте, которого создала я, Саша Фирс.
00:08:25Ведь помните, я говорила вам, что я танцовщица.
00:08:28Так что, конечно же, моего руководителя аппарата будут звать Саша Фирс, ведь так звали альтер-эго Бейонсе.
00:08:34Есть фанаты Бейонсе?
00:08:37Ладно, извините.
00:08:38Так.
00:08:38Надо сосредоточиться.
00:08:40Ладно.
00:08:40Итак, это типы памяти.
00:08:43Теперь, когда вы определяете этого реального корпоративного агента и эту память,
00:08:49нужно учесть еще кое-что: где ее хранить.
00:08:53И поэтому я расскажу вам одну историю.
00:08:55Но когда я буду ее рассказывать, вы пообещаете мне, что не будете меня судить.
00:09:00Обещаете?
00:09:06Вы обещаете?
00:09:08Вы же меня не записываете, правда?
00:09:10Потому что это выставляет меня не в лучшем свете.
00:09:12Ладно.
00:09:12Хорошо.
00:09:12Мир данных был когда-то простым.
00:09:14Я давно работаю в Oracle, но пришла туда от заказчика.
00:09:17Этот заказчик назывался Southern Company.
00:09:19Это была энергетическая компания.
00:09:20Я сама из Атланты.
00:09:22И меня наняли в Southern Company, потому что я была просто звездой оптимизации производительности.
00:09:28У вас был SQL-запрос.
00:09:29То есть, я выдаю свой возраст, ну и ладно.
00:09:31У вас был SQL-запрос.
00:09:32Я знала все параметры init.ora.
00:09:34Даже те, о которых в техподдержке говорили:
00:09:36не помните их.
00:09:37Не записывайте.
00:09:38Я записывала их в свой блокнотик.
00:09:40Я могла оптимизировать запрос до абсолютного идеала.
00:09:43Затем кто-то из вас подходил к моему столу...
00:09:47Потому что мир состоял из строк и столбцов.
00:09:50Это было прекрасное время моих дней в стиле Эла Банди.
00:09:55И этот человек говорил: «Эй, мне нужно хранить неструктурированные данные».
00:10:01Зачем?
00:10:02Зачем вам это делать?
00:10:04И поэтому я, будучи Кеи, старательным администратором БД, отвечала:
00:10:09«Дайте мне разобраться, и я вернусь к вам с ответом».
00:10:13Вернулась ли я к нему?
00:10:16Я к нему не вернулась.
00:10:18Теперь нужно учесть одну особенность Southern Company:
00:10:21на каждую систему баз данных, которую администрировал специалист,
00:10:24мне приходилось посещать два совещания.
00:10:26Сегодня, когда я слышу о Сарбейнсе-Оксли,
00:10:28меня до сих пор слегка подташнивает.
00:10:31Так что мне нужно было ходить на совещание по безопасности и по патчам.
00:10:34Каждую неделю.
00:10:35Без исключений.
00:10:37И вот из-за того, что этот разработчик установил специализированную базу данных для неструктурированных данных...
00:10:44Ладно, здесь собрались очень умные люди.
00:10:46На сколько совещаний я теперь хожу?
00:10:54На четыре.
00:10:55Ладно, я немного раздражена, но думаю: ладно, мы справимся.
00:10:59Затем они сказали: «Кей, раз ты такой хороший специалист по оптимизации,
00:11:03мне нужно, чтобы ты разобралась с этой взаимосвязью».
00:11:06В Southern Company всё было устроено так:
00:11:08было приложение «люди могут погибнуть».
00:11:11Оно напоминало телефон Nokia, которым пользовались те, кто поднимался на вышки, верно?
00:11:18Вы же попадали в шторм, когда отключается электричество, правда?
00:11:22И вы вполне уверены, что примерно через час-два свет дадут.
00:11:27Так вот, та система, которая подсказывала людям, карабкающимся на эти деревья
00:11:32и рискующим жизнью ради восстановления питания, иногда выдавала ложноположительные
00:11:37или ложноотрицательные результаты.
00:11:39Поэтому они хотели проверить все остальные опоры в этом районе,
00:11:46чтобы избавиться от ложных срабатываний.
00:11:50И я реализовала это с помощью SQL-запроса.
00:11:52Это было потрясающе.
00:11:53Это был пятикратно вложенный оператор union all.
00:11:57Это была одна из моих лучших работ.
00:11:59Пусть выполнение занимало минут двадцать, но это было вроде предшественника графовых баз.
00:12:06Да, они установили Neo4j.
00:12:10Итак, на сколько совещаний я теперь хожу?
00:12:13На шесть.
00:12:14Это проблема.
00:12:16И тогда я — ой, погодите, я забегаю вперед.
00:12:19Знаете, что я сделала?
00:12:20Я уволилась.
