Oracle AI Ajanları: En İyi 15 Kullanım Alanı ve 5 Fayda

AI çözümlerini uygulayan şirketlerin %72'si.¹ Oracle, büyük dil modellerini, doğal dil işleme ve bilgiye dayalı üretim (RAG)'yi birleştiren AI ajanları kullanır.

Oracle AI ajanlarını, kullanım alanlarını ve faydalarını keşfedin:

Oracle AI ajanları nedir?

OCI üretici AI ajanları, büyük dil modellerini (LLM'ler) akıllı bir bilgi alma sistemiyle entegre eden tamamen yönetilen bir hizmettir. Belirli bir bilgi bankasını tarayarak ilgili yanıtlar sunmak üzere tasarlanmıştır.

Oracle, HR, finans, tedarik zinciri ve müşteri deneyimi için Oracle Fusion Bulut Uygulamaları'na entegre edilmiş AI ajan takımlarından oluşan 22 yeni Fusion Agentic Uygulaması'nın yanı sıra Fusion AI Ajan Pazarı'nda 600'den fazla AI ajanı ve 100'den fazla sertifikalı ortak ajanı sunmaktadır.²

Bu AI ajanları, çok aşamalı süreçleri yönetebilme, yeni durumlara uyum sağlayabilme ve doğal dil isteklerine yanıt verebilme amacıyla oluşturulmuştur ve önceki kural tabanlı sistemlere kıyasla daha fazla esneklik ve doğruluk sunar. OCI üretici AI Ajanları, kullanıcıların ve müşterilerinin verilerle bir sohbet arayüzü veya API üzerinden etkileşim kurmasına olanak tanıyan çeşitli veri entegrasyon yöntemleri sunar.

Temel özellikler

• Çeşitli veri entegrasyon yöntemlerini ve etkileşim kanallarını (sohbet arayüzü veya API) destekler.
• Bilgi bankasından bilgi alarak bağlama uygun yanıtlar üretir.
• Tüm yanıtlar için kaynak ataması sağlar.
• Sözel ve anlamsal yaklaşımları birleştiren hibrit arama imkanı sunar.
• Giriş ve çıkış için içerik denetimi sağlar.
• Kullanıcıların önceki bağlamı dikkate alarak takip soruları sormasına olanak tanıyan çok aşamalı sohbetleri destekler.
• Görsel öğelere açık bir açıklama gerektirmeden PDF'lerdeki iki eksenli grafiklerden ve referans tablolarından veri yorumlayabilir.
• PDF belgelerindeki köprüleri sohbet yanıtlarında çıkarır ve görüntüler.

Oracle AI ajanları nasıl çalışır?

1. Giriş: Kullanıcı Sorgusu
   • Bir kullanıcı, OCI Üretici AI Ajanına doğal dilde bir sorgu gönderir.
   • Hizmet, sorguyu kodlar ve kurumsal veri deposuna (bilgi bankası) işleme gönderir.
2. İşleme: Sorgu Anlama ve Plan Formülasyonu
   • Büyük dil modeli (LLM) tarafından desteklenen AI ajanı, sorguyu yorumlar.
   • Bir yanıt oluşturmak için bir plan formüle eder ve uygular. Bu, aşağıdaki adımları içerir:
     1. İlgili makaleleri veya belgeleri bulmak için bilgi bankasını arar.
     2. Alınan belgeleri anlamsal ilgiliğe göre yeniden sıralar.
     3. En ilgili belgeleri ve kullanıcı sorgusunu birleştirerek tutarlı ve bağlama uygun bir yanıt üretir.
3. Çıkış: Yanıt Teslimi
   • Ajan, formüle edilen yanıtı kullanıcıya geri gönderir.
   • Yanıt, cevabı oluşturmak için kullanılan belgelerin veya kaynakların referanslarını içerir.

Ajanlı orkestrasyon

Oracle AI Ajanları yalnızca bilgi alma ve yanıt sistemleri olarak değil, aynı zamanda kurumsal araçlar ve veri kaynakları arasında planlama, koordinasyon ve karmaşık iş akışlarını yürütme kapasitesine sahip orkestratörler olarak çalışır.

Tek fonksiyonlu sohbet odaklı AI'dan farklı olarak, ajanlı orkestrasyon, modellerin:

• Çok aşamalı hedefleri yapılandırılmış yürütme planlarına bölebilmesini
• Doğru anda doğru araçları, API'leri ve kurumsal sistemleri seçip çağırabilmesini
• Durumu koruyabilmesini, çıktıları doğrulayabilmesini ve yinelemeli akıl yürütme ile kendi kendini düzeltebilmesini
• Bilgi alma, analiz ve görev yürütme katmanları boyunca eylemleri zincirleyebilmesini
• Gerekirse (örneğin, İnsan Kaynakları, finans, destek) birden fazla özel alt ajan arasında çalışabilmesini

Bu orkestrasyon katmanı, Oracle AI Ajanlarının sadece soru-cevap aşamasının ötesine geçerek işlem yürütmesine olanak tanır.

