Oracle ha annunciato funzionalità innovative di AI agentica per Oracle AI Database che consentiranno ai clienti di sviluppare, distribuire e scalare rapidamente applicazioni di AI agentica sicure, adatte a carichi di lavoro di produzione su larga scala.
Oracle AI Database integra insieme, in una stessa architettura, l’AI agentica e i dati di diversi database operativi e lakehouse analitici. Ciò consente agli agenti AI di accedere in modo sicuro ai dati di business in tempo reale, ovunque si trovino, e di utilizzarli facilmente con modelli LLM formati su dati pubblici per fornire insight utili per uno specifico business di una specifica organizzazione.
I clienti possono scegliere modelli AI, framework agentici, formati di dati aperti e piattaforme di distribuzione; chi utilizza anche Oracle Exadata, inoltre, può sfruttare anche i vantaggi di Exadata Powered AI Search, una funzionalità che permette di utilizzare l’AI agentica alla massima scala, con query AI accelerate per carichi di lavoro agentici multifase e ad alto volume.
“La prossima fase dell’AI aziendale sarà definita dalla capacità dei clienti di utilizzare l’AI nei sistemi di produzione mission-critical per offrire in sicurezza innovazioni rivoluzionarie, insight e produttività”, ha dichiarato Juan Loaiza, Executive Vice President, Oracle Database Technologies, Oracle. “Con Oracle AI Database, i clienti non si limitano a gestire i dati: li attivano per l’AI. Integrando AI e dati insieme, nella stessa architettura, aiutiamo i clienti a creare e gestire rapidamente applicazioni di AI agentica in grado di eseguire query e operare in modo sicuro sui dati aziendali in tempo reale, con una robustezza da mercato borsistico, in tutti i principali ambienti cloud e on-premise”
Innovare più velocemente con un’AI progettata per i dati
Grazie a funzionalità di AI agentica progettate per essere nativamente integrate in una stessa architettura con i dati, Oracle AI Database elimina la necessità di costruire e mantenere pipeline di movimentazione dei dati, riducendo complessità e rischi di sicurezza e migliorando i risultati.
Di seguito una panoramica delle nuove funzionalità.
Oracle Autonomous AI Vector Database offre la semplicità di un database vettoriale con tutta la potenza di Oracle AI Database. Consente a sviluppatori e data scientist di creare rapidamente applicazioni basate su vettori, tramite API intuitive e un’interfaccia web semplice da usare.
Basandosi su Oracle Autonomous AI Database, combina un’esperienza di sviluppo semplificata con sicurezza, affidabilità e scalabilità di livello enterprise. Attualmente in disponibilità limitata, Autonomous AI Vector Database è accessibile tramite il livello gratuito di Oracle Cloud o un livello per sviluppatori con prezzi contenuti.
Quando le esigenze aumentano, i clienti possono eseguire con un solo clic l’upgrade per accedere a tutta la potenza di Oracle Autonomous AI Database, che offre supporto completo per grafi, dati spaziali, JSON, dati relazionali, dati testuali, SQL parallelo e altro ancora, eliminando la necessità di tenere database separati e di gestire complessi flussi di lavoro agentici tra database diversi.
Oracle AI Database Private Agent Factory permette a business analyst e agli esperti di settore di creare e distribuire in modo rapido e sicuro agenti e flussi di lavoro basati sui dati. AI Database Private Agent Factory è un generatore no-code di agenti AI che viene eseguito come container nei cloud pubblici oppure on-premise, garantendo la sicurezza dei dati e consentendo ai clienti di creare, distribuire e gestire agenti AI senza dover condividere i dati con terze parti.
AI Database Private Agent Factory include diversi agenti AI preconfigurati e specializzati per i dati, tra cui un Database Knowledge Agent, uno Structured Data Analysis Agent e un Deep Data Research Agent. Altri approcci si basano sull’orchestrazione di agenti esterni o richiedono chiamate a diversi tipi di database. Oracle ha semplificato l’AI agentica per gli utenti aziendali integrandola direttamente nel proprio AI Database, offrendo coerenza e semplicità, insieme a sicurezza, resilienza e scalabilità di livello enterprise per qualsiasi carico di lavoro agentico.
Oracle Unified Memory Core consente agli utenti di memorizzare il contesto per gli agenti AI in un unico sistema. Ciò permette di eseguire un ragionamento a bassa latenza su dati vettoriali, JSON, grafi, dati relazionali, dati testuali, dati spaziali e dati colonnari in un unico motore convergente, con transazioni e sicurezza coerenti.
Ridurre i rischi per i dati AI
Oracle AI Database aiuta i clienti a proteggere i dati da attacchi esterni, usi impropri interni, divulgazioni accidentali ed esposizioni indesiderate ai modelli LLM, in ambienti multicloud, ibridi e on-premise. Di seguito una panoramica delle nuove funzionalità.
Oracle Deep Data Security implementa nel database regole avanzate di accesso ai dati, specifiche in base all’utente finale. Ogni utente finale o agente AI che agisce per suo conto può visualizzare solo i dati per i quali l’utente finale è autorizzato. Questo consente di definire regole sofisticate, basate su ruolo e funzione: per esempio, si può stabilire quali parti di un account cliente possono essere visualizzate dal personale commerciale o finanziario, dagli addetti alla logistica, dai dirigenti, operatori del servizio clienti o familiari del cliente.