00:12:23Я ушла и пришла в Oracle, потому что подумала: это проблема, и, может быть, я смогу перейти в Oracle
00:12:26и помочь ее решить.
00:12:27И тогда мне позвонил Джо Манди и сказал: «Эй, мы устанавливаем Redis.
00:12:33Oracle опаздывает к этому празднику жизни.
00:12:35У нас есть векторная база данных».
00:12:37Понятно.
00:12:40Но в чем проблема, Джо?
00:12:45Агентам теперь нужен доступ ко всем этим данным.
00:12:49И если данные находятся в базе данных Oracle, затем также в неструктурированной JSON-базе,
00:12:55если они в графовой базе и в векторной базе, где ваш единственный источник правды?
00:13:03Агент должен сам это выяснить.
00:13:04Иногда он делает все правильно.
00:13:08Чаще всего он ошибается, и при этом сгорает куча токенов.
00:13:12И теперь, если вы хотите где-то хранить свою память, вы можете сохранять ее в файловой системе.
00:13:20Вы можете хранить ее в Claude или ChatGPT, ведь все мы знаем про файл memory.md.
00:13:29Но это создаст проблемы.
00:13:31И я хочу это проиллюстрировать.
00:13:32Мне нужны четыре добровольца.
00:13:33Я вас вижу.
00:13:34Поднимите руку.
00:13:35Раз.
00:13:36Два.
00:13:37Так, погодите.
00:13:38Три.
00:13:40Мне нужен четвертый.
00:13:41Ага, четвертый сзади.
00:13:42Хорошо, четвертый сзади.
00:13:44Вы будете нашим старым надежным другом.
00:13:47Вы будете реляционной базой данных.
00:13:48Согласны?
00:13:50Вы получили свою роль?
00:13:52Хорошо, а кто-то был здесь.
00:13:54Вы будете моей неструктурированной базой данных.
00:13:57И где мой другой... а, отлично.
00:14:00Вы будете моей графовой базой данных.
00:14:02Вам подходит?
00:14:02Специалист по связям.
00:14:03Вы выглядите как человек, знающий толк в связях.
00:14:05Отлично, хорошо.
00:14:06Четвертый.
00:14:06Где мой четвертый?
00:14:09Это вы?
00:14:09Да.
00:14:10Да, вы моя векторная база данных, хорошо?
00:14:15А теперь все ведите себя очень-очень тихо.
00:14:20Мои четверо добровольцев, мне нужно от вас кое-что.
00:14:24Я кое-что вам скажу,
00:14:27и вам нужно будет решить, как это сохранить,
00:14:31и у кого будет единственный источник правды.
00:14:33Вы не можете вставать со своих мест и должны шептаться,
00:14:37потому что, если будете говорить громко, это плюс пять лишних токенов для вас.
00:14:40Договорились?
00:14:41Ладно, мы готовы?
00:14:42Итак.
00:14:44Корова перепрыгнула через луну.
00:14:48Поехали.
00:14:51Хм.
00:14:53Это ведь не особо работает, да?
00:14:55В этом и проблема.
00:14:56Да.
00:14:58Oracle... И даже если вы забудете все остальное,
00:15:02если вы забудете всё, что я говорю, но запомните одну вещь:
00:15:06Oracle — совсем не та Oracle, какой вы ее себе представляете.
00:15:09Именно поэтому я здесь сегодня.
00:15:11Многие ли из вас знали, что Oracle способна нативно,
00:15:15в одной и той же таблице, вплоть до конкретного раздела,
00:15:19хранить JSON, графы, векторы — мой друг по векторным базам вон там,
00:15:24мой друг по JSON, пространственные данные?
00:15:27Хотите, чтобы ваша память была неизменяемой?
00:15:30Разве блокчейн не поддерживается в той же базе данных?
00:15:32Поднимите руку.
00:15:34Да.
00:15:36У нас проблемы с маркетингом.
00:15:39Так что любые типы данных можно хранить в базе данных 26AI.
00:15:44Любые нагрузки.
00:15:46В любом месте.
00:15:47AWS, GCP, Azure, OCI, локально.
00:15:52Выбор и гибкость.
00:15:54Итак, теперь, когда мы берем это и говорим об агенте,
00:15:57я хочу хранить свою долговременную и процедурную память в реляционной базе.
00:16:02В JSON я хочу хранить краткосрочную и долговременную память.
00:16:05В графовой — процедурную, потому что процедурная определяет взаимосвязи,
00:16:09верно, шаги.
00:16:11Для эпизодической и семантической памяти мне нужны векторы, а также хранение в виде текста.
00:16:17Теперь, если у меня четыре разные базы данных, вы все видели, они не могут общаться друг с другом.
00:16:25Это станет проблемой.
00:16:27И поэтому сегодня я говорю вам, что Oracle AI Database — лучшее место для хранения памяти этого агента,
00:16:35которая будет управлять вашей оболочкой.
00:16:38Помните: ваша оболочка — это тело, а эта память — ваша центральная нервная система.