Orkestrasyon hakkında daha derin bağlam için keşfedin:

• LLM orkestrasyonu
• Çoklu ajan orkestrasyonu
• Ajanlı AI ERP
• BT orkestrasyonu.

Ajanlar iç sistemlerin ötesine geçtikçe, web yürütme ortamları ve birlikte çalışabilirlik standartları giderek daha kritik hale gelmektedir:

• tarayıcı MCP kıyaslama testlerini inceleyerek web destekli ajanları destekleyen MCP sunucu altyapılarını belirleyin.
• Uzak tarayıcıları karşılaştırarak ajanların açık web ile nasıl etkileşime girdiğini gözlemleyin.

Bilgi bankası veri türleri

OCI Üretici AI Ajanlarının bir bilgi bankası olarak kullanması için veri sağlamanın iki farklı yolu vardır. Bilgi bankası, AI ajanının yanıtlar oluşturmak için aradığı bilgi veya belgelerin toplandığı koleksiyondur. Her bir türün ne anlama geldiğine dair bir özet:

1. Hizmet tarafından yönetilen seçenek

Bu seçenek, verilerinizi Oracle Bulut Altyapısı (OCI) Nesne Depolama'sında saklamanıza olanak tanır. Bu yaklaşım ile:

• Her biri maksimum 100 MB boyutunda olmak üzere 1.000'e kadar metin veya PDF belgesi yükleyebilirsiniz.
• Daha fazla veya daha büyük dosya saklamak için Oracle desteğinden limit artırımı talep edebilirsiniz.

2. Kendi Sistemlerinizi Getirin (BYO) Seçenekleri

Bu seçenek, AI ajanının erişeceği verileri barındırmak ve yönetmek için mevcut sistemlerinizi kullanmanıza olanak tanır. Oracle, bu amaçla belirli araçlarla entegrasyon sunar. Aşağıdaki sistemlerde kullanılabilir:

• Oracle Veritabanı 23c (AI vektör araması): Gelişmiş arama özelliklerini, vektör araması da dahil olmak üzere destekleyen bir veritabanıdır ve bu da AI ajanının daha etkili bir şekilde ilgili verileri almasına yardımcı olur.
• OpenSearch ile OCI Arama: Bu seçenek, verilerinizi dizine almak ve yönetmek için OpenSearch adlı bir arama motoru teknolojisini kullanır. Ajanın alınan ve dizine alınan verilerde verimli aramalar yapmasına olanak tanır.

Bu seçenek, veri depolama ve yönetme için bir altyapınız varsa size esneklik ve kontrol sağlar. Verileri OCI Nesne Depolama'ya taşımadan AI ajanını mevcut sistemlerinize entegre edebilirsiniz.

Oracle üretici AI ajanlarının 15 kullanım alanı

Ajanlı RAG gibi RAG (bilgiye dayalı üretim) ajanları, doğru ve bağlama duyarlı yanıtlar üretmek için bilgi alma ve dil üretim yeteneklerini birleştirir. Ajan ilgili belgeleri veya verileri alır ve bu bilgilere dayanarak tutarlı yanıtlar üretir.

Örnek kullanım alanları şunlardır:

1. Müşteri hizmetleri otomasyonu: Bir müşteri hizmetleri AI ajanı, sohbet arayüzleri aracılığıyla sorguları işleme, bilgi bankası verilerini alma ve karmaşık sorunları insan ajanlara iletme yoluyla müşteri hizmetlerini kolaylaştırabilir. Bu, sorunların daha hızlı çözülmesini sağlar ve kullanıcı memnuniyetini artırır. Otomasyon ayrıca tekrarlayan görevleri azaltarak müşteri destek ekiplerinin kişiselleştirilmiş ve daha yüksek değerli etkileşimlere odaklanmasını sağlar.
2. Hukuki araştırma: AI ajanları, hukuk profesyonellerine büyük veritabanlarında karar örnekleri ve hukuk örneklerini hızlıca arayarak yardımcı olabilir. Bu yetenekler, planlama ve araştırma görevlerinin verimli yürütülmesini geliştirir. Karmaşık aramaları basitleştirerek AI, hukuk ekiplerinin son tarihleri karşılamasına ve müşterilerine doğru tavsiyeler sunmasına yardımcı olur.
3. Finansal analiz ve raporlama: AI ajanları, finans ekiplerinin verileri analiz etmesine, anormallikleri tespit etmesine ve kapsamlı raporlar oluşturmasına yardımcı olur. Piyasa haberleri ve iç raporlar gibi çeşitli kaynaklardan içgörüler üretir. Bu tür araçlar, süreçleri kolaylaştırarak, düzeltici eylemler önererek ve bütçeleme, tahmin ve performans değerlendirmesi için karar verme doğruluğunu artırarak finansal yönetimi geliştirir.
4. Eğitimsel özel ders: AI ajanları, kişiselleştirilmiş öğrenme kaynakları sağlayarak ve karmaşık kavramları açıklığa kavuşturarak kişisel özel ders görevi görür. Bu sistemler öğrenci ihtiyaçlarına uyar, etkileşimli eğitim içeriği ve adım adım rehberlik sunar. Kaynak alma işlemini otomatikleştirerek öğrencilerin akademik hedeflerine ulaşmalarına yardımcı olur ve eğitmenlerin inovatif öğretim stratejilerine odaklanmalarını sağlar.
5. İçerik oluşturma: AI, ilgili bilgileri alarak, eğilimleri analiz ederek ve makaleler, raporlar veya sunumlar için taslaklar hazırlayarak içerik üreticilerini destekler. Bu ajanlar yaratıcı süreci hızlandırırken orijinalliği korur. Gelişmiş AI yeteneklerinden yararlanarak profesyonellerin içerik kalitesini geliştirme ve kitleleriyle etkili bir şekilde bağ kurma odaklanmalarını sağlar.
6. Teknik destek: AI ajanları, teknik kılavuzları ve forumları sentezleyerek kullanıcıları sorun giderme sürecinde yönlendirir. Sorunları verimli bir şekilde çözer ve kesinti süresini en aza indirir. Bu ajanlar, destek ekiplerinin iş yükünü azaltarak ve tutarlı, doğru çözümler sunarak teknik ortamlarda kullanıcı deneyimini önemli ölçüde artırır.
7. Tedarik zinciri yönetimi: AI ajanları, envanter, tedarikçiler ve lojistik verilerini birleştirerek tedarik zinciri işlemlerini optimize eder. İşletmelerin verimsizlikleri azaltmasına ve sorunsuz işlemler sağlamasına olanak tanıyan eyleme dönüştürülebilir içgörüler için eğilimleri analiz eder.
8. Tedarikçi entegrasyonu: Bir tedarikçi entegrasyonu ajanı, ilgili belgeleri otomatik olarak çekerek, şirket politikalarıyla uyumunu doğrulayarak ve kurumsal sistemde tedarikçi kayıtlarını güncelleyerek yeni tedarikçilerin entegrasyonunu kolaylaştırabilir.
9. Emlak analizi: AI ajanları, emlak verilerini ve piyasa eğilimlerini sentezleyerek emlak profesyonellerine destek olur. Fiyatlandırma, talep ve yatırım fırsatları hakkında içgörüler sunar ve karar vermeyi destekler. AI destekli analiz ile profesyoneller dinamik piyasa koşullarına uyum sağlayabilir ve müşterilere etkili bir şekilde kişiselleştirilmiş tavsiyeler sunabilir.
10. Seyahat planlama: AI ajanları, destinasyonlar, yerel yerler ve seyahat planları önererek kişiselleştirilmiş seyahat rehberleri görevi görür. Kullanıcı tercihlerine dayalı olarak özelleştirilmiş deneyimler oluşturur ve seyahat düzenlemelerini kolaylaştırır. Çeşitli veri kaynaklarını entegre ederek kullanıcı memnuniyetini artırır.
11. Satış alım süreci desteği: Bir belge işleme AI ajanı, bir satış yöneticisinin alım görevlerini yönetmesine yardımcı olabilir. Örneğin, yönetici telefonuyla yurtdışındaki bir tedarikçiden gelen fiyat teklifinin bir fotoğrafını çekebilir. Ajan:
    • Belgeden ilgili bilgileri çıkarır.
    • Metni, örneğin Japonca'dan İngilizce'ye çevirir.
    • Çıkarılan verilere dayalı olarak bir satın alma talebi oluşturur. Daha sonra aynı ajan tedarikçinin faturasının işlenmesini otomatikleştirebilir ve ödeme yöneticisi tarafından incelenmesi için işaretleyebilir.
12. Satış görüşmeleri analizi: Satışta, bir AI ajanı satış görüşmeleri sırasında müşteri etkileşimlerini analiz edebilir, müşteri tercihleri veya temel itirazlar gibi içgörüler çıkarabilir ve satış ekiplerinin gelecekteki etkileşimlerini geliştirmesi için ayrıntılı raporlar oluşturabilir.
13. Yetenek yönetimi ve işe alım: AI ajanları, işe alım süreçlerini kolaylaştırmak için iş adaylarını tanımlamak ve analiz etmek için kullanılabilir. Hipotetik olarak, bir ajan iş gereksinimlerine göre adayları veritabanlarında arayabilir, özgeçmişlerini değerlendirebilir ve önceden tanımlanmış iş gereksinimlerine dayalı olarak önerilerde bulunabilir.
14. Üretimde kalite kontrol: AI ajanları üretim verilerini izler, kusurları gösteren kalıpları belirler ve kalite standartlarını sağlamak için ayarlamalar önerir. Gelişmiş analitikten yararlanarak üreticilerin israfı en aza indirmesini, verimliliği artırmayı ve tutarlılığı korumayı sağlar. Bu proaktif yaklaşım, üstün ürün kalitesini ve müşteri memnuniyetini sağlar.
15. Perakende bankacılık: Oracle, bilgi sağlama, kredi incelemesi ve uyum izleme gibi perakende bankacılık görevlerini uçtan uca otomatikleştirebilen tüketici bankacılığı iş akışları için önceden oluşturulmuş ajanlar içerir. Bu ajanlara şunlar dahildir:
    • “Ürün Broşürü Oluşturma” ajanı ve kredi başvurusu işlemini otomatikleştirmeye yardımcı olan “Kredi Karar Verme” ajanı.
    • Müşteri görüşmeleri sırasında düzenleyici uyuma dair izleme yapmak için “Arama Uyumu Kontrolü” gibi uyum odaklı ajanlar.³

