[Oracle TechNight#85] Oracle Autonomous Databaseを使ったAI活用入門

Oracle Autonomous Databaseを使ったAI活⽤⼊⾨ Oracle Database Technology Night #85 ⼭川
薫 / 藤本万⾥奈⽇本オラクル株式会社 2024年12⽉19⽇

Copyright © 2024, Oracle and/or its affiliates Agenda 2 1.
Autonomous Database 概要 2. Autonomous DatabaseにおけるAIの活⽤ 3. Oracle APEXにおけるAIの活⽤

クラウドスケールで拡張可能なクラウドネイティブ・データベース Autonomous Database（ADB）とは︖ Copyright © 2024, Oracle and/or its affiliates
4 Autonomous Database ⾼性能データベース・インフラストラクチャ : Oracle Exadata ミッション・クリティカル・データベースかつ⾼速データウェアハウス : Oracle Database ⾃動運⽤、⾼可⽤性・セキュリティのベストプラクティス、統合開発・データツール低コストデータベースの管理と運⽤の⾃動化最新の開発プラットフォーム最新のデータ分析プラットフォーム

クラウドスケールで拡張可能なクラウドネイティブ・データベース低コスト • CPUサイズをオンラインで⾃由に変更、さらに⾃動スケール機能を提供 • クラウドスケールのシステム監視、約7/8の問題を⾃動解決データベースの管理と運⽤の⾃動化 •
セキュリティパッチを含むパッチの⾃動適⽤で安定運⽤に寄与 • テストの⾃動化 • 組み込みの⾼可⽤性とセキュリティ • 使いやすいクローニング最新の開発プラットフォーム • AIを活⽤した組込みローコード開発 • JSONとMongoDB API • クラウドファンクションの呼び出し • 位置情報、グラフなどの⾮構造データの扱いと専⽤開発ツールの提供最新のデータ分析プラットフォーム • マルチクラウド環境でのストレージやDBへのアクセス • データロード・ETLツールを内蔵 • データ共有とクラウドリンク • 機械学習、AutoMLを内蔵 • Select AIとベクトル検索 : AIで⾃然⾔語DB検索 Autonomous Databaseの主な特徴 Copyright © 2024, Oracle and/or its affiliates 5

様々な種類のデータとワークロードをシングル・データ・プラットフォームで Autonomous Databaseで取り扱い可能なデータと開発⼿法 Copyright © 2024, Oracle and/or its affiliates
6 Relational Vector Blockchain Geospatial Cube Graph Documents Key-Value Relationalでの複合ワークロード、JSON、Cube、Graph、 Spatial、Text、Event、Blockchainなどに対応データの種類が異なっても1つのクエリーで処理、複数のDBを使い分ける必要がなく、システム運⽤・セキュリティ等の標準化が可能

Autonomous Databaseはマルチクラウド環境におけるデータの仮想化インターフェース Autonomous Databaseのマルチクラウド・エコシステム Copyright © 2024, Oracle and/or its
affiliates 7 AI データレイクファイル形式データ共有データ統合のソースセキュアなクラウド・ストレージアクセスダイレクトクエリ・アクセスコードレポジトリ通知データ・カタログ Autonomous Database Slack、Teams メール OCI GenAI、Cohere OpenAI、Azure OpenAI Google Gemini Anthropic Hugging Face Github、 AWS Codecommit、 Azure Repos CSV、XML、ZIP、JSON、 Parquet、Avro、ORC OCI Data Catalog、 Amazon Glue OCI Azure AWS Google Cloud Snowflake、Redshift PostgreSQL、 MySQL SQL Server、Azure SQL Azure Synapse Anlytics Db2、Salesforce BigQuery、etc... tableau、Power BI、databricks、 BigQueryQlik、Looker、Azure、 dremio、etc... Spark、pandas、 presto、trino、 Hive、etc... Oracle Database、MySQL、 SQL Server、Informix、 Db2、 PostgreSQL、etc. Redshift、Snowflake、 BigQuery、etc. Hive、cassandra、MAPR DataStax、Pivotal、 Spark、etc. Oracle Apps Salesforce、ServiceNow SAP HANA、etc. ebay、Google Analytics QuickBooks、Hobspot、Etc. Dynamics 365、sage、 endesk、SharePoint、etc. Jira Software、Aha! GitHub、Qmetry、etc. JDBC、REST API、etc.

最新のデータ分析のための組み込みツールインストール不要で数分でデプロイ可能 {JSON} JSON ワークシート JSON Worksheet Notebooks ロー・コード APEX
Low-code APEX データ・モデリング Data Modeling SQL ワークシート SQL Worksheet REST Services データ共有 Data Sharing データ分析 Data Analysis セマンティック・モデリング Semantic Modeling グラフ・モデリング Graph Modeling データ統合 Data Integration MLモデリング ML Modeling Spatial Database Vault データ・セーフ Data Safe データ・カタログ Data Catalog 8 Copyright © 2024, Oracle and/or its affiliates

クラウドスケールで拡張可能なクラウドネイティブ・データベース Autonomous Database（ADB）とは︖（再掲） Copyright © 2024, Oracle and/or its affiliates
9 Autonomous Database ⾼性能データベース・インフラストラクチャ : Oracle Exadata ミッション・クリティカル・データベースかつ⾼速データウェアハウス : Oracle Database ⾃動運⽤、⾼可⽤性・セキュリティのベストプラクティス、統合開発・データツール低コストデータベースの管理と運⽤の⾃動化最新の開発プラットフォーム最新のデータ分析プラットフォーム

⽣成AIを活⽤した⾃然⾔語プロンプトによるDBデータ検索、ベクトル検索、合成データ⽣成 • Select AI (for Natural Language Interaction) • ⼤規模⾔語モデル（LLM）を利⽤して、⾃然⾔語プロンプトからSQLを⽣成、実⾏
• Select AI with Retrieval Augmented Generation (RAG) • クラウド・ストレージ上の企業データ（ファイル）からベクトル・ストアおよびベクトル索引を作成するプロセスを⾃動化 • ⼊⼒された⾃然⾔語プロンプトからベクトル埋め込みを⽣成し、ベクトル索引を使⽤してベクトル検索を実⾏、ベクトル検索の実⾏結果を使⽤して⼊⼒された⾃然⾔語プロンプトを補強し、LLMに問合せを実⾏ • Synthetic Data Generation(SDG) • ⼤規模⾔語モデル（LLM）を使⽤して、⼊⼒された⾃然⾔語プロンプトを考慮した、より適切でスキーマに特化した合成データを⽣成 Autonomous DatabaseにおけるAIの活⽤ Copyright © 2024, Oracle and/or its affiliates 11 19c 23ai 19c 23ai 23ai