00:16:44Ладно, вернемся к Poly.
00:16:46Итак, проблему, которая у меня была, мы решили с помощью брокера памяти по имени Poly.
00:16:51Мы использовали память агентов.
00:16:54Мы ушли от этой автоматической непрерывности.
00:16:57Моя команда могла делиться не только кодом, но и контекстом, который отслеживал Poly.
00:17:07Так что, если одно окно контекста содержало процедурную память, эпизодическую, информацию о долговременной памяти,
00:17:15это затем передавалось остальным участникам команды.
00:17:19Их можно назвать агентами, если хотите.
00:17:21Это просто человеческие агенты.
00:17:23Общий доступ между форками.
00:17:26Разработчики в команде сохраняли контроль, пока Poly создавал контекст,
00:17:35определяя, какому форку и ветке он принадлежит и какому коммиту соответствует.
00:17:41Это очень простой пример, но когда вы переносите это в корпоративную среду, происходит вот что.
00:17:49Память становится тем фактором, которым нельзя пренебречь в оболочке агента.
00:17:53Вот три статьи, которые я прочитал в самолете.
00:17:59Первая — от OpenAI, она посвящена их собственному агенту данных.
00:18:03И в ней говорится о том, что их собственному агенту данных на самом деле необходима память.
00:18:11Память была крайне важна, чтобы агент мог правильно фильтровать данные вместо того, чтобы просто сопоставлять строки.
00:18:19Харрисон Чейз сказал: “Ваша оболочка, ваша память, и если вы не владеете своей оболочкой, вы не владеете своей памятью”, что является ключевым.
00:18:27И я уверен, вы все задаетесь вопросом: “Но ведь у Claude есть память. Почему я не могу ее использовать?”
00:18:32Ну, это похоже на файловую память, и это работает для одного пользователя, но точно так же, как в моем примере,
00:18:38когда вы выходите за рамки одного пользователя — а в компании вы обязательно выйдете — это создает проблему.
00:18:45Поэтому у Oracle есть пакет Oracle Agent Memory.
00:18:51PIP install Oracle Agent Memory — и вы получаете доступ к нему; этот наш SDK
00:19:00будет удерживать ваши живые беседы, воспоминания, факты
00:19:05и определять, что стоит сохранять. Итак, если мы посмотрим на Poly: теперь Кевин может поделиться контекстом с Poly,
00:19:14нашим брокером памяти. Мы используем SDK Oracle Agent Memory. Все хранится в Oracle Autonomous Database.
00:19:22Мы можем использовать любую LLM по нашему выбору или локальную модель через контейнер Oracle Private AI Services.
00:19:28И тогда Линда, которая сидит прямо здесь,
00:19:34может взаимодействовать и работать с Кевином без проблем. Да, ИИ делает отдельных людей быстрее.
00:19:42Общая память в базе данных Oracle AI делает команды быстрее. Так что я не хочу, чтобы вы шли на компромиссы.
00:19:49В эпоху ИИ платформа 26AI позволяет выбирать то, что лучше всего. Для памяти агента:
00:19:58файловые системы, хранящиеся в файловой системе базы данных или в самой базе. Если нужно моделирование данных,
00:20:04у вас есть JSON, есть реляционные базы, у нас есть выбор.
00:20:09Так, у меня для вас есть полезные ресурсы. Oracle AI Developer Hub — место, где вы можете найти материалы для кода,
00:20:16приложения, о которых я сегодня говорил. LiveLabs.oracle.com. Если вы участвовали в каких-то
00:20:22наших воркшопах сегодня, то знайте, что один из них я написал сам около шести лет назад и 40 миллионов
00:20:28пользователей назад: потратьте деньги моего тестового стенда OCI, потестируйте любые технологии Oracle в течение шести или
00:20:3812 часов, сколько вам нужно. А еще я даю вам всем по Mac mini. Нет, шучу.
00:20:45Я даю вам OCI mini. Не знаю, знали ли вы, но в OCI есть тариф Always Free. Это самый
00:20:51щедрый тариф среди всех облачных провайдеров, где вы получаете бесплатную базу данных Oracle, бесплатные вычислительные мощности. Вы можете отправлять
00:20:573000 писем в месяц, 200 ГБ хранилища. И если вы перейдете по ссылке, то получите к этому доступ. Или просто
00:21:05поищите в Google Oracle Cloud, Always Free. Свяжитесь со мной. Если вы что-то построите, напишите мне
00:21:14и дайте знать? Да или да? Спасибо.
00:21:35Увидимся в следующий раз.