Bazı gerçek yaşam örnekleriyle genel Ajanlı AI kullanım alanlarını keşfedin.

Oracle AI Ajanı Stüdyosu

Oracle, AI ajanlarının dağıtımını ve izlenmesini kolaylaştırmak için merkezileştirilmiş bir ortam olan AI Ajanı Stüdyosu'nu tanıttı. Bu stüdyo, iki temel sütun aracılığıyla kurumsal düzeyde AI'yı demokratikleştirmeye yönelik bir adımdır:

• Kod gerektirmeyen ajan oluşturucu: Kod yazmadan ajanlar oluşturmak, test etmek ve geliştirmek için doğal dil arayüzü. Kullanıcılar ajanın amacını basit İngilizce ile açıklayabilir ve oluşturucu temeldeki yapılandırmayı ele alır.
• Entegre ROI panosu: Stüdyo, her ajanın iş etkisini ölçen, zaman tasarrufu veya süreç verimliliği gibi metrikleri izleyen bir pano içerir.

Ajan türleri: İş akışı vs. RAG

Birçok ajan bilgi alma üzerine odaklansa da, Stüdyo İş Akışı Ajanları oluşturmaya olanak tanır. Bunlar standart RAG ajanlarından farklıdır çünkü:

• Belirleyici, kural tabanlı diziler üzerinde çalışır.
• Belirli işlevlere, girdilere ve çıktılara sahip önceden yapılandırılmış "düğüm"leri takip eder.
• “Yanıltıcı” veya yaratıcı bir yanıtın bir seçenek olmadığı katı yönetim, uyum ve tekrarlanabilirlik gerektiren yüksek riskli senaryolar için tasarlanmıştır.

Kıyaslamalarımızı ve veri odaklı içgörülerimizi kaçırmayın. Düğme Google'ı açar; AIMultiple'ı seçmeniz, Google arama sonuçlarında AIMultiple'ı daha sık görmek istediğinizi onaylar.

Tercih edilen kaynak olarak ekle

Oracle GenAI ajanlarının faydaları

• Şeffaflık: Yanıtların kaynaklarına kadar izlenebilmesini sağlar.
• Sürekli güncellemeler: Ajanın işlevselliğini kesintiye uğratmadan veri kaynakları güncellenebilir.
• Ölçeklenebilirlik ve güvenlik: Ölçeklenebilir ve güvenli bir mimaride çalışır.
• Aşamalı entegrasyon: Aşamalı entegrasyon ve sürüm kontrolü aracılığıyla hassas veri güncellemelerine olanak tanır.
• Geliştirilmiş etkileşimler: 10'dan fazla aşamada konuşma bağlamını korur.