Copyright © 2024, Oracle and/or its affiliates Select AI (for
Natural Language Interaction) 12

Select AIとは Select AI (for Natural Language Interaction) Copyright ©
2024, Oracle and/or its affiliates 13 ü LLMを利⽤して、⾃然⾔語プロンプトからSQLを⽣成、実⾏ ü データベースに対する⾃然⾔語を使⽤した問合せ ü 様々なAIプロバイダをサポート ü OCI Generative AI Service ü OpenAI ü Cohere ü Azure OpenAI Service ü Google Gemini ü Anthropic ü Hugging Face 19c 23ai

⼤規模⾔語モデル（LLM）を利⽤して、⾃然⾔語プロンプトからSQLを⽣成、実⾏ Select AI︓SQL⽣成のプロセスフロー Copyright © 2024, Oracle and/or its affiliates
14 Cohere Find the top 3 baby boomer spenders AIプロファイル作成 • メタデータ • 使⽤するLLM プロンプトの⽣成 • プロファイル + 質問 • 表、列のコメント（オプション） LLMを使⽤した SQLの⽣成 OCI Generative AI クエリーの結果または SQLをアプリに返す REST 1 2 3 4 Azure OpenAI OpenAI Google Gemini Anthropic Hugging Face

DBMS_CLOUD_AI.CREATE_PROFILEプロシージャ BEGIN DBMS_CLOUD_AI.CREATE_PROFILE( profile_name => 'OPENAI_GPT4', -- 作成するAIプロファイル名 attributes =>
'{"provider": "openai", -- AIプロバイダ "model": "gpt-4", -- モデル "credential_name": "OPENAI_CRED", -- モデルへのアクセス時に使⽤するクレデンシャル "object_list": [{"owner":"MOVIESTREAM","name":"movies"}, -- 使⽤するオブジェクト {"owner":"MOVIESTREAM","name":"streams"}, {"owner":"MOVIESTREAM","name":"v_customer"}, {"owner":"MOVIESTREAM","name":"genre"}, {"owner":"MOVIESTREAM","name":"actors"}] }' ); END; / Select AI︓AIプロファイルの作成 Copyright © 2024, Oracle and/or its affiliates 15 マニュアル︓CREATE_PROFILEプロシージャ

DBMS_CLOUD_AI.CREATE_PROFILEプロシージャの主なオプション（Attribute）属性（Attribute）説明 provider 使⽤するAIプロバイダ model 使⽤するLLMのモデル credential_name 使⽤するクレデンシャル名 object_list
使⽤するスキーマ・オブジェクトのリスト comments LLMに送信するメタデータにコメントを含める（TRUE/FALSE） conversation 会話履歴を有効化する（TRUE/FALSE） max_tokens 使⽤する最⼤トークンの数 stop_tokens ストップ・トークン（ストップ・シーケンス）をJSON配列で指定 temperature ⽣成モデル使⽤時の温度（temperature）を指定 azure_resource_name Azure OpenAI Serviceのリソース名 azure_deployment_name Azure OpenAI Serviceのデプロイ名 Select AI︓AIプロファイルの作成 Copyright © 2024, Oracle and/or its affiliates 16 マニュアル︓Profile Attributes

使⽤可能なAIプロバイダとLLM（1） • OCI Generative AI Service（oci） • meta.llama-3.1-70b-instruct • meta.llama-3.1-405b-instruct
• meta.llama-3.2-90b-vision-instruct • cohere.command-r-16k • cohere.command–r-plus • Cohere（cohere） • command • command-nightly (experimental) • command-r • command-r-plus • command-light • command-light-nightly (experimental) • カスタムモデル • OpenAI（openai） • gpt-3.5-turbo • gpt-4o • gpt-4o-mini • gpt-4 • gpt-4-0613 • gpt-4-32k • gpt-4-32k-0613 • gpt-3.5-turbo-0613 • gpt-3.5-turbo-16k • gpt-3.5-turbo-16k-0613 • Azure OpenAI Service（azure） • GPT-4o • GPT-4 • GPT-4 Turbo with Vision • GPT-3.5-Turbo Select AI︓AIプロファイルの作成 Copyright © 2024, Oracle and/or its affiliates 17 2024/12現在 ※太字はデフォルトのモデルマニュアル︓Select your AI Provider and LLMs

使⽤可能なAIプロバイダとLLM（2） • Google（google） • gemini-1.5-flash • gemini-1.5-pro • gemini-1.0-pro •
Anthropic（anthropic） • claude-3-5-sonnet-20240620 • claude-3-opus-20240229 • claude-3-sonnet-20240229 • Hugging Face（huggingface） • Mixtral-8x7B-Instruct-v0.1 • Meta-Llama-3-70B-Instruct • Qwen1.5-1.8B • その他のチャットモデル Select AI︓AIプロファイルの作成 Copyright © 2024, Oracle and/or its affiliates 18 ※太字はデフォルトのモデル 2024/12現在マニュアル︓Select your AI Provider and LLMs

利⽤可能なリージョンと事前トレーニング済みモデル（専⽤AIクラスタ不要モデル）リージョンリージョン識別⼦ Chat Model Embedding Model Brazil East (Sao
Paulo) sa-saopaulo-1 cohere.command-r-08-2024 cohere.command-r-plus-08-2024 meta.llama-3.1-70b-instruct meta.llama-3.2-90b-vision-instruct cohere.embed-english-v3.0 cohere.embed-multilingual-v3.0 Germany Central (Frankfurt) eu-frankfurt-1 cohere.command-r-08-2024 cohere.command-r-plus-08-2024 meta.llama-3.1-70b-instruct cohere.embed-english-v3.0 cohere.embed-multilingual-v3.0 Japan Central (Osaka) ap-osaka-1 cohere.command-r-08-2024 cohere.command-r-plus-08-2024 meta.llama-3.1-70b-instruct meta.llama-3.2-90b-vision-instruct cohere.embed-english-v3.0 cohere.embed-multilingual-v3.0 UK South (London) uk-london-1 cohere.command-r-08-2024 cohere.command-r-plus-08-2024 meta.llama-3.1-70b-instruct cohere.embed-english-v3.0 cohere.embed-multilingual-v3.0 US Midwest (Chicago) us-chicago-1 cohere.command-r-08-2024 cohere.command-r-plus-08-2024 meta.llama-3.1-70b-instruct meta.llama-3.2-90b-vision-instruct meta.llama-3.1-405b-instruct cohere.embed-english-v3.0 cohere.embed-multilingual-v3.0 cohere.embed-english-light-v3.0 cohere.embed-multilingual-light-v3.0 OCI Generative AI Service Copyright © 2024, Oracle and/or its affiliates 19 2024/12現在マニュアル︓Pretrained Foundational Models in Generative AI

