Stack … Machine learning services Data AI services AI infrastructure OCI Data Science ML in Oracle Database MySQL Heatwave AutoML Compute bare metal instances and VMs Cluster networking Block, object, file storage, HPC filesystems Digital Assistant Speech Language Vision Document Understanding Anomaly Detection Data Labeling OCI Generative AI + Business applications, Oracle SaaS portfolio
Service Cloud の有⼈チャット機能による⼈間の対応に 切り替えることが可能 • 利⽤者と Digital Assistant の会話履歴が Service Cloud に転送され、シームレスな切り替えを実現 • 3rdパーティ製有⼈チャットとの連携は Webhook をアドオンすることで実現 デジタル・アシスタントからエージェントへ 対応の切り替えに対応 Live Agent Transfer 会話をエージェントに引継ぎ 会話履歴を転送
(Oracle/MySQL)を検索す る SQL を⽣成し、その結果を返す機能(現在は英語のみに対応) • インテントや会話フローの定義は不要 開発者のタスク: 1. データベースの接続情報を定義 2. スキルがアクセスするテーブルやビューを選択し、エンティティをとして定義 3. 表・ビューやその列の名前を⾃然⾔語にマッピング • DEPT テーブル → department, division, organization, org • DEPT テーブルの LOC 列 → location 4. レコードから値リストを作成し、値にシノニムを設定することも可能 • DEPT テーブルの LOC 列の “New York” → big apple 5. トレーニングを実⾏とテスト SQL Dialog ⾃然⾔語でデータベース検索 Can you show me the employees from our office in big apple? Emp Id Name Job 7439 MILLER CLERK 7839 KING PRESIDENT 7782 CLARK MANAGER what's the name of the employee with the highest salary? KING
Can you show me the employees from our office in big apple? 2. ⾃然⾔語理解エンジンが⼊⼒されたテキストを SQL の⽣成に過不⾜のないテキストに修正 Show all the employee where the department location is "NEW YORK". 3. OMRQL (Oracle Meaning Representation Query Language) に変換 SELECT * FROM Emp WHERE dept.loc = 'NEW YORK’ 4. OMRQL から SQL を⽣成 SELECT T1.EMPNO, T1.ENAME, T1.JOB, T1.MGR, T1.HIREDATE, T1.SAL, T1.COMM FROM EMP T1 JOIN DEPT T2 ON T1.DEPTNO = T2.DEPTNO WHERE T2.LOC = ? FETCH FIRST 100 ROWS ONLY 5. SQL を実⾏し結果をエンドユーザーに返す SQL Dialog の処理の流れ