Vengono introdotte funzionalità di sicurezza dedicate agli utenti finali uniche nel loro genere, per proteggere dalle nuove minacce dell’era dell’AI, come la prompt injection, grazie a controlli dichiarativi nativi del database basati sul principio del privilegio minimo. Centralizzando e disaccoppiando la sicurezza dal codice applicativo, inoltre, diventa possibile stabilire facilmente chi può accedere a quali dati, aggiornare continuamente le regole in risposta a nuove minacce e definire efficaci meccanismi di sicurezza per gli agenti operanti in Oracle AI Database.
Proteggere i dati direttamente alla fonte, cioè nel database, garantisce un livello di sicurezza superiore quando gli agenti AI accedono direttamente ai dati per conto degli utenti finali.
Oracle Private AI Services Container consente ai clienti con rigorosi requisiti di sicurezza di eseguire istanze private di modelli AI, evitando al contempo la condivisione dei dati con fornitori di AI di terze parti o il trasferimento di dati al di fuori del proprio firewall.
Inoltre, aiuta a ridurre i colli di bottiglia, permettendo ai clienti di eseguire in modo sicuro al di fuori del database attività AI ad alta intensità di risorse computazionali, come la generazione di vettori di embeding (vettori che rappresentano dati complessi, come ad esempio frasi, immagini o audio NDR), contribuendo a tenere al sicuro tutti i dati nel perimetro aziendale. Il container può essere distribuito nel cloud pubblico, su cloud privati oppure on-premise, anche in ambienti air-gapped.
Oracle Trusted Answer Search offre alle aziende un metodo accurato, testabile e deterministico di usare l’AI per fornire risposte agli utenti finali. Invece di usare direttamente un modello LLM per rispondere a una domanda dell’utente finale, Trusted Answer Search utilizza la funzionalità di AI Vector Search per associare la richiesta a un report creato in precedenza. Ciò consente di ridurre il rischio che i modelli LLM probabilistici possano occasionalmente generare informazioni inesatte o fraintendere una query.
Superare il lock-in dei dati AI con standard e framework aperti
Disponibile nei cloud di tutti i principali provider, in ambienti ibridi e on-premise, Oracle AI Database offre ai clienti la flessibilità di scegliere il modello AI e il framework agentico a livello applicativo più adatto alle loro esigenze. Consente loro di sviluppare, distribuire ed eseguire applicazioni di AI agentica utilizzando standard e formati di dati aperti. Di seguito una panoramica delle nuove funzionalità.
Oracle Vectors on Ice offre ai clienti supporto nativo per i dati vettoriali archiviati nelle tabelle di Apache Iceberg. AI Vector Search può leggere i dati vettoriali direttamente dalle tabelle Iceberg, creare indici vettoriali per accelerare la ricerca vettoriale e aggiornare automaticamente questi indici man mano che i dati vettoriali sottostanti cambiano. Oracle Vectors on Ice consente la ricerca AI sui dati dei data lake e permette una ricerca unificata tra i dati aziendali presenti nel database e i vettori archiviati in un data lake. Ciò consente ai clienti di ottenere un’intelligenza unificata tra database e data lake.
Oracle Autonomous AI Database MCP Server consente agli agenti AI esterni e ai client MCP di accedere in modo sicuro ad Autonomous AI Database e alle sue funzionalità senza necessità di creare codice di integrazione personalizzato o di gestire manualmente la sicurezza. È un complemento di Oracle SQLcl MCP Server for Oracle AI Database, disponibile tramite l’estensione Oracle SQL Developer VS Code.
“Nell’era dell’AI agentica, un nucleo di memoria unificato è essenziale affinché gli agenti mantengano il contesto anche utilizzando tipi di dati diversi, come dati vettoriali, JSON, grafi, dati colonnari, dati spaziali, dati testuali e dati relazionali, senza subire la latenza o l’obsolescenza derivante dalla sincronizzazione esterna”, ha dichiarato Steven Dickens, CEO e principal analyst di HyperFRAME Research. “Solo Oracle AI Database offre tutto questo in un unico motore mission-critical, con elaborazione transazionale e analitica simultanea, alta disponibilità e sicurezza ferrea, consentendo di eseguire ragionamenti in tempo reale sui dati aziendali reali.. Le organizzazioni prive di questa infrastruttura avranno le difficoltà che derivano dall’impiego di agenti AI “frammentati “e inaffidabili, mentre quelle che sfrutteranno Oracle otterranno un vantaggio decisivo nell’ implementare l’AI in modo scalabile” .
Clienti e sviluppatori possono sfruttare già da ora le nuove funzionalità di AI agentica di Oracle AI Database, per iniziare a sviluppare e distribuire applicazioni di AI agentica rivoluzionarie senza dover spostare dati, acquisire nuove competenze o affrontare problemi di scalabilità del database e mancanza di barriere di sicurezza per l’AI agentica.
