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

%72 yapay zeka çözümleri dağıtan şirketlerin oranı.¹ Oracle, büyük dil modellerini, doğal dil işlemeyi ve bilgi getirme ile zenginleştirilmiş üretimi (RAG) birleştiren yapay zeka ajanlarından yararlanır.

Oracle AI ajanlarını, kullanım alanlarını ve faydalarını keşfedin:

Oracle AI ajanları nedir?

OCI üretken yapay zeka ajanları, büyük dil modellerini (LLM'ler) akıllı bir bilgi getirme sistemiyle entegre eden tam yönetilen bir hizmettir. Belirli bir bilgi tabanını arayarak ilgili yanıtlar sağlamak üzere tasarlanmıştır.

Oracle artık Fusion Cloud Applications Suite bünyesinde 600'den fazla yapay zeka ajanının yanı sıra Fusion AI Agent Marketplace'te 100'den fazla sertifikalı iş ortağı ajanı sunuyor. Şirket, İK, finans, tedarik zinciri ve müşteri deneyimi için Oracle Fusion Cloud Applications'a entegre edilmiş yapay zeka ajanları ekiplerinden oluşan 22 yeni Fusion Agentic Applications'ı piyasaya sürdü.²

Bu yapay zeka ajanları, çok adımlı süreçleri yönetmek, yeni durumlara uyum sağlamak ve doğal dil komutlarına yanıt vermek üzere geliştirilmiştir; önceki kural tabanlı sistemlere kıyasla daha fazla esneklik ve hassasiyet sunarlar. OCI üretken yapay zeka Agents, veri ekleme için birden çok yöntem sunarak kullanıcıların ve müşterilerinin sohbet arayüzü veya bir API aracılığıyla verilerle etkileşim kurmasını sağlar.

Temel özellikler

• Çeşitli veri ekleme yöntemlerini ve etkileşim kanallarını (sohbet arayüzü veya API) destekler.
• Bir bilgi tabanından bilgi getirerek bağlamsal olarak ilgili yanıtlar üretir.
• Tüm yanıtlar için kaynak gösterimi sağlar.
• Sözcüksel ve anlamsal yaklaşımları birleştiren hibrit arama yetenekleri sunar.
• Hem giriş hem çıkış için içerik denetimi içerir.
• Kullanıcıların önceki bağlamı dikkate alan takip soruları sormasına olanak tanıyan çok turlu konuşmaları destekler.
• Görsel öğelerin açık tanımlarını gerektirmeden PDF'lerdeki iki eksenli grafiklerden ve referans tablolarından verileri yorumlayabilir.
• PDF belgelerinde bulunan köprüleri sohbet yanıtlarında ayıklar ve görüntüler.

Oracle AI ajanları nasıl çalışır?

1. Girdi: Kullanıcı Sorgusu
   • Bir kullanıcı, OCI Generative AI Agent'a doğal dilde bir sorgu gönderir.
   • Hizmet, sorguyu kodlar ve işlenmesi için kurumsal veri deposuna (bilgi tabanına) gönderir.
2. İşleme: Sorgu Anlama ve Plan Oluşturma
   • Büyük dil modeli (LLM) tarafından desteklenen yapay zeka ajanı sorguyu yorumlar.
   • Bir yanıt oluşturmak için bir plan formüle eder ve uygular. Bu, aşağıdaki adımları içerir:
     1. Bilgi tabanında ilgili makaleleri veya belgeleri arama.
     2. Getirilen belgeleri anlamsal ilgililiğe göre yeniden sıralama.
     3. Tutarlı ve bağlamsal olarak doğru bir yanıt oluşturmak için en ilgili belgeleri ve kullanıcı sorgusunu birleştirme.
3. Çıktı: Yanıtın Teslimi
   • Ajan, oluşturulan yanıtı kullanıcıya geri gönderir.
   • Yanıt, yanıtı oluşturmak için kullanılan belgelere veya kaynaklara referanslar içerir.

Etmen tabanlı orkestrasyon

Oracle AI Ajanları, kurumsal araçlar ve veri kaynakları arasında karmaşık iş akışlarını planlama, koordine etme ve yürütme yeteneğine sahip orkestratörler olarak bilgi getirme ve yanıt sistemlerini çalıştırır.

