Oracle ha annunciato la disponibilità generale di HeatWave GenAI, una suite di innovazioni che integra modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM) direttamente nel database, uno store vettoriale automatizzato e una capacità di elaborazione vettoriale scalabile.
La soluzione, che promette di trasformare il modo in cui le aziende interagiscono con i dati, è ora disponibile in tutte le regioni OCI, incluse le regioni dedicate e su più cloud, senza costi aggiuntivi per i clienti HeatWave.
Le caratteristiche di Oracle HeatWave GenAI
HeatWave GenAI si distingue per la sua capacità di elaborare vettori e modelli di linguaggio in modo significativamente più veloce rispetto alla concorrenza. In particolare, è 30 volte più veloce di Snowflake, 18 volte più veloce di Google BigQuery e 15 volte più veloce di Databricks per quanto riguarda l’elaborazione vettoriale. Questa efficienza è stata dimostrata da benchmark di terze parti che hanno evidenziato non solo la velocità, ma anche i costi ridotti rispetto alle alternative.
Con Oracle HeatWave GenAI, gli sviluppatori possono creare uno store vettoriale per contenuti non strutturati aziendali. Il tutto utilizzando un singolo comando SQL e modelli di embedding integrati. Ciò consente di effettuare ricerche in linguaggio naturale senza spostare i dati dal database, riducendo così la complessità delle applicazioni, migliorando le prestazioni e incrementando la sicurezza dei dati. Inoltre, grazie alla scalabilità e alle prestazioni elevate di HeatWave, non è necessario dotarsi di GPU aggiuntive.
Le nuove funzionalità automatizzate e integrate includono:
- LLM in-database: Semplificano lo sviluppo di applicazioni di intelligenza artificiale generativa, eliminando la complessità della selezione e integrazione di LLM esterni. Questi modelli permettono di cercare dati, generare o riassumere contenuti e eseguire generazione aumentata dal recupero (RAG) con HeatWave Vector Store.
- Vector Store in-database: Automatizza e ottimizza la creazione di store vettoriali e embedding, mantenendo i dati all’interno del database e riducendo i rischi di sicurezza associati alla migrazione dei dati.
- Elaborazione vettoriale scalabile: Permette ricerche semantiche rapide e accurate, con capacità di combinare ricerche semantiche con altre operazioni SQL per analisi complesse e dettagliate.
Diversi leader del settore hanno già elogiato le innovazioni di HeatWave GenAI. Ad esempio Vijay Sundhar, CEO di SmarterD, ha sottolineato la riduzione della complessità applicativa e dei costi, mentre Dan McNamara di AMD ha evidenziato la collaborazione con Oracle per offrire soluzioni AI avanzate per carichi di lavoro aziendali critici.
Anche Holger Mueller di Constellation Research ha descritto HeatWave GenAI come una rivoluzione nel panorama dei database cloud, grazie alla sua capacità di integrare LLM e store vettoriali direttamente nel cuore di HeatWave, permettendo la creazione di nuove classi di applicazioni senza la necessità di spostare i dati, mantenendo così elevati standard di sicurezza e performance.
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