LLMのハルシネーション LLMがSQLを⽣成する際にはハルシネーションが発⽣しうるため、以下のようなケースが発⽣する可能性がある • SELECT AI実⾏時に、⽣成されたSQL問合せを特定の⾃然⾔語プロンプトに対して実⾏できない • SELECT AI実⾏時に、特定の⾃然⾔語プロンプトに対してSQL問合せを⽣成できない • SELECT
AI実⾏時に、⾃然⾔語プロンプトに対して正しい結果を⽣成するSQL問合せがLLMによって⽣成されない例えば、 • スキーマ・オブジェクトのメタデータ（表名、列名）が英語表記の環境で、⽇本語でプロンプトを⼊⼒した場合 • 列データが実際の名称や値ではなくコード化されていて、実際の名称、値はマスタ表に格納されている場合対応策︓ • 表および列にコメントを設定し、AIプロファイルでコメントの送信を有効にする（"comments":"TRUE"を設定） • COMMENT ON TABLE、COMMENT ON COLUMN • ビューを作成して、列値に実際の名称や値が格納されるようにする Select AI利⽤時の注意点 Copyright © 2024, Oracle and/or its affiliates 20

新しい⾃然⾔語アプリケーションの拡張や構築が容易標準的なSELECT⽂を使⽤し、その後にAIというキーワードと⾃然⾔語による質問を続ける Select AI︓実⾏例 Copyright © 2024, Oracle and/or
its affiliates 21 runsql ⽣成されたSQLを実⾏し、結果セットを返す（指定しない時のデフォルト） narrate ⽣成されたSQLの実⾏結果をLLMに送信し、⾃然⾔語で結果を返す showsql ⽣成されたSQLを返す explainsql ⽣成されたSQLの説明を⾃然⾔語で返す chat ⼀般的なAIチャットを実⾏する（DBデータは利⽤しない）オプションの ACTION キーワード: マニュアル︓AIキーワードを使⽤したプロンプトの⼊⼒

会話履歴を使⽤ • AIプロファイルのattributeに「"conversation" : "true"」を追加することで、会話履歴を有効化可能 • AIプロバイダにOCI Generative AI Service、OpenAIおよびAzure
OpenAI Serviceを指定した場合に利⽤可能 Select AI "Conversation" Copyright © 2024, Oracle and/or its affiliates 22

Select AIをステートレスで実⾏ • SELECT AI⽂はDatabase Actions、APEXではサポートされない • 代わりにDBMS_CLOUD_AI.GENERATEファンクションを使⽤ • サポートされるアクションはshowsql（デフォルト）/explainsql/narrate/chatのみでrunsqlはサポートされない
DBMS_CLOUD_AI.GENERATEファンクション Copyright © 2024, Oracle and/or its affiliates 23 SQL> SELECT 2 DBMS_CLOUD_AI.GENERATE( prompt => 'how many customers', -- ⾃然⾔語プロンプト 3 profile_name => 'GENAI', -- 使⽤するAIプロファイル 4 action => 'showsql') sql – 実⾏するSELECT AIアクション 5 FROM dual; SQL -------------------------------------------------------------------------------- SELECT COUNT("c"."CUST_ID") AS "customer_count" FROM "SH"."CUSTOMERS" "c" SQL> マニュアル︓GENERATEファンクション

0. ネットワークACLの設定（OCI Generative AI Service以外を使⽤する場合） Select AIの利⽤⼿順 Copyright © 2024,
Oracle and/or its affiliates 24 -- adminユーザとして実⾏ BEGIN DBMS_NETWORK_ACL_ADMIN.APPEND_HOST_ACE( host => 'api.openai.com', -- AIプロバイダのAPIエンドポイント ace => xs$ace_type(privilege_list => xs$name_list('http'), principal_name => 'ADB_USER', -- Select AIを使⽤するDBユーザ名 principal_type => xs_acl.ptype_db) ); END; / マニュアル︓APPEND_HOST_ACEプロシージャ

1. Select AIを使⽤するユーザに必要なパッケージの実⾏権限を付与 Select AIの利⽤⼿順 Copyright © 2024, Oracle and/or
its affiliates 25 -- adminユーザとして実⾏ GRANT EXECUTE ON DBMS_CLOUD_AI TO select_ai_user; マニュアル︓APPEND_HOST_ACEプロシージャ

2. AIプロバイダにアクセスする際に使⽤するクレデンシャルの作成 Select AIの利⽤⼿順 Copyright © 2024, Oracle and/or its
affiliates 26 BEGIN DBMS_CLOUD.CREATE_CREDENTIAL( credential_name => 'GENAI_CRED', -- 作成するクレデンシャルの名前 user_ocid => 'ocid1.user.oc1....', -- OCIユーザのOCID tenancy_ocid => 'ocid1.tenancy.oc1....', -- テナンシのOCID private_key => 'vZ6cO...', -- OCIユーザのプライベートキー fingerprint => '86:7d:...' -- フィンガープリント ); END; / マニュアル︓CREATE_CREDENTIALプロシージャ

3. AIプロファイルの作成 Select AIの利⽤⼿順 Copyright © 2024, Oracle and/or its
affiliates 27 BEGIN DBMS_CLOUD_AI.CREATE_PROFILE( profile_name =>'GENAI', -- 作成するAIプロファイル名 attributes =>'{ "provider" : "oci", -- Select AIで使⽤するAIプロバイダ "region" : "ap-osaka-1", -- OCI GenAI Serviceを使⽤するリージョン "model" : "meta.llama-3.1-70b-instruct", -- Select AIで使⽤するモデル "credential_name" : "GENAI_CRED", -- AIプロバイダアクセス時に使⽤するクレデンシャル "comments" : "TRUE", -- 表や列のコメントの利⽤を有効化 "conversation" : "TRUE", -- 会話履歴を有効化 "object_list" : [ -- Select AIの対象とするスキーマ・オブジェクトのリスト {"owner": "SH", "name": "customers"}, {"owner": "SH", "name": "products"}] }' ); END; / マニュアル︓CREATE_PROFILEプロシージャ

4. セッションで使⽤するAIプロファイルの設定し、SELECT AIを実⾏ Select AIの利⽤⼿順 Copyright © 2024, Oracle and/or
its affiliates 28 EXEC DBMS_CLOUD_AI.SET_PROFILE('GENAI'); -- 使⽤するAIプロファイル名を指定 SELECT AI how many customers exist; Number of Customers ------------------- 55500 マニュアル︓SET_PROFILEプロシージャ

