Oracle’s HeatWave GenAI: อนาคตของฐานข้อมูลที่ใช้ AI

Oracle (ORCL ) ได้ประกาศเปิดตัว HeatWave GenAI ซึ่งเป็นชุดความสามารถ AI ที่สร้างขึ้นภายในฐานข้อมูลคลาวด์ของ Oracle โดยการเปิดตัวนี้ Oracle ได้กลายเป็นผู้เล่นหลักคนแรกที่รวม โมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLMs) และการประมวลผลเวกเตอร์แบบอัตโนมัติภายในฐานข้อมูล ทำให้เกิดยุคใหม่ของการจัดการข้อมูลและวิเคราะห์ที่ใช้ AI

HeatWave GenAI สร้างขึ้นจากแพลตฟอร์ม HeatWave ที่มีอยู่แล้วของ Oracle ซึ่งรวมการประมวลผลแบบธุรกรรมและวิเคราะห์ไว้ในบริการที่เข้ากันได้กับ MySQL การเพิ่มฟังก์ชัน AI ที่สร้างขึ้นใหม่สัญญาว่าจะปลดล็อกระดับการทำงานใหม่ๆ การสร้างข้อมูลเชิงลึก และความเป็นไปได้ในการพัฒนาแอปพลิเคชันสำหรับองค์กรที่ใช้ฐานข้อมูลคลาวด์

In-Database LLMs Enhance Performance and Enable New Applications

ที่ใจกลางของ HeatWave GenAI คือ LLMs ที่ทรงพลังสองตัว ได้แก่ Llama 3 และ Mistral โดยการรวมโมเดลเหล่านี้เข้ากับฐานข้อมูล HeatWave โดยตรง Oracle ได้กำจัดความจำเป็นสำหรับลูกค้าในการเตรียม GPU ภายนอกหรือเรียกใช้บริการ AI แยกต่างหาก การตัดสินใจทางสถาปัตยกรรมนี้ไม่เพียงแต่ทำให้การปรับใช้ง่ายขึ้น แต่ยังทำให้เกิดการโต้ตอบที่ราบรื่นระหว่าง LLMs และข้อมูลที่อาศัยอยู่ภายใน HeatWave

LLMs ในฐานข้อมูลทำงานร่วมกับฟังก์ชัน AutoML ที่มีอยู่ของ HeatWave ซึ่งทำให้การเรียนรู้ของเครื่องจักรเป็นอัตโนมัติตั้งแต่การเตรียมข้อมูลไปจนถึงการ_deploy_ โมเดล การรวม AI ที่สร้างขึ้นและ AutoML ทำให้ผู้ใช้สามารถดึงข้อมูลเชิงลึกที่มีค่าออกมาได้มากขึ้น สร้างการคาดการณ์ที่แม่นยำยิ่งขึ้น และได้รับการแนะนำที่เกี่ยวข้องตามข้อมูลของตน

นอกจากนี้ HeatWave GenAI ยังเปิดโอกาสให้เกิดแอปพลิเคชันใหม่ที่ใช้พลังของ AI ที่สร้างขึ้นร่วมกับการดำเนินงานฐานข้อมูลแบบดั้งเดิม นักพัฒนาสามารถสร้างแอปพลิเคชันที่มีประสิทธิภาพซึ่งรวมการค้นหาที่มีโครงสร้าง การวิเคราะห์ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง และการโต้ตอบภาษา自然ได้อย่างราบรื่น ทั้งหมดนี้ภายในแพลตฟอร์มฐานข้อมูลเดียว

Automated Vector Store Simplifies Deployment

HeatWave GenAI ลดความซับซ้อนในการทำงานกับข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างโดยการให้เวกเตอร์สโตร์ที่รวมไว้แล้ว ฟังก์ชันใหม่นี้สร้างเวกเตอร์แบบฝังตัวสำหรับประเภทข้อมูลต่างๆ รวมถึงข้อความ รูปภาพ และวิดีโอ โดยไม่ต้องมีการแทรกแซงหรือความเชี่ยวชาญพิเศษ

เวกเตอร์สโตร์อัตโนมัติจัดการกับรายละเอียดทางเทคนิค เช่น การวิเคราะห์ การเลือกโมเดล และการปรับให้เหมาะสมในเบื้องหลัง โดยการแยกความซับซ้อนเหล่านี้ออกไป Oracle ทำให้ผู้ใช้สามารถมุ่งเน้นไปที่การดึงคุณค่าจากข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างของตนเอง มากกว่าที่จะต้องรับมือกับกลไกเบื้องหลัง

เวกเตอร์สโตร์เป็นพื้นฐานสำหรับการค้นหาสมองตัวและแอปพลิเคชันประมวลผลภาษาธรรมชาติ ผู้ใช้สามารถใช้ HeatWave GenAI เพื่อใช้ฟังก์ชันการค้นหาที่ซับซ้อน เช่น การค้นหาสิ่งพิมพ์หรือรูปภาพที่คล้ายกัน โดยไม่ต้องมีการสร้างดัชนีหรือโครงสร้างคำถามที่ซับซ้อน วิธีการที่ใช้เวกเตอร์ของแพลตฟอร์มรับประกันว่าผลการค้นหาจะเกี่ยวข้องและเหมาะสมในเชิงсемันติก

Unique In-Memory Vector Processing Approach

Oracle มีความแตกต่างจากผู้ให้บริการฐานข้อมูลรายอื่นๆ โดยการนำแนวทางที่ไม่เหมือนใครในการประมวลผลเวกเตอร์ภายใน HeatWave GenAI ในขณะที่คู่แข่งหลายรายพึ่งพาวิธีการสร้างดัชนีแบบประมาณเพื่อเร่งการดำเนินการเวกเตอร์ HeatWave ให้ความสำคัญกับการประมวลผลแบบในหน่วยความจำและแบบสแกนแบบตาราง

