[トラック3] Oracle Day - Developer Days

Japan Oracle Developer Community @OracleDev_JP

【明日開催🗓️】 いよいよ明日 12:00から #oradev2024 開催！ 1日目は Oracle Day！ 📄 bit.ly/oradev2024 トラック3は #AI がテーマ💻 当日のトラック3ハッシュタグは... こちら 💁‍♀️ #oradev24T3 pic.twitter.com/trvq6VdwWw

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(仮)OCIゆるコミュニティ欲しい人 @wanwanwan1011

Oracle cloudのAIポートフォリオ視聴中です👀 #oradev24T3

(仮)OCIゆるコミュニティ欲しい人 @wanwanwan1011

インデータベース機械学習…📝 #oradev2024 #oradev24T3

(仮)OCIゆるコミュニティ欲しい人 @wanwanwan1011

OCI Vision改めて気になって調べたらワークショップ色々見つけられました 英語の勉強にも、、🙄 apexapps.oracle.com/pls/apex/dbpm/… #oradev2024 #oradev24T3

Kyohei Yamada @kyyamada3

園田さんセッション分かりやすすぎる #oradev2024 #oradev24T3

せいげん @seigen_chan

一致するものではなく、ベクトルの距離で類似するものを検索する時代なのねと。 #oradev2024 #oradev24T3

せいげん @seigen_chan

ひたすらベクトルなので理系の授業みたい（自分は理系なので問題なし #oradev2024 #oradev24T3

せいげん @seigen_chan

類似するものを検索するとき等号、不等号のようなもの使うのかと思ったら fetch approximate first 5 rows only #oradev2024 #oradev24T3

Kazumi HIROSE / Executive Architect @ Oracle @kazumihirose

さて、自分の出番です～ bit.ly/oradev2024 #oradev24T3 RAG実装についてガッツリやってます。 pic.twitter.com/m4tjek6S5m

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せいげん @seigen_chan

わかりやすいし、声が聞き取りやすい。dbms_cloudとdbms_data_miningパッケージ、今日だけで見るの何回目だろ。 #oradev2024 #oradev24T3

Kazumi HIROSE / Executive Architect @ Oracle @kazumihirose

HNSWインデックスについて bit.ly/oradev2024 #oradev24T3 pineconeなどでも実装されていますね。 pic.twitter.com/DTjiw7ejKW

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せいげん @seigen_chan

approximateを略すと、approx #oradev2024 #oradev24T3

Kazumi HIROSE / Executive Architect @ Oracle @kazumihirose

Oracle23aiのAI Vector Searchでイケてるタレントマネジメントシステムを作ろう、まずは自分たちからドッグフード bit.ly/oradev2024 #oradev24T3 pic.twitter.com/beFHOkqev8

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Kazumi HIROSE / Executive Architect @ Oracle @kazumihirose

人のアサインも単に技術的なスキルだけじゃなくて、業務ドメインに対する理解度とか、経験とかありますよね？どんな方が最適だろうか？と類似傾向と適切なタレントマネジメントを相談してみよう、スコアの算出にも３軸に分けて一工夫 bit.ly/oradev2024 #oradev24T3 pic.twitter.com/vLRIfux7Fn

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Kazumi HIROSE / Executive Architect @ Oracle @kazumihirose

SQLなのでRAGでWhereが使えるので、勤務地とか勤続年数など予め絞り込んで、そこからベクトル距離、そしてSQL一発でとれるの嬉しいとの感想 bit.ly/oradev2024 #oradev24T3 pic.twitter.com/UyoZZq7jYg

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せいげん @seigen_chan

Pythonで何度も取ってくるところを、SQLであれば1発で「勤続年数5年以上、かつ、Java資格持っている人」を抽出できる。ほぉ。 #oradev2024 #oradev24T3

Kazumi HIROSE / Executive Architect @ Oracle @kazumihirose

今までのRDBの上に、そのままRAGが構築できるし、クラウドでもオンプレでも実践できるよね、インサートした時にすぐ反映するの良いよね bit.ly/oradev2024 #oradev24T3 pic.twitter.com/MPa0ZVIyJP

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せいげん @seigen_chan

LLMもRAGも基本的な用語の意味を押さえた上でもう一度聴きたい #oradev2024 #oradev24T3

Kazumi HIROSE / Executive Architect @ Oracle @kazumihirose

質の高いデータこそ肝、精度は正しいビジネス要求の理解が先、魔法は無い、闇雲にチューニング沼に入らない、なんとなくRAGじゃなくて要件ちゃんと決めよう bit.ly/oradev2024 #oradev24T3 pic.twitter.com/3qEiuzXTmY

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せいげん @seigen_chan

ノイズのあるデータを食わせても何も抽出されないので、依頼文をそのままクエリに渡すのではなく要件を抽出してからクエリに渡す。ほぉ。 #oradev2024 #oradev24T3

Kazumi HIROSE / Executive Architect @ Oracle @kazumihirose

LM自体は精度も四半期ごとに向上してるし、Oracle 23ai側も、あとからモデルを入れ替える事ができるので、まずはRAGできる環境や試行錯誤できる環境をそろえてコツをつかむのが大事だよね bit.ly/oradev2024 #oradev24T3 pic.twitter.com/lJY4pvm9ym

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(仮)OCIゆるコミュニティ欲しい人 @wanwanwan1011

Garbage In, Garbage Outですね🗑️ #oradev2024 #oradev24T3

Kazumi HIROSE / Executive Architect @ Oracle @kazumihirose

価値の高いデータをきちんとそろえよう、３年先を見た正しい投資を、シンプルで正しいアーキティクチャに収束 bit.ly/oradev2024 #oradev24T3 pic.twitter.com/1ckZ6MlIRg

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せいげん @seigen_chan

今の時点で複数のLLMを比較、選定することに時間をかけても意味がない。急速に発展しているのでまずは使ってみて、LLMの進化にどう対応していくかを考える。ふむ。 #oradev2024 #oradev24T3