Copyright © 2024, Oracle and/or its affiliates Select AI with
Retrieval Augmented Generation (Select AI RAG) 29

Select AI RAGとは ü LLMの知識とエンタープライズ・データの間のナレッジ・ギャップを解消 ü データ・レイクに対する⾃然⾔語プロンプトを使⽤した問合せ ü フルマネージドのベクトル索引パイプラインにより、新しいデータのオーケストレーション・ステップを⾃動化
ü ベクトル・ストア（表）の作成 ü クラウド・ストレージ内にあるデータのチャンク分割 ü ベクトル埋め込みの⽣成とベクトル・ストアへの格納 ü ベクトル索引の作成 ü ⼀定間隔でクラウド・ストレージ内にあるデータの変更を確認し、変更があったらベクトル・ストア、ベクトル索引を更新 Select AI with Retrieval Augmented Generation (RAG) Copyright © 2024, Oracle and/or its affiliates 30 RAG 23ai

Select AI RAGはベクトル・コンテンツの作成と更新を⾃動化 Select AI with Retrieval Augmented Generation (RAG)
Copyright © 2024, Oracle and/or its affiliates 31 Embedding モデルベクトル・ストア Object Storage 1. ⼊⼒データ（ファイル） 2. チャンク化したデータを送信 3. ベクトル埋め込みを返す 4. ベクトル埋め込みをベクトル・ストアに格納し、ベクトル索引を作成 DBMS_CLOUD_AI.CREATE_VECTOR_INDEXプロシージャ 5. ⼀定間隔でクラウド・ストアの内容を確認して、ベクトル埋め込みをロードし、ベクトル索引を更新 Autonomous Database AIプロバイダ txt, csv, json

ベクトル・ストア、ベクトル索引を作成し、RAGパイプラインを使⽤してオブジェクト・ストアからデータを投⼊ RAGの利⽤に必要な以下のプロセスを1つのプロシージャで実現 l ベクトル・ストア（表）の作成 l クラウド・ストレージ内にあるデータのチャンク分割 l ベクトル埋め込みの⽣成とベクトル・ストアへの格納 l ベクトル索引の作成
l ⼀定間隔でクラウド・ストレージ内にあるデータの変更を確認し、ベクトル・ストア、ベクトル索引を更新 DBMS_CLOUD_AI.CREATE_VECTOR_INDEXプロシージャ Copyright © 2024, Oracle and/or its affiliates 32

BEGIN DBMS_CLOUD_AI.CREATE_VECTOR_INDEX( index_name => 'MY_INDEX', -- 作成するベクトル索引の名前 attributes => '{"vector_db_provider"
: "oracle", -- 'oracle'固定（2024/12現在） "profile_name" : "OCI_GENAI", -- 使⽤するAIプロファイル "location" : "https://objectstorage.us-phoenix-1." || "oraclecloud.com/n/mynamespace/b/mybucket", -- オブジェクト・ストアのURI "object_store_credential_name" : "OS_CRED", -- オブジェクト・ストアのクレデンシャル "vector_table_name" : "MY_VECROT_STORE", -- ベクトル・ストアとして作成する表の名前 "vector_distance_metric" : "COSINE", -- ベクトル距離計算のタイプ "chunk_size" : 2048, -- チャンクサイズ "chunk_overlap" : 256, -- 隣接するテキストのチャンク間で重複する⽂字の量 "refresh_rate" : 720}' -- ベクトル・ストアの更新間隔 ); END; / ベクトル・ストア、ベクトル索引を作成し、RAGパイプラインを使⽤してオブジェクト・ストアからデータを投⼊ DBMS_CLOUD_AI.CREATE_VECTOR_INDEXプロシージャ Copyright © 2024, Oracle and/or its affiliates 33 マニュアル︓CREATE_VECTOR_INDEXプロシージャ

主なオプション（Attribute）属性（Attribute）説明 chunk_size ⼊⼒データをチャンク化する際のチャンクサイズ chunk_overlap 隣接するテキストのチャンクの間の⽂字の重なり量 location オブジェクト・ストアの場所（URL） match_limit
ベクトル検索で返す結果の最⼤数 object_storage_credential_name オブジェクト・ストアにアクセスする際に使⽤するクレデンシャル pipeline_name 作成するデータロード・パイプラインの名前 profile_name 使⽤するAIプロファイルの名前 refresh_rate ベクトル・ストア内のデータの更新間隔（分）、デフォルトは1⽇（1440分） vector_distance_metric データベース内のベクトルを⽐較するために使⽤される距離計算のタイプ vector_table_name ベクトル埋め込みとチャンクされたデータを格納する表の名前 vector_dimension ベクトル・ストア内の各ベクトルの次元数 vector_db_provider ベクトル・ストアを管理するプロバイダ名（'oracle'固定） DBMS_CLOUD_AI.CREATE_VECTOR_INDEXプロシージャ Copyright © 2024, Oracle and/or its affiliates 34 マニュアル︓ベクトル索引属性

vector_distance_metricに指定可能なベクトル距離計算のタイプ DBMS_CLOUD_AI.CREATE_VECTOR_INDEXプロシージャ Copyright © 2024, Oracle and/or its affiliates 35
•EUCLIDEAN（ユークリッド距離） •L2_SQUARED （ユークリッド平⽅距離) •COSINE (コサイン類似度︓デフォルト) •DOT（ドット積類似度） •MANHATTAN（マンハッタン距離） •HAMMING（ハミング距離）マニュアル︓ベクトル索引属性 2024/12現在

例ベクトル索引の作成 Copyright © 2024, Oracle and/or its affiliates 36
BEGIN DBMS_CLOUD_AI.CREATE_PROFILE( profile_name => 'GENAI_TEXT_TRANSFORMER', attributes => '{"provider": "oci", "credential_name": "OCI$RESOURCE_PRINCIPAL", "embedding_model": "cohere.embed-multilingual-v3.0" }' ); END; 埋め込みモデルの指定 AIプロファイルの作成 BEGIN DBMS_CLOUD_AI.CREATE_VECTOR_INDEX( index_name => 'MY_VECTOR_INDEX', attributes => '{"vector_db_provider": "oracle", "location": "https:.../my_namespace/my_bucket/my_data_folder", "object_storage_credential_name": "OCI$RESOURCE_PRINCIPAL", "profile_name": "GENAI_TEXT_TRANSFORMER", "vector_dimension": 1536, "vector_distance_metric": "cosine", "chunk_overlap":128, "chunk_size":1024, "refresh_rate": 60}'); END; ベクトル索引の作成ベクトル・ストア、ベクトル索引、 RAGパイプラインの作成