Son gelişmeler: Oracle AI Ajanları RAG yetenekleri

OCI Üretici AI RAG Ajanı, önceki bir beta sürüm duyurulduktan sonra 25 Eylül 2024'te resmi olarak yayınlandı. Yeni RAG (Bilgiye Dayalı Üretim) Ajanları, mevcut OCI Üretici AI Ajanlarına kıyasla birkaç geliştirmeye sahiptir:

1. Oracle Veritabanı 23ai ile entegrasyon: Oracle Veritabanı 23ai, metin ve görüntüler gibi yapılandırılmamış veriler için gelişmiş vektör araması ekler. Verileri vektör temsillerine dönüştürerek daha doğru ve ilgili arama sonuçları sağlar. Bu, karmaşık sorguların sorunsuz bir şekilde işlenmesine ve yapılandırılmış ile yapılandırılmamış verilerin entegrasyonuna olanak tanır.
2. Kolaylaştırılmış kurulum: Geliştirilmiş bir kullanıcı arayüzü ile kurulum süreci basitleştirilmiştir. Sınırlı teknik bilgiye sahip kullanıcıların RAG ajanlarını hızlı ve kolay bir şekilde dağıtmalarını sağlar. Daha az adım ve daha sezgisel bir deneyim, kurulum süresini ve çabayı azaltır.
3. Geliştirilmiş yanıt kalitesi ve ilgiliği: LLM'ler daha yüksek kaliteli ve daha doğru yanıtlar sunar. Konuşma etkileşimlerinin daha aydınlatıcı ve bağlama uygun olmasını sağlar.
4. Geliştirilmiş veri alma ve yeniden sıralama: Büyük veri kümelerinde arama yaparak ve ilgili bilgileri önceliklendirerek veri alma ve yeniden sıralama işlevlerini geliştirir. Özellikle ince ayarlı sorgular için AI'nın yanıtlarının derinliğini ve doğruluğunu artırır.
5. Hibrit arama: Geleneksel anahtar kelime aramalarını anlamsal arama ile birleştirir. Yapılandırılmış ve yapılandırılmamış veriler için daha ilgili sonuçların alınmasını sağlar.
6. Yönetilen bilgi bankaları: Yapılandırılmamış veriler için entegre vektör deposu ve sağlam veri entegrasyon hattı. Karmaşık verilerin depolanmasını, alınmasını ve dizine alınmasını kolaylaştırır. Kullanıma hazır bir çözüm olarak bilgi bankalarının verimli yönetimini sunar.
7. OpenSearch ile BYO bilgi bankaları desteği: OpenSearch ile OCI Arama'yı Kendi Sistemlerinizi Getirme (BYO) için kolaylaştırılmış destek. Özel arama yapılandırmaları üzerinde esneklik ve kontrol sağlar. Mevcut OpenSearch sistemleriyle entegrasyonu kolaylaştırır.
8. İçerik denetimi: Giriş ve çıkıştaki zararlı veya uygunsuz içerikleri işaretlemek için güçlü filtreleme. Güvenli ve güvenli AI etkileşimlerini korur.
9. Çok modluluk: Metin, görüntüler, grafikler ve çizelgeler gibi birden fazla formattan veri işleme ve entegrasyon. Daha kapsamlı ve bağlama zengin yanıtlar sunar.

SSS'ler

Daha fazla okuma

• En İyi AI Ajan Araçlarını Karşılaştırın

Bu araştırmayı kaynak gösterin

Yayınlayacağınız yere uygun formatı seçin. Bağlantılı sürümü CMS'inize yapıştırmak, geri bağlantıyı korur.

@misc{imek2026,
  author = {Şimşek, Hazal},
  title  = {{Oracle AI Ajanları: En İyi 15 Kullanım Alanı ve 5 Fayda}},
  year   = {2026},
  month  = apr,
  howpublished    = {\url{https://aimultiple.com/oracle-ai-agents}},
  note   = {AIMultiple. Erişim tarihi: 2 Nisan 2026}
}

Referans Linkleri

1.

Why AI agents are the next frontier of generative AI | McKinsey

McKinsey & Company

2.

Apps update—AI agents, AI marketplace, and more | fusioninsider

3.

Oracle Reimagines Banking for the AI Era with New Agentic Platform

Hazal Şimşek

Sektör Analisti

Takip Et

Hazal, AIMultiple'da süreç madenciliği ve BT otomasyonu konularına odaklanan bir sektör analisti.

Tam Profili Görüntüle

Yorum yapan ilk kişi olun

E-posta adresiniz yayınlanmayacak. Tüm alanlar gereklidir. Yorumlar orijinal dilinde bırakılır.

Ad

E-posta Adresi

Yorum

0/450

Yorumu Gönder