利用 Oracle Cloud Infrastructure 强化生成式 AI 应用

最新推荐文章于 2025-11-24 14:42:36 发布

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#oracle #人工智能 #数据库

技术背景介绍

Oracle Cloud Infrastructure (OCI) 提供了一套全面的云解决方案，其中生成式 AI 服务是其核心部分之一。该服务支持大规模预训练语言模型（LLMs），能够涵盖广泛的应用场景，如文本生成、对话系统等。通过简单的 API 调用，用户可以使用即用的预训练模型，或基于专属 AI 集群的自有数据创建和托管经过微调的自定义模型。

核心原理解析

OCI 的生成式 AI 服务采用先进的语言模型架构，通过大规模数据集训练以捕捉复杂的语言模式。这些模型不仅可以处理常规的文本生成任务，还能通过自定义微调模型来满足特定领域的需求。OCI 数据科学模型部署服务进一步简化了模型从开发到上线的过程。

代码实现演示

在开始之前，请确保安装了最新的 oci 和 langchain-community Python SDK：

pip install -U oci langchain-community

以下是如何使用 LangChain 社区集成来利用 OCI 生成式 AI：

from langchain_community.chat_models import ChatOCIGenAI
from langchain_community.llms import OCIGenAI
from langchain_community.embeddings import OCIGenAIEmbeddings

# 创建 ChatOCIGenAI 实例，用于对话模型的生成
chat_model = ChatOCIGenAI(
    base_url='https://yunwu.ai/v1',
    api_key='your-api-key'
)

# 生成示例对话
response = chat_model.generate("你好，生成一个欢迎消息。")
print(response)

# 使用 OCIGenAI 创建一个简单的文本生成示例
llm_model = OCIGenAI(
    base_url='https://yunwu.ai/v1',
    api_key='your-api-key'
)

# 生成文本示例
text_response = llm_model.generate("生成一个关于云计算的简短介绍。")
print(text_response)

# 创建词嵌入示例
embedding_model = OCIGenAIEmbeddings(
    base_url='https://yunwu.ai/v1',
    api_key='your-api-key'
)

# 生成文本嵌入
embeddings = embedding_model.get_embeddings(["文本1", "文本2"])
print(embeddings)