Select AI RAGで使⽤するAIプロファイルの主なオプション（Attribute）属性（Attribute）説明 provider 使⽤するAIプロバイダ model 使⽤する⽣成モデル embedding_model
使⽤する埋め込み（embedding）モデル credential_name 使⽤するクレデンシャル名 vector_index_name 使⽤するベクトル索引名 max_tokens 予測に使⽤するトークンの数 temperature ⽣成モデル使⽤時の温度（temperature）を指定 azure_resource_name 使⽤するAzure OpenAI Serviceのリソース名 azure_deployment_name 使⽤するAzure OpenAI Serviceのデプロイ名 azure_embedding_deployment_name 使⽤するAzure OpenAI Serviceの埋め込み（embedding）モデル名ベクトル索引の作成 Copyright © 2024, Oracle and/or its affiliates 37 マニュアル︓Profile Attributes

使⽤可能なAIプロバイダと埋め込み（Embedding）モデル • OCI Generative AI Service（oci） • cohere.embed-english-v3.0 • cohere.embed-multilingual-v3.0
• cohere.embed-english-light-v3.0 • cohere.embed-multilingual-light-v3.0 • Cohere（cohere） • embed-english-v2.0 • OpenAI（openai） • text-embedding-ada-002 • Azure OpenAI Service（azure） • text-embedding-ada-002 • Google（google） • text-embedding-004 ベクトル索引の作成 Copyright © 2024, Oracle and/or its affiliates 38 2024/12現在 ※太字はデフォルトのモデルマニュアル︓Select your AI Provider and LLMs

‘narrate’ アクションを使⽤して、Select AI RAGを実⾏ Select AI RAGの実⾏ Copyright © 2024,
Oracle and/or its affiliates 39 Embedding モデルベクトル・ストア ʻnarrateʼを使⽤して質問 1. プロンプトのチャンクを送信 2. ベクトル埋め込みを返す 4. Top-Kのベクトル検索結果を返すユーザー結果を取得 3. ベクトル索引を検索 5. ベクトル検索結果によって拡張されたプロンプトを送信 6. ⽣成された結果を返すテキスト⽣成モデル AIプロバイダ AIプロバイダ Autonomous Database SELECT AI NARRATE Oraboosterとは;

0. ネットワークACLの設定（OCI Generative AI Service以外を使⽤する場合） Select AI RAGの利⽤⼿順 Copyright ©
2024, Oracle and/or its affiliates 40 -- adminユーザとして実⾏ BEGIN DBMS_NETWORK_ACL_ADMIN.APPEND_HOST_ACE( host => 'api.openai.com', -- AIプロバイダのエンドポイント ace => xs$ace_type(privilege_list => xs$name_list('http'), principal_name => 'ADB_USER', -- Select AIを使⽤するDBユーザ名 principal_type => xs_acl.ptype_db) ); END; / マニュアル︓APPEND_HOST_ACEプロシージャ

1. Select AI RAGを使⽤するユーザに必要なパッケージの実⾏権限を付与 Select AI RAGの利⽤⼿順 Copyright © 2024,
Oracle and/or its affiliates 41 -- adminユーザとして実⾏ GRANT EXECUTE ON DBMS_CLOUD_AI TO select_ai_user; GRANT EXECUTE ON DBMS_CLOUD_PIPELINE TO select_ai_user; マニュアル︓APPEND_HOST_ACEプロシージャ

2. AIプロバイダにアクセスする際に使⽤するクレデンシャルの作成 Select AI RAGの利⽤⼿順 Copyright © 2024, Oracle and/or
its affiliates 42 BEGIN DBMS_CLOUD.CREATE_CREDENTIAL( credential_name => 'OCI_GENAI_CRED', user_ocid => 'ocid1.user.oc1....', tenancy_ocid => 'ocid1.tenancy.oc1....', private_key => 'vZ6cO...', fingerprint => '86:7d:...' ); END; / マニュアル︓CREATE_CREDENTIALプロシージャ

3. Object Storageにアクセスする際に使⽤するクレデンシャルの作成 Select AI RAGの利⽤⼿順 Copyright © 2024, Oracle
and/or its affiliates 43 BEGIN DBMS_CLOUD.CREATE_CREDENTIAL( credential_name => 'OCI_OS_CRED', user_ocid => 'ocid1.user.oc1....', tenancy_ocid => 'ocid1.tenancy.oc1....', private_key => 'vZ6cO...', fingerprint => '86:7d:...' ); END; / マニュアル︓CREATE_CREDENTIALプロシージャ

4. AIプロファイルの作成 Select AI RAGの利⽤⼿順 Copyright © 2024, Oracle and/or
its affiliates 44 BEGIN DBMS_CLOUD_AI.CREATE_PROFILE( profile_name =>'GENAI_RAG', attributes =>'{ "provider" : "oci", "region" : "ap-osaka-1", "model" : "meta.llama-3.1-70b-instruct", "embedding_model" : "cohere.embed-multilingual-v3.0", "credential_name" : "OCI_GENAI_CRED", "vector_index_name" : "MY_VECTOR_INDEX" }' ); END; / マニュアル︓CREATE_PROFILEプロシージャ

5. DBMS_CLOUD_AI.CREATE_VECTOR_INDEXを実⾏（ベクトル・ストア、ベクトル索引およびベクトル・ストア更新のためのパイプラインの作成） Select AI RAGの利⽤⼿順 Copyright © 2024, Oracle
and/or its affiliates 45 BEGIN DBMS_CLOUD_AI.CREATE_VECTOR_INDEX( index_name => 'MY_INDEX', attributes => '{"vector_db_provider": "oracle", "location": "https://objectstorage.ap-tokyo- 1.oraclecloud.com/n/namespace/b/bucketname/o/", "object_storage_credential_name": "OCI_OS_CRED", "profile_name": "GENAI_RAG", "vector_distance_metric": "cosine", "vector_dimension": 1024, "chunk_overlap":128, "chunk_size":400 }' ); END; / マニュアル︓CREATE_VECTOR_INDEXプロシージャ

6. セッションで使⽤するAIプロファイルの設定し、Select AI RAG（SELECT AI NARRATE）を実⾏ Select AI RAGの利⽤⼿順 Copyright
© 2024, Oracle and/or its affiliates 46 EXEC DBMS_CLOUD_AI.SET_PROFILE('GENAI_RAG'); SELECT AI NARRATE OraBoosterとは; マニュアル︓SET_PROFILEプロシージャ