ด้วยการใช้พลังของการประมวลผลในหน่วยความจำและการประมวลผลแบบขนาน HeatWave GenAI มอบประสิทธิภาพที่น่าประทับใจสำหรับเวิร์กโหลดที่ใช้เวกเตอร์ สถาปัตยกรรมของแพลตฟอร์มได้รับการปรับให้เหมาะสมสำหรับการดำเนินการเวกเตอร์ที่มีความเร็วใกล้กับหน่วยความจำ โดยลดการเคลื่อนย้ายข้อมูลและความล่าช้า

สิ่งสำคัญคือ HeatWave GenAI ไม่ประนีประนอมกับความแม่นยำ วิธีการประมวลผลเวกเตอร์แบบในหน่วยความจำไม่เหมือนกับเทคนิคการสร้างดัชนีแบบประมาณที่แลกเปลี่ยนความแม่นยำกับความเร็ว HeatWave รับประกันว่าผลลัพธ์ของการประมวลผลเวกเตอร์จะถูกต้องเสมอ ซึ่งจำเป็นในโดเมนเช่น การวิเคราะห์ทางการเงิน การดูแลสุขภาพ และการวิจัยทางวิทยาศาสตร์ ซึ่งผลลัพธ์ที่ไม่แม่นยำอาจมีผลกระทบอย่างรุนแรง

Early Adopters Showcase Potential

เมื่อ HeatWave GenAI เปิดตัว ผู้ใช้ในช่วงแรกๆ ได้แสดงให้เห็นถึงศักยภาพการเปลี่ยนแปลงของการรวม AI ที่สร้างขึ้นและ AutoML ภายในฐานข้อมูลคลาวด์

ตัวอย่างที่น่าสังเกตคือแอปพลิเคชันการตรวจจับอาการผิดปกติที่ใช้ความสามารถ AutoML ของ HeatWave เพื่อระบุรูปแบบที่ไม่ปกติในข้อมูล ด้วยการรวม LLMs แอปพลิเคชันนี้สามารถสร้างสรุปและคำอธิบายที่อ่านได้สำหรับอาการผิดปกติที่ตรวจพบ ทำให้ผู้ใช้ได้รับข้อมูลเชิงลึกและข้อมูลที่สามารถดำเนินการได้

ในด้านอีคอมเมิร์ซ บริการจัดส่งอาหารได้ใช้ HeatWave GenAI เพื่อปรับปรุงเครื่องมือแนะนำ โดยการรวม AI ที่สร้างขึ้นและ AutoML ที่มีพลังในการสร้างแบบจำลองการคาดการณ์ บริการนี้สามารถสร้างคำแนะนำร้านอาหารและอาหารที่มีการปรับให้เหมาะสมสูงตามความชอบส่วนบุคคล คำสั่งซื้อในอดีต และปัจจัยเชิงบริบท ทำให้ผู้ใช้มีประสบการณ์ที่ดีขึ้นและเพิ่มการมีส่วนร่วมและความภักดี

เรื่องราวความสำเร็จในช่วงแรกเหล่านี้เน้นย้ำถึงศักยภาพที่กว้างขวางของ HeatWave GenAI ทั่วอุตสาหกรรมและกรณีการใช้งานต่างๆ เมื่อมีการนำเทคโนโลยีที่ก้าวหน้านี้ไปใช้มากขึ้น เราสามารถคาดหวังที่จะเห็นแอปพลิเคชันที่มีประสิทธิภาพซึ่งเปลี่ยนวิธีการที่ธุรกิจโต้ตอบและดึงคุณค่าจากข้อมูลของตน

Milestone in the Evolution of Cloud Databases

การเปิดตัว HeatWave GenAI ของ Oracle ถือเป็น 里程碑ที่สำคัญในการพัฒนฐานข้อมูลคลาวด์ โดยการนำฟังก์ชัน AI ที่สร้างขึ้นมาไว้ภายในฐานข้อมูล Oracle ได้ทำให้การเข้าถึงเทคโนโลยีเหล่านี้เป็นประชาธิปไตยและเพิ่มขีดความสามารถให้กับองค์กรในการปลดล็อกข้อมูลเชิงลึกใหม่ๆ และขับเคลื่อนนวัตกรรม

การรวม LLMs ในฐานข้อมูลและเวกเตอร์แบบอัตโนมัติได้กำจัดอุปสรรคในการนำ AI ไปใช้ องค์กรไม่จำเป็นต้องต่อสู้กับความซับซ้อนของการเลือกโมเดล การปรับใช้ และการปรับให้เหมาะสมอีกต่อไป แต่สามารถมุ่งเน้นไปที่การใช้พลังของ AI ที่สร้างขึ้นเพื่อแก้ปัญหาในโลกแห่งความเป็นจริงและสร้างคุณค่าให้กับลูกค้า

HeatWave GenAI จัดตำแหน่ง Oracle ไว้ที่แนวหน้าของแนวโน้มฐานข้อมูลที่รวม AI เมื่อความต้องการการจัดการข้อมูลและวิเคราะห์ที่มีประสิทธิภาพยังคงเติบโตขึ้น การเข้าถึงที่มีวิสัยทัศน์ของ Oracle ได้เตรียมเวทีสำหรับอนาคตที่ AI ไม่ใช่เพียงส่วนเสริม แต่เป็นส่วนหนึ่งที่สำคัญของเนื้อผ้าของฐานข้อมูล