KI in der Oracle-Datenbank

Ein Sprachmodell beantwortet Fragen zu deinen Daten nur so gut, wie es deine Daten versteht. In diesem Workshop machen wir eine Oracle-Datenbank Schritt für Schritt KI-fähig: vom beschriebenen Datenmodell über Vektoren und semantische Suche bis zur fertigen Chat-Anwendung, die Antworten aus deinen eigenen Dokumenten belegt.

Zielgruppe

Entwickler, Architekten und DBAs, die KI-Funktionen auf Oracle 23ai/26ai oder der Autonomous Database umsetzen wollen.

Module

Die Module sind ein Baukasten. Du wählst aus und gewichtest, wir stimmen die Agenda vorab gemeinsam ab.

• AI-ready Data: Annotations und Domains als Metadaten für Menschen und Modelle, Datenmodell für NL2SQL vorbereiten
• Select AI: natürliche Sprache nach SQL, Profile, Grenzen und sinnvolle Einsatzfälle
• Embeddings: ONNX-Modelle in der Datenbank, externe Provider (OCI GenAI, Azure OpenAI, lokale Modelle), Credentials und Netzwerk-ACLs
• Vector Search: Datentyp VECTOR, Distanzfunktionen, HNSW- und IVF-Indizes, Hybrid Search
• Chunking-Pipeline: Text aus PDF und Office extrahieren, Chunking-Strategien, Umgang mit Tabellen und Struktur
• RAG: Kontext aufbauen, Prompt gestalten, Quellen belegen, Halluzinationen eingrenzen
• RAG in APEX: AI Configuration, RAG Sources und Chat-Oberfläche
• Datenschutz und Architektur: welche Daten an welches Modell gehen, lokal oder Cloud, Kosten und Betrieb

Ergebnis

Ein lauffähiges Beispiel aus Datenmodell, Embedding-Pipeline und RAG-Chat, das dein Team auf eigene Daten übertragen kann.

Vorschau

Zum Reinschnuppern: Die Vorträge zum Thema geben dir einen ersten Überblick. Auf den Vortragsseiten findest du die Folien.

• Was die KI über deine Daten wissen muss: Annotations, Embeddings und RAG DOAG 2026
• Oracle 26ai: Domains and Annotations Deep Dive IT-Tage 2025
• Vector Search Workshop Sessions ora2know noon2noon 2026