Tek işlevli sohbet odaklı yapay zekanın aksine, etmen tabanlı orkestrasyon modellerin şunları yapmasını sağlar:

• Çok adımlı hedefleri yapılandırılmış yürütme planlarına ayırma
• Doğru zamanda doğru araçları, API'leri ve kurumsal sistemleri seçme ve çağırma
• Yinelemeli akıl yürütme yoluyla durumu koruma, çıktıları doğrulama ve kendi kendini düzeltme
• Bilgi getirme, analiz ve görev yürütme katmanları arasında eylemleri zincirleme
• Gerektiğinde birden çok uzmanlaşmış alt ajan arasında çalışma (ör. İK, finans, destek)

Bu orkestrasyon katmanı, Oracle AI Ajanlarının soru yanıtlamanın ötesine geçip süreç yürütmeye geçmesini sağlar.

Orkestrasyon hakkında daha derin bağlam için şunları keşfedin:

• LLM orkestrasyonu
• Çoklu ajan orkestrasyonu
• Etmen Tabanlı Yapay Zeka ERP
• BT orkestrasyonu.

Ajanlar iç sistemlerin ötesine genişledikçe, web yürütme ortamları ve birlikte çalışabilirlik standartları kritik hale geliyor:

• Web destekli ajanları destekleyen MCP sunucu altyapılarını belirlemek için tarayıcı MCP karşılaştırmalarını inceleyin.
• Ajanların açık web ile nasıl etkileşim kurduğunu gözlemlemek için uzak tarayıcıları karşılaştırın.

Bilgi tabanı veri türleri

OCI Generative AI Agents'ın bilgi tabanı olarak kullanması için veri sağlamanın iki farklı yolu vardır. Bilgi tabanı, esasen yapay zeka ajanının yanıt üretmek için aradığı bilgi veya belge koleksiyonudur. Her türün ne anlama geldiğine ilişkin bir döküm aşağıdadır:

1. Hizmet tarafından yönetilen seçenek

Bu seçenek, verilerinizi Oracle Cloud Infrastructure (OCI) Object Storage'da depolamanıza olanak tanır. Bu yaklaşımla şunları yapabilirsiniz:

• En fazla 1.000 dosya yükleyin; bunlar metin veya PDF belgeleridir ve her birinin boyutu en fazla 100 MB'dir.
• Daha fazla veya daha büyük dosya depolamak için Oracle desteği aracılığıyla limit artışı talep edin.

2. Kendi Verinizi Getirin (BYO) Seçenekleri

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

• Oracle Veritabanı 23c (AI vektör arama): Bu, vektör arama dahil gelişmiş arama yeteneklerini destekleyen ve yapay zeka ajanının ilgili verileri daha etkili bir şekilde getirmesine yardımcı olan bir veritabanıdır.
• OCI Search with OpenSearch: Bu seçenek, verilerinizi dizinlemek ve yönetmek için bir arama motoru teknolojisi olan OpenSearch'i kullanır. Ajanın, alınan ve dizinlenen veriler üzerinde verimli aramalar yapmasını sağlar.

Veri depolamak ve yönetmek için bir altyapınız varsa bu seçenek size esneklik ve kontrol sağlar. Verileri OCI Object Storage'a taşımadan yapay zeka ajanını mevcut sistemlerinize entegre edebilirsiniz.

15 Oracle üretken yapay zeka ajanları kullanım alanları

Bilgi getirme ile zenginleştirilmiş üretim (RAG) ajanları, etmen tabanlı RAG gibi, doğru ve bağlama duyarlı yanıtlar üretmek için bilgi getirme ile dil üretimi yeteneklerini birleştirir. Ajan, ilgili belgeleri veya verileri getirir ve bu bilgilere dayanarak tutarlı yanıtlar üretir.

Örnek kullanım alanları şunlardır:

1. Müşteri hizmetleri otomasyonu: Müşteri hizmetleri yapay zeka ajanı, sorguları konuşmaya dayalı arayüzler aracılığıyla ele alarak, bilgi tabanı verilerini getirerek ve karmaşık sorunları insan ajanlara ileterek 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: Yapay zeka ajanları, emsal kararlar ve içtihatlar için geniş veritabanlarını hızla arayarak hukuk profesyonellerine yardımcı olabilir. Bu yetenekler, planlama ve araştırma görevlerinin verimli bir şekilde yürütülmesini iyileştirir. Yapay zeka, karmaşık aramaları basitleştirerek daha hızlı karar almayı destekler ve hukuk ekiplerinin son teslim tarihlerine uymasını ve müvekkillerine doğru tavsiye sunmasını sağlar.
3. Finansal analiz ve raporlama: Yapay zeka ajanları, finans ekiplerine verileri analiz etme, anormallikleri tespit etme ve kapsamlı raporlar oluşturma konusunda yardımcı olur. Piyasa haberleri ve iç raporlar gibi çeşitli kaynaklardan içgörüleri sentezlerler. Bu tür araçlar, süreçleri kolaylaştırarak, düzeltici eylemler önererek ve bütçeleme, tahminleme ve performans değerlendirmesi için karar alma doğruluğunu artırarak finansal yönetimi iyileştirir.
4. Eğitimde özel ders: Yapay zeka ajanları, kişiye özel öğrenme kaynakları sağlayarak ve karmaşık kavramları açıklayarak kişisel öğretmen gibi davranır. Bu sistemler öğrenci ihtiyaçlarına uyum sağlar, etkileşimli eğitim içeriği ve adım adım rehberlik sunar. Kaynak getirmeyi otomatikleştirerek öğrencilerin akademik hedeflere ulaşmasına yardımcı olurken eğitimcilerin yenilikçi öğretim stratejilerine odaklanmasını sağlar.
5. İçerik üretimi: Yapay zeka, ilgili bilgileri getirerek, trendleri analiz ederek ve makaleler, raporlar veya sunumlar için öneriler taslağı oluşturarak içerik üreticilerini destekler. Bu ajanlar, özgünlüğü korurken yaratıcı süreci hızlandırır. Gelişmiş yapay zeka yeteneklerinden yararlanarak profesyonellerin içerik kalitesini iyileştirmeye ve hedef kitleleriyle etkili bir şekilde bağlantı kurmaya odaklanmasını sağlar.
6. Teknik destek: Yapay zeka ajanları, teknik kılavuzları ve forumları özlü çözümlere dönüştürerek kullanıcılara sorun giderme konusunda rehberlik eder. Sorunları verimli bir şekilde çözerek kesinti süresini en aza indirir. Bu ajanlar, iş yükünü azaltarak ve tutarlı, doğru çözümler sunarak destek ekiplerini güçlendirir; teknik ortamlarda kullanıcı deneyimini önemli ölçüde iyileştirir.
7. Tedarik zinciri yönetimi: Yapay zeka ajanları, envanter, tedarikçiler ve lojistikle ilgili verileri toplayarak tedarik zinciri operasyonlarını optimize eder. Eyleme dönüştürülebilir içgörüler için trendleri analiz eder ve işletmelerin verimsizlikleri azaltmasını ve operasyonların sorunsuz ilerlemesini sağlamasını mümkün kılar.
8. Tedarikçi katılımı: Bir tedarikçi katılım ajanı, ilgili belgeleri otomatik olarak çekerek, şirket politikalarına uygunluğu doğrulayarak ve kurumsal sistemdeki tedarikçi kayıtlarını güncelleyerek yeni tedarikçilerin entegrasyonunu kolaylaştırabilir.
9. Gayrimenkul analizi: Yapay zeka ajanları, mülk verilerini ve piyasa trendlerini sentezleyerek gayrimenkul profesyonellerini destekler. Fiyatlandırma, talep ve yatırım fırsatları hakkında içgörüler sağlayarak karar almayı kolaylaştırır. Yapay zeka destekli analiz sayesinde profesyoneller dinamik piyasa koşullarına uyum sağlayabilir ve müşterilere etkili bir şekilde kişiye özel tavsiyeler sunabilir.
10. Seyahat planlama: Yapay zeka ajanları, destinasyonlar, yerel cazibe merkezleri ve seyahat programları önererek kişiselleştirilmiş seyahat rehberi görevi görür. Kullanıcı tercihlerine göre özelleştirilmiş deneyimler oluşturur ve seyahat düzenlemelerini basitleştirir. Çeşitli veri kaynaklarını entegre ederek bu ajanlar kullanıcı memnuniyetini artırır.
11. Satış satın alma yardımı: Belge işleyen bir yapay zeka ajanı, satış yöneticisine satın alma görevlerini yönetmede yardımcı olabilir. Örneğin yönetici, telefonuyla yurt dışındaki bir satıcıdan gelen fiyat teklifinin fotoğrafını çekebilir. Ajan şunları yapar:
    • Extract belgedeki ilgili bilgileri çıkarır.
    • Metni çevirir; örneğin Japoncadan İngilizceye.
    • Ayıklanan verilere dayanarak bir satın alma talebi oluşturur. Daha sonra aynı ajan, satıcının faturasının işlenmesini otomatikleştirip ödeme yöneticisinin incelemesi için işaretleyebilir.
12. Satış görüşmesi analizi: Satışta bir yapay zeka ajanı, satış görüşmeleri sırasında müşteri etkileşimlerini analiz edebilir, müşteri tercihleri veya önemli itirazlar gibi içgörüleri ayıklayabilir ve satış ekiplerinin gelecekteki etkileşimleri iyileştirmesi için ayrıntılı raporlar oluşturabilir.
13. Yetenek yönetimi ve işe alım: Yapay zeka ajanları, iş adaylarını belirlemek ve analiz etmek için kullanılabilir; İK ekiplerinin yetenek kazanımını kolaylaştırmasına yardımcı olur. Varsayımsal olarak bir ajan, veritabanlarında uygun adayları arayabilir, özgeçmişlerini değerlendirebilir ve önceden tanımlanmış iş gereksinimlerine dayalı öneriler sunabilir.
14. Üretimde kalite kontrol: Yapay zeka ajanları üretim verilerini izler, kusurlara işaret eden örüntüleri tespit eder ve kalite standartlarını sağlamak için ayarlamalar önerir. Gelişmiş analitikten yararlanarak üreticilerin israfı en aza indirmesini, verimliliği artırmasını ve tutarlılığı korumasını sağlar. Bu proaktif yaklaşım, üstün ürün kalitesi ve müşteri memnuniyeti sağlar.
15. Perakende bankacılık: Oracle, bilgi sağlama, kredi inceleme ve uyum izleme gibi uçtan uca perakende bankacılık görevlerini otomatikleştirebilen tüketici bankacılığı iş akışları için önceden oluşturulmuş ajanlar içerir. Bu ajanlar şunları içerir:
    • Kredi başvurusu işlemeyi otomatikleştirmeye yardımcı olan “Product Brochure Generation” ajanı ve “Credit Decisioning” ajanı.
    • Müşteri görüşmeleri sırasında düzenleyici uyumu izlemek için “Call Compliance Check” ajanı gibi uyum odaklı ajanlar.³

