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何を解決するか

このリポジトリは、開発者が本番環境向けのAIアプリケーションおよびエージェントを構築するのを支援する包括的な技術リソース、参照実装、ガイドを提供します。特に、メモリ、ベクトル検索、データ統合などの複雑なAIエージェントインフラストラクチャを管理する課題に取り組み、Oracle AI DatabaseとOCIサービスを統合バックエンドとして使用する方法を示しています。

仕組み

プロジェクトは4つの主要な領域に構成されています：

• Apps：エージェントRAG、金融AIエージェント、サプライチェーンアシスタントなど、エンドツーエンドのアーキテクチャパターンを示す完全で動作する参照実装。
• Notebooks：モデルの実験、データ準備、およびChain of ThoughtやReActなどのさまざまな認知アーキテクチャをOracle AI Databaseと統合するためのインタラクティブなチュートリアル。
• Guides：エージェントの推論戦略と企業向けエージェント向け「メモリ工学」に関する技術的プレゼンテーションとドキュメント。
• Agent Memory：oracleagentmemoryパッケージ専用のリソース。Oracle AI Databaseを会話履歴、永続的知識、エンティティ状態の統合エンジンとして使用します。

対象読者

AIエージェント、RAGシステム、企業向けAIアプリケーションを開発しているAI開発者およびエンジニア。特にOracleのAIインフラストラクチャとOCIサービスを活用している方々。

主な特徴

• 統合されたメモリコア：複数の分散ストアではなく、1つのデータベースでベクトル、グラフ、空間、リレーショナルクエリを処理する方法を示します。
• エージェントRAG：マルチエージェントChain of Thought (CoT)とハイブリッド検索を備えた知能的なRAGシステムの実装。
• クロスオーバー統合：LangChain、LangGraph、OpenAI Agents SDKなどの人気フレームワークとの統合例。
• マルチクラウド対応：AWS、Azure、Google Cloud上でのOracle AI Databaseの実行サンプル。