Copyright © 2024, Oracle and/or its affiliates Synthetic Data Generation（SDG）
47

Synthetic Data Generation（合成データ⽣成）とは ü ⼊⼒された⾃然⾔語プロンプトを考慮し、LLMを使⽤して現実的な合成データを⽣成 ü Autonomous Database メタデータ・クローンとの
統合によるテスト/開発シナリオ ü シンプルかつスケーラブル Synthetic Data Generation (SDG) Copyright © 2024, Oracle and/or its affiliates 48 19c 23ai

主なユースケース Synthetic Data Generationのユースケース Copyright © 2024, Oracle and/or its
affiliates 49 新規プロジェクトの早期⽴ち上げメタデータ・クローンへのテストデータの投⼊ユーザー・エクスペリエンスの検証機械学習とAIプロジェクト

⾃然⾔語プロンプトに沿った合成データをLLMを使⽤して⽣成し、既存の表にロード Synthetic Data Generationのプロセス Copyright © 2024, Oracle and/or its
affiliates 50 ユーザー Synthetic Data Generation 表のメタデータの取得プロンプトの処理リクエストの⽣成レスポンスの処理バルクINSERT LLM AIプロバイダ {AIプロファイル, 対象となる表, レコード数, プロンプト} {リクエスト} {⾏データ} Autonomous Database DBMS_CLOUD_AI.GENERATE_SYNTHETIC_DATAプロシージャ

LLMを使⽤して⾃然⾔語プロンプトに沿った合成データを⽣成し、既存の表にロード • 単⼀の表に対してだけでなく、⼀度に複数の表に対して、指定したレコード数の合成データを⽣成してロード • ユーザー・プロンプトを指定して、合成データ⽣成のためのガイドを追加可能 • 空の表だけでなく、すでにデータが格納されている表にも合成データをロード（追加）可能 • サンプリングした既存のデータをガイドとした合成データの⽣成 •
表の統計情報を使⽤した合成データの⽣成（メタデータ・クローン） • 処理の優先度（並列度）を指定可能 DBMS_CLOUD_AI.GENERATE_SYNTHETIC_DATAプロシージャ Copyright © 2024, Oracle and/or its affiliates 51 マニュアル︓GENERATE_SYNTHETIC_DATAプロシージャ

例）単⼀表に対する合成データのロード DBMS_CLOUD_AI.GENERATE_SYNTHETIC_DATAプロシージャ Copyright © 2024, Oracle and/or its affiliates 52
BEGIN DBMS_CLOUD_AI.GENERATE_SYNTHETIC_DATA( profile_name => 'OCI_GENAI, -- 使⽤するAIプロファイル object_name => 'EMP' -- 合成データの⽣成対象となる表 owner_name => 'SCOTT', -- 合成データの⽣成対象となる表の所有者 record_count => 100, -- ⽣成するレコード数 user_prompt => 'COMM for all employees is 1000', -- 合成データ⽣成をガイドするプロンプト params => '{"comments":"true", -- データ⽣成をガイドするためのLLMへのコメント送信を有効化 "priority":"MEDIUM"}' -- LLMに送信されるパラレル・リクエストの数を定義する優先度 ); END; / マニュアル︓GENERATE_SYNTHETIC_DATAプロシージャ

例）複数表に対する合成データのロード DBMS_CLOUD_AI.GENERATE_SYNTHETIC_DATAプロシージャ Copyright © 2024, Oracle and/or its affiliates 53
BEGIN DBMS_CLOUD_AI.GENERATE_SYNTHETIC_DATA( profile_name => 'OCI_GENAI', -- 使⽤するAIプロファイル object_list => '[ --合成データの⽣成対象となる表のリスト（配列） {"owner": "ADB_USER", "name": "Director","record_count":5}, {"owner": "ADB_USER", "name": "Movie_Actor","record_count":5}, {"owner": "ADB_USER", "name": "Actor","record_count":10}, {"owner": "ADB_USER", "name": "Movie", "record_count":5, "user_prompt":"all movies are released in 2009"} ]' ); END; / マニュアル︓GENERATE_SYNTHETIC_DATAプロシージャ

主なオプション（パラメータ）説明 profile_name 使⽤するAIプロファイルの名前 object_name 合成データの⽣成対象となるオブジェクト名（表名） owner_name 合成データの⽣成対象となるオブジェクト名の所有者（ユーザ） record_count ⽣成する合成データのレコード数
user_prompt データ⽣成をガイドするためのプロンプト object_list 合成データの⽣成対象となるオブジェクトのリスト（複数表を対象とする場合） sample_rows データ⽣成をガイドするサンプルとして使⽤する表の⾏数 priority 合成データを⽣成するためにLLMに送信されるパラレル・リクエストの数を定義する優先度（HIGH/MEDIUM/LOW） comments データ⽣成をガイドするためのコメントを有効化または無効化（TRUE/FALSE） DBMS_CLOUD_AI.GENERATE_SYNTHETIC_DATAプロシージャ Copyright © 2024, Oracle and/or its affiliates 54 マニュアル︓GENERATE_SYNTHETIC_DATAプロシージャ

0. ネットワークACLの設定（OCI Generative AI Service以外を使⽤する場合） Synthetic Data Generationの利⽤⼿順 Copyright ©
2024, Oracle and/or its affiliates 55 -- adminユーザとして実⾏ BEGIN DBMS_NETWORK_ACL_ADMIN.APPEND_HOST_ACE( host => 'api.openai.com', -- AIプロバイダのエンドポイント ace => xs$ace_type(privilege_list => xs$name_list('http'), principal_name => 'ADB_USER', -- Select AIを使⽤するDBユーザ名 principal_type => xs_acl.ptype_db) ); END; / マニュアル︓APPEND_HOST_ACEプロシージャ

1. Synthetic Data Generationを使⽤するユーザに必要なパッケージの実⾏権限を付与 Synthetic Data Generationの利⽤⼿順 Copyright © 2024,
Oracle and/or its affiliates 56 -- adminユーザとして実⾏ GRANT EXECUTE ON DBMS_CLOUD_AI TO select_ai_user; マニュアル︓APPEND_HOST_ACEプロシージャ

2. AIプロバイダにアクセスする際に使⽤するクレデンシャルの作成 Synthetic Data Generationの利⽤⼿順 Copyright © 2024, Oracle and/or
its affiliates 57 BEGIN DBMS_CLOUD.CREATE_CREDENTIAL( credential_name => 'GENAI_CRED', user_ocid => 'ocid1.user.oc1....', tenancy_ocid => 'ocid1.tenancy.oc1....', private_key => 'vZ6cO...', fingerprint => '86:7d:...' ); END; / マニュアル︓CREATE_CREDENTIALプロシージャ

