Память ИИ-агента для изображений: хранение, поиск и загрузка диаграммы.

Подробнее читайте здесь: https://blogs.oracle.com/developers/i... Память ИИ-агента для изображений: Даниэла Павленко сохраняет диаграмму производительности с кратким описанием в памяти ИИ-агента Oracle, находит её позже, выполняя поиск по обычным словам в новом процессе Python, и загружает исходные байты изображения обратно из базы данных Oracle AI Database 26ai, а затем доказывает, что это одни и те же байты. 0:00 Куда делась эта диаграмма? 0:17 Один график, обработанный в памяти агента ИИ Oracle 0:38 1. Сохраните изображение с полезным текстом 0:58 2. Закройте приложение, запустите новый процесс 1:19 3. Найдите его: поиск считывает текст, а не пиксели 1:40 4. Загрузите результат поиска 2:03 5. Проверьте: те же байты, не похожие 2:24 6. Область применения и ограничения 2:48 Краткий обзор: сохранение, поиск, загрузка В этом эпизоде ​​Oracle Developers Explained Даниэла Павленко, разработчик-евангелист Oracle, демонстрирует один график производительности, обработанный в памяти агента ИИ Oracle. Ваш агент ИИ видел график ранее в разговоре, разговор перешёл к следующему этапу, и теперь вы снова запрашиваете график. Под памятью здесь понимается информация, сохранённая вне текущего разговора, чтобы приложение могло получить к ней доступ позже, даже после перезапуска приложения. Каждый шаг представляет собой реальный локальный запуск пакета Python oracleagentmemory (версия 26.8.0) с использованием Oracle AI Database 26ai Free. Сначала процесс store_images.py вызывает add_image_async для сохранения трех диаграмм, каждая из которых содержит краткое текстовое описание, идентификатор пользователя, идентификатор агента и формат изображения, после чего Oracle AI Agent Memory возвращает идентификатор изображения. Затем этот процесс Python завершает работу. Новый процесс Python выполняет поиск без имени файла или сохраненного идентификатора изображения, задавая простыми словами вопрос о «времени отклика, восстанавливающемся после замедления». Поиск сравнивает вопрос с текстом, хранящимся вместе с каждым изображением, а не с пикселями, поэтому полезное описание имеет значение: детали, которые никогда не попадают в текст, могут быть не найдены. В этом запуске поиск представляет собой поиск по ключевым словам в сохраненном описании. Найденная запись возвращает идентификатор изображения, и третий процесс Python передает этот возвращенный идентификатор в list_images_async с параметром include_bytes=True для загрузки исходных 22 548 байт. Отпечаток SHA-256 полученных байтов совпадает с отпечатком SHA-256 исходного файла, и SQL-запрос вычисляет тот же SHA-256 внутри базы данных Oracle AI Database 26ai над сохраненным BLOB-объектом. Одного лишь эскиза или непустой записи недостаточно, чтобы это доказать. Идентификаторы пользователя и агента организуют область памяти в этом примере, но они не являются границей контроля доступа: вашему приