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解決的問題

本儲存庫提供一整套技術資源、參考實作與指南，協助開發者建構生產級的 AI 應用與智慧體。它特別針對管理複雜的 AI 智慧體基礎架構（如記憶、向量搜尋與資料整合）的挑戰，示範如何使用 Oracle AI Database 與 OCI 服務作為統一後端。

工作原理

此專案分為四個主要區域：

• Apps：完整的、可執行的參考實作（例如，智慧體式 RAG、金融 AI 智慧體與供應鏈助理），展現端對端的架構模式。
• Notebooks：互動式教學，涵蓋模型實驗、資料準備，以及將 Chain of Thought 與 ReAct 等多種認知架構與 Oracle AI Database 整合的方法。
• Guides：關於智慧體推理策略與企業級智慧體「記憶工程」的技術簡報與文件。
• Agent Memory：專為 oracleagentmemory 套件設計的資源，該套件使用 Oracle AI Database 作為統一引擎，管理對話歷程、持久性事實與實體狀態。

適用對象

正在建構 AI 智慧體、RAG 系統與企業級 AI 應用的 AI 開發者與工程師，特別是那些利用 Oracle AI 基礎設施與 OCI 服務的使用者。

主要亮點

• 統一記憶核心：示範使用單一資料庫處理向量、圖、空間與關聯式查詢，而非多個分散的儲存系統。
• 智慧體式 RAG：實現具備多智慧體 Chain of Thought (CoT) 與混合搜尋的智慧型 RAG 系統。
• 跨框架整合：提供與 LangChain、LangGraph 與 OpenAI Agents SDK 等流行框架整合的範例。
• 多雲支援：提供在 AWS、Azure 與 Google Cloud 上執行 Oracle AI Database 的範例。