핵심 요약

Единая база данных Oracle AI Database объединяет все типы памяти корпоративного агента, устраняя разрозненность данных и ускоряя работу команд в эпоху искусственного интеллекта.

하이라이트

  • Использование искусственного интеллекта ускоряет работу отдельных сотрудников, но часто не повышает общую продуктивность команды из-за потери контекста между разработчиками.

  • Корпоративный агент состоит не только из модели и рабочего процесса, но также включает инструменты, контекст, память, извлечение и защитные механизмы.

  • Память агента делится на пять типов: краткосрочная, долгосрочная, эпизодическая, процедурная и семантическая.

  • База данных Oracle AI Database поддерживает нативное хранение реляционных данных, JSON, графов, векторов и блокчейна в рамках одной таблицы.

  • Пакет Oracle Agent Memory и SDK позволяют разработчикам удерживать живые беседы и воспоминания, интегрируя их с любой языковой моделью.

타임라인

Проблемы командной работы в эпоху искусственного интеллекта

  • Искусственный интеллект ускоряет отдельных разработчиков, но не повышает общую продуктивность команды.
  • Разрозненность репозиториев и отсутствие передачи контекста между географически распределенными командами создают узкие горлышки.
  • Системы контроля версий записывают код, но не фиксируют человеческий замысел и контекст принятия решений.

Руководитель управления продуктами для баз данных в Oracle сталкивается с проблемой: разработчики из разных регионов отправляют код, созданный с помощью искусственного интеллекта, но не передают сопутствующий контекст. В результате команда тратит много времени на тестирование и валидацию, а общая скорость работы не увеличивается. Существующие инструменты фиксации кода не справляются с задачей сохранения человеческого замысла.

Анатомия корпоративного агента и типы памяти

  • Корпоративный агент представляет собой модель в сочетании с оберткой, включающей инструменты, контекст, память, извлечение и безопасность.
  • Память агента действует как центральная нервная система, соединяющая модель с остальным телом.
  • Выделяется пять основных типов памяти: краткосрочная, долгосрочная, эпизодическая, процедурная и семантическая.

Понятие корпоративного агента выходит за рамки простой комбинации модели и рабочего процесса. Обертка выполняет роль тела агента, обеспечивая его способность совершать реальные действия. Центральная нервная система агента опирается на память, которая классифицируется на краткосрочную для сеансов, долгосрочную между сеансами, эпизодическую для прошлых взаимодействий, процедурную для шагов и инструментов, а также семантическую.

Проблема разрозненных хранилищ данных

  • Использование специализированных баз данных для разных типов данных увеличивает количество совещаний и административную нагрузку.
  • Хранение памяти агента в раздельных реляционных, неструктурированных, графовых и векторных базах приводит к ошибкам и перерасходу токенов.

Исторический опыт администрирования баз данных показывает, что внедрение новых систем для каждого типа данных приводит к росту числа совещаний по безопасности и поддержке. Когда агентам требуется доступ к информации, распределенной по реляционным базам, JSON-хранилищам, графам и векторным базам, отсутствие единого источника правды вызывает сбои и избыточный расход токенов.

Oracle AI Database как единое хранилище памяти агента

  • Oracle AI Database способна нативно хранить JSON, графы, векторы, реляционные и пространственные данные в одной таблице.
  • Брокер памяти Poly и SDK Oracle Agent Memory обеспечивают общий доступ команд к контексту и истории взаимодействия.
  • Платформа поддерживает использование любых языковых моделей и облачных провайдеров.

Платформа Oracle AI Database решает проблему разрозненности данных, позволяя хранить любые типы нагрузок и памяти в единой структуре. С помощью брокера памяти Poly и пакета Oracle Agent Memory команды могут совместно использовать контекст, код и историю. Это объединяет работу разработчиков и агентов в едином пространстве без необходимости компромиссов между различными базами данных.

커뮤니티 글

아직 글이 없습니다. 이 영상에 대한 첫 번째 글을 작성해 보세요!

이 영상에 대해 글쓰기