Bazı gerçek hayattan örneklerle genel etmen tabanlı yapay zeka kullanım alanlarını keşfedin.

Oracle AI Agent Studio

Oracle, yapay zeka ajanlarının dağıtımını ve izlenmesini basitleştirmek için merkezi bir ortam olan AI Agent Studio'yu tanıttı. Bu stüdyo, iki temel ayak aracılığıyla yapay zekayı kuruluş içinde demokratikleştirmeye yönelik bir adımı temsil eder:

• Kodsuz ajan oluşturucu: Kod yazmadan ajanları oluşturmak, test etmek ve iyileştirmek için doğal dil arayüzü. Kullanıcılar ajanın amacını sade bir İngilizceyle tanımlayabilir ve oluşturucu temel yapılandırmayı üstlenir.
• Yerleşik ROI panosu: Stüdyo, her ajanın iş etkisini ölçen ve tasarruf edilen zamanı veya süreç verimliliğini yansıtan metrikleri izleyen bir pano içerir.

Ajan türleri: Workflow vs. RAG

Birçok ajan bilgi getirmeye odaklanırken Studio, Workflow Agents oluşturulmasına olanak tanır. Bunlar standart RAG ajanlarından farklıdır çünkü:

• Belirlenimci, kural tabanlı diziler üzerinde çalışır.
• Belirli işlevlere, girdilere ve çıktılara sahip önceden yapılandırılmış “düğümleri” izler.
• “Halüsinasyon” içeren veya yaratıcı bir yanıtın seçenek olmadığı, katı yönetişim, uyumluluk ve tekrarlanabilirlik gerektiren yüksek riskli senaryolar için tasarlanmıştır.

Oracle GenAI ajanlarının faydaları

• Şeffaflık: Yanıtların kaynaklarına kadar izlenmesini sağlar.
• Sürekli güncellemeler: Veri kaynakları, ajanın işlevselliği kesintiye uğramadan güncellenebilir.
• Ölçeklenebilirlik ve güvenlik: Ölçeklenebilir ve güvenli bir mimari üzerinde çalışır.
• Artımlı içe aktarma: Artımlı içe aktarma ve sürüm kontrolü yoluyla hassas veri güncellemeleri sağlar.
• İyileştirilmiş etkileşimler: 10+ tur boyunca konuşma bağlamını korur.

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

Son gelişmeler: Oracle AI Agents RAG yetenekleri

OCI Generative AI RAG Agent, daha önce bir beta sürümü duyurulduktan sonra 25 Eylül 2024'te resmi olarak yayınlandı. Yeni RAG (Bilgi Getirme ile Zenginleştirilmiş Üretim) Ajanları, mevcut OCI Generative AI Agents'a kıyasla çeşitli iyileştirmeler getirdi:

1. Oracle Veritabanı 23ai ile entegrasyon: Oracle Veritabanı 23ai, metin ve görüntüler gibi yapılandırılmamış veriler için gelişmiş vektör arama ekler. Verileri vektör temsillerine dönüştürerek daha hassas ve ilgili arama sonuçları sağlar. Bu, karmaşık sorguların sorunsuz bir şekilde ele alınmasına ve yapılandırılmış ile yapılandırılmamış verilerin entegrasyonuna olanak tanır.
2. Kolaylaştırılmış kurulum: İyileştirilmiş kullanıcı arayüzüyle basitleştirilmiş kurulum süreci. Sınırlı teknik uzmanlığa sahip kullanıcıların RAG ajanlarını hızlı ve kolay bir şekilde dağıtmasını sağlar. Daha az adım ve daha sezgisel bir deneyim, kurulum süresini ve çabasını azaltır.
3. İyileştirilmiş yanıt kalitesi ve ilgililiği: LLM'ler daha yüksek kaliteli ve daha doğru yanıtlar sağlar. Bu, konuşmaya dayalı etkileşimlerin daha içgörülü ve bağlamsal olarak uygun olmasını sağlar.
4. Gelişmiş veri getirme ve yeniden sıralama: Gelişmiş veri getirme ve yeniden sıralama işlevleri geniş veri kümelerini tarar ve ilgili bilgileri önceliklendirir. Özellikle incelikli sorgular için yapay zekanın yanıtlarının derinliğini ve hassasiyetini artırır.
5. Hibrit arama: Geleneksel anahtar kelime aramalarını anlamsal arama ile birleştirir. Hem yapılandırılmış hem de yapılandırılmamış veriler için daha ilgili sonuçların getirilmesini sağlar.
6. Yönetilen bilgi tabanları: Yapılandırılmamış veriler için entegre vektör deposu ve güçlü veri alım hattı. Karmaşık verilerin depolanmasını, getirilmesini ve dizinlenmesini basitleştirir. Bilgi tabanlarının kullanıma hazır bir çözüm olarak verimli bir şekilde yönetilmesini sağlar.
7. OpenSearch ile BYO bilgi tabanları desteği: Kendi Verinizi Getirin (BYO) OCI Search with OpenSearch için kolaylaştırılmış destek. Özel arama yapılandırmaları üzerinde esneklik ve kontrol sağlar. Mevcut OpenSearch sistemleriyle entegrasyonu basitleştirir.
8. İçerik denetimi: Girdi ve çıktıdaki zararlı veya uygunsuz içeriği işaretlemek için güçlü filtreleme. Güvenli ve emniyetli yapay zeka etkileşimlerini sürdürür.
9. Çok modluluk: Metin, görüntü, grafik ve diyagramlar dahil birden çok biçimden gelen verileri işler ve entegre eder. Daha kapsamlı ve bağlam açısından zengin yanıtlar sunar.

SSS'ler

İleri okuma

• En İyi Yapay Zeka Ajanı Araçlarını Karşılaştırın

Bu araştırmayı kaynak gösterin

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

@misc{simsek2026,
  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}
}

Değişiklik günlüğü

1 güncelleme

2026

1. 2 Nis

   No-code ajan oluşturucu, ROI panosu ve iş akışı ajanlarını kapsayan bir Oracle AI Agent Studio bölümü eklendi.

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

Endüstri Analisti

Takip Et

Hazal, AIMultiple'da süreç zekası (süreç madenciliği dahil) ve kurumsal otomasyon (BT otomasyonu ve düşük kodlu/kodsuz otomasyon dahil) konularına odaklanan bir endüstri analistidir.

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