3. AIプロファイルの作成 Synthetic Data Generationの利⽤⼿順 Copyright © 2024, Oracle and/or
its affiliates 58 BEGIN DBMS_CLOUD_AI.CREATE_PROFILE( profile_name =>'GENAI_SDG', attributes =>'{ "provider": "oci", "credential_name": "GENAI_CRED", "model":"meta.llama-3.1-70b-instruct", "region": "ap-osaka-1" }' ); END; / マニュアル︓CREATE_PROFILEプロシージャ

4. 合成データの⽣成 Synthetic Data Generationの利⽤⼿順 Copyright © 2024, Oracle and/or
its affiliates 59 BEGIN DBMS_CLOUD_AI.GENERATE_SYNTHETIC_DATA( profile_name => 'GENAI_SDG', object_list => '[ {"owner": "ADB_USER", "name": "Director", "record_count":5}, {"owner": "ADB_USER", "name": "Movie_Actor", "record_count":5}, {"owner": "ADB_USER", "name": "Actor", "record_count":10}, {"owner": "ADB_USER", "name": "Movie", "record_count":5, "user_prompt":"all movies released in 2009"} ]' ); END; / マニュアル︓GENERATE_SYNTHETIC_DATAプロシージャ

⽣成AIを活⽤した⾃然⾔語プロンプトによるDBデータ検索、ベクトル検索、合成データ⽣成 • Select AI (for Natural Language Interaction) • ⼤規模⾔語モデル（LLM）を利⽤して、⾃然⾔語プロンプトからSQLを⽣成、実⾏
• Select AI with Retrieval Augmented Generation (RAG) • クラウド・ストレージ上の企業データ（ファイル）からベクトル・ストアおよびベクトル索引を作成するプロセスを⾃動化 • ⼊⼒された⾃然⾔語プロンプトからベクトル埋め込みを⽣成し、ベクトル索引を使⽤してベクトル検索を実⾏、ベクトル検索の実⾏結果を使⽤して⼊⼒された⾃然⾔語プロンプトを補強し、LLMに問合せを実⾏ • Synthetic Data Generation(SDG) • ⼊⼒された⾃然⾔語プロンプトを考慮し、⼤規模⾔語モデル（LLM）を使⽤して、より適切でスキーマに特化した合成データを⽣成 Autonomous DatabaseにおけるAIの活⽤（再掲） Copyright © 2024, Oracle and/or its affiliates 60 19c 23ai 19c 23ai 23ai

DBMS_CLOUD_AIパッケージのサブプログラム（1） • Select AI (for Natural Language Interaction) 19c/23ai •
⼤規模⾔語モデル（LLM）を利⽤して、⾃然⾔語プロンプトからSQLを⽣成、実⾏ • Select AI with Retrieval Augmented Generation (RAG) 23ai NEW! • クラウド・ストレージ上の企業データ（ファイル）からベクトル・ストアおよびベクトル索引を作成するプロセスを⾃動化 • ⼊⼒された⾃然⾔語プロンプトからベクトル埋め込みを⽣成し、ベクトル索引を使⽤してベクトル検索を実⾏、ベクトル検索の実⾏結果を使⽤して⼊⼒された⾃然⾔語プロンプトを補強し、LLMに問合せを実⾏ • Synthetic Data Generation(SDG) 19c/23ai NEW! • ⼊⼒された⾃然⾔語プロンプトを考慮し、⼤規模⾔語モデル（LLM）を使⽤して、より適切でスキーマに特化した合成データを⽣成 Select AI Copyright © 2024, Oracle and/or its affiliates 62 サブプログラム⽤途 CREATE_PROFILEプロシージャ AIプロファイルを作成する DROP_PROFILEプロシージャ AIプロファイルを削除する ENABLE_PROFILEプロシージャ AIプロファイルを有効化する DISABLE_PROFILEプロシージャ AIプロファイルを無効化する GET_PROFILEファンクション現⾏セッションに設定されているAIプロファイルを返す GET_PROFILEプロシージャ現⾏セッションに設定されているAIプロファイルとそのオーナーを取得する SET_ATTRIBUTEプロシージャ AIプロファイルの属性（attribute）を設定する SET_PROFILEプロシージャ現⾏セッションで使⽤するAIプロファイルを設定する GENERATEファンクションステートレス⽅式でAI翻訳を実⾏するマニュアル︓DBMS_CLOUD_AIパッケージ

DBMS_CLOUD_AIパッケージのサブプログラム（2） Select AI Copyright © 2024, Oracle and/or its affiliates
63 サブプログラム⽤途 CREATE_VECTOR_INDEXプロシージャベクトル・ストア、ベクトル索引を作成し、⾮同期スケジューラ・ジョブを使⽤してオブジェクト・ストアからデータを投⼊する DROP_VECTOR_INDEXプロシージャ CREATE_VECTOR_INDEXプロシージャで作成されたベクトル索引、ベクトル・ストア、スケジューラ・ジョブ等を削除する ENABLE_VECTOR_INDEXプロシージャベクトル索引を有効化する DISABLE_VECTOR_INDEXプロシージャベクトル索引を無効化する UPDATE_VECTOR_INDEXプロシージャ CREATE_VECTOR_INDEXプロシージャで作成した既存のベクトル索引の属性を更新する GENERATE_SYNTHETIC_DATAプロシージャ合成データを⽣成するマニュアル︓DBMS_CLOUD_AIパッケージ

ディクショナリ・ビュー Select AI Copyright © 2024, Oracle and/or its affiliates
64 ディクショナリ・ビュー説明 DBA_CLOUD_AI_PROFILES データベース内のAIプロファイルのリスト USER_CLOUD_AI_PROFILES スキーマ内のAIプロファイルのリスト DBA_CLOUD_AI_PROFILE_ATTRIBUTES データベース内のAIプロファイルの属性の詳細 USER_CLOUD_AI_PROFILE_ATTRIBUTES スキーマ内のAIプロファイルの属性の詳細 DBA_CLOUD_VECTOR_INDEXES データベース内のベクトル索引のリスト USER_CLOUD_VECTOR_INDEXES スキーマ内のベクトル索引のリスト DBA_CLOUD_VECTOR_INDEX_ATTRIBUTES データベース内のベクトル索引の属性の詳細 USER_CLOUD_VECTOR_INDEX_ATTRIBUTES スキーマ内のベクトル索引の属性の詳細マニュアル︓DBMS_CLOUD_AIビュー

