在GenDev中，數據復雜性在數據層進行處理，應用程序數據規(guī)則（包括意圖、機密性、驗證和完整性）由數據引擎強制執(zhí)行。為了實現這一目標，Oracle 的融合數據引擎 Database 23ai 支持所有數據類型和工作負載，而不會犧牲企業(yè)所需的透明數據一致性、性能和可用性。

甲骨文公司關鍵任務數據庫技術執(zhí)行副總裁 Juan Loaiza 表示：“就像必須修建鋪好的公路才能充分發(fā)揮汽車的優(yōu)勢一樣，我們必須改變應用開發(fā)基礎設施，才能充分發(fā)揮 AI 應用生成的優(yōu)勢。GenDev 使開發(fā)人員能夠利用 AI 快速生成易于理解和安全的模塊化、可演進的企業(yè)應用。用戶可以使用自然語言與數據和應用交互，并根據語義內容查找數據。Oracle Database 23ai 提供了以 AI 為中心的基礎設施，可顯著加快企業(yè)應用的生成式開發(fā)?！?/p>

現在，開發(fā)人員還可以從 Oracle Database 23ai 功能中受益， 這些功能包括 Oracle Cloud Infrastructure (OCI) 和 Oracle Database@Azure 中提供的Oracle Autonomous Database on 23ai。自治數據庫 (Autonomous Database) 通過以下新的關鍵功能進一步簡化和加速了 GenDev：

具有RAG 和其他增強功能的Oracle 自治數據庫 Select AI：通過檢索增強生成 (RAG) 和 AI 向量搜索，在使用大型語言模型 (LLM) 處理企業(yè)數據時，可以更精確地回答自然語言問題，從而幫助客戶降低出現幻覺的風險。自治數據庫還消除了創(chuàng)建 AI 管道以生成和填充向量嵌入的專業(yè)知識的需求。

更廣泛地LLM 支持：通過使用 Autonomous Database 與其他 LLM (Google Gemini、Anthropic Claude 和 Hugging Face) 的內置集成，幫助企業(yè)從生成式 AI 中獲得更多價值。Autonomous Database 與七家提供商的 35 個不同的 LLM 相集成，為客戶提供了構建GenDev應用程序的廣泛選擇。

自治數據庫 NVIDIA GPU 支持：支持客戶能夠訪問 NVIDIA GPU 來加速某些 AI 數據操作的性能，而無需擔心供應或管理 GPU 服務器。最初，客戶可以利用 Oracle Machine Learning Notebooks，它使用支持 GPU 的 Python 包來處理資源密集型工作負載，例如使用轉換器模型生成向量嵌入和構建深度學習模型。

Data Studio AI 增強功能：支持客戶能夠使用自然語言準備和加載數據，以及使用可視化“拖放”工具創(chuàng)建帶有文本和圖像向量嵌入的 AI 管道。

Graph Studio 增強功能：通過內置的自助服務工具，用戶無需編碼即可構建操作屬性圖模型，這是 Oracle Database 23ai 中的新功能。

面向開發(fā)人員的自治數據庫：使用戶能夠以固定的小時費率訪問自治數據庫提供的豐富功能和工具集。這為開發(fā)用例提供了更低、更可預測的切入點（0.039 美元/小時 = 28.54 美元/月），并提供了簡單的生產部署升級路徑。

面向開發(fā)人員的自治數據庫容器映像：以方便下載的映像形式，為客戶提供與云端 Autonomous Database for Developers 相同的固定配置、統(tǒng)一的小時費率和功能。開發(fā)人員繼續(xù)擁有一個完全托管的數據庫和一整套內置工具，但可以直接在筆記本電腦上運行，并在 CI/CD 管道中方便地使用它。

自治數據庫Select AI — 合成數據創(chuàng)建：通過克隆生產數據庫，并將數據替換為AI 生成的真實測試數據，客戶可以簡化和加速 Autonomous Database 的構建開發(fā)和測試實例。

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