関連リンク • Select AIについて（マニュアル） https://docs.oracle.com/cd/E83857_01/paas/autonomous-database/serverless/adbsb/select-ai- about.html#GUID-D3FFFC75-0BC6-4D17-9FB0-C60E1FEC2E46 • Select AIの使⽤例（マニュアル） https://docs.oracle.com/cd/E83857_01/paas/autonomous-database/serverless/adbsb/select-ai-
examples.html • LiveLabs︓Chat with Your Data in Autonomous Database Using Generative AI https://apexapps.oracle.com/pls/apex/r/dbpm/livelabs/view-workshop?wid=3831 • OCIチュートリアル︓SELECT AIを試してみよう https://oracle-japan.github.io/ocitutorials/adb/adb111-select-ai • OCIチュートリアル︓SELECT AI with RAGを試してみよう https://oracle-japan.github.io/ocitutorials/ai-vector-search/ai-vector108-select-ai-with-rag • Qiita︓Select AIを使ってデータベース内のデータと会話してみる https://qiita.com/marfujim/items/3e2fe1861a7b148e41b1 • Qiita︓SELECT AI for Synthetic Data Generationで⽇本語のテストデータを⾃動⽣成を試してみた https://qiita.com/500InternalServerError/items/855d58cd0d7b1733639c Select AI Copyright © 2024, Oracle and/or its affiliates 65

APEXは、世界有数のエンタープライズ・ローコード・アプリケーション・プラットフォームワールドクラスの機能を持った、スケーラブルでセキュアなエンタープライズ・アプリケーションを、 20倍⾼速かつ、 100分の1のコード量で構築可能 Oracle APEXは、クラウドとオンプレミスを含む、あらゆる場所にモバイル、Web、デスクトップ・アプリケーションを開発およびデプロイするための最も⽣産的な⽅法を
提供 Copyright©2024、 Oracle and/or its affiliates 68 2000万+ これまでに作成されたアプリケーション 90% のFortune 500社がOracle APEX を使⽤ 60,000+ 150か国にわたる顧客 850,000+ 世界中のAPEX開発者 6,000+ ⼀⽇に作成されるアプリケーション Oracle APEXとは詳細は、apex.oracle.comを参照してください。

アプリケーション作成アシスタント⾃然⾔語の指⽰を基にアプリケーションを設計・作成 APEX AIアシスタント⾃然⾔語の指⽰で JavaScript、CSS、SQL、PL/SQLのコード⽣成を⾃動化、コード改善も⽀援会話型AIダイアログコード不要で簡単に実装できるチャットボット
チャットボットを通じて⾃然⾔語でデータベース内のデータを問い合わせ可能 APEXのAI機能︓⾃然⾔語で開発し、設計やコーディングのコストを最⼩化 SQLクエリを⽣成ブループリントを作成ブループリントを基にアプリを作成 Copyright © 2024, Oracle and/or its affiliates 71

アプリケーション作成アシスタント • ユーザーが⼊⼒したプロンプト（⾃然⾔語）を基に、アプリケーションのブループリント（設計図）を作成 • 追加で指⽰を出し、⽣成されたブループリントを改良 •
作成したブループリントを基に、アプリケーションを簡単に作成 • アプリ開発が簡素化され、カスタマイズ機能の開発に集中 Copyright © 2024, Oracle and/or its affiliates アプリを作成 72 ブループリントを作成

APEX AIアシスタント • ユーザーが⼊⼒したプロンプト（⾃然⾔語）からPL/SQL、CSS、 HTML、JavaScriptの記述を⾃動化 • PL/SQL、CSS、HTML、JavaScript コードの改善、説明、バグの修正も簡単に⾏う事が可能
• ⽣成AIの⽀援によって、より簡単で、よりリッチなアプリ開発エクスペリエンスを提供 Copyright © 2024, Oracle and/or its affiliates SQLクエリを⽣成 73

会話型AIダイアログ • コード不要で、直ぐに簡単に実装できるチャットボット（会話型インターフェース） • ⽣成AIや⾃然⾔語処理コンポーネントの、ゼロからの構築が不要 • ⽣成AIと連動し、エンド・ユーザーと
アプリが⾃然⾔語で「会話」する事を可能に • ユーザー・インターフェース上からデータベース内のデータを問い合わせることが可能に Copyright © 2024, Oracle and/or its affiliates 74

単純なRAGであれば、データベースの機能のみで実装可能 Copyright © 2024, Oracle and/or its affiliates ⼀般的なAIチャットボット開発 APEXでのAIチャットボット開発
プログラミングによる開発（コード開発）ブラウザ上で設定を進める開発（ローコード開発）必要な技術は事前統合済 APEXはOracle Databaseで無償提供複数の要素技術の組み合わせインテグレーション作業が必要⽣成AI インフラオープンソース複数データストア⽣成AI Oracle Database 75

アプリケーション作成アシスタント⾃然⾔語の指⽰を基にアプリケーションを設計・作成 APEX AIアシスタント⾃然⾔語の指⽰で JavaScript、CSS、SQL、PL/SQLのコード⽣成を⾃動化、コード改善も⽀援会話型AIダイアログコード不要で簡単に実装できるチャットボット
チャットボットを通じて⾃然⾔語でデータベース内のデータを問い合わせ可能 APEXのAI機能︓⾃然⾔語で開発し、設計やコーディングのコストを最⼩化（再掲） SQLクエリを⽣成ブループリントを作成ブループリントを基にアプリを作成 Copyright © 2024, Oracle and/or its affiliates 76

開発⽣産性のさらなる向上 • もともとコードをほとんど書かないローコード開発ツール • ⽣成AIを利⽤したコード記述⽀援を提供 • 経験のないエンジニアでも⼀定レベル以上のコードを記述可能 Oracle APEX
AI機能のメリット Copyright©2024, Oracle and/or its affiliates. 77 ⽣成AI APEX 最適なSQLの提案⾃然⾔語で問い合わせユーザービリティの⼤幅な向上 • 本来、沢⼭のコードを記述して実装する必要がある AIチャットボットをローコードで実装 • データベース内のデータを⾃然⾔語で問い合わせ可能 • 知りたい情報への回答、サマリーの作成、FAQシステムの作成など様々なユースケースで利⽤可能⽣成AI データベース連携チャットボットでの問い合わせ対応 ………

[Oracle TechNight#85] Oracle Autonomous Databas...

[Oracle TechNight#85] Oracle Autonomous Databaseを使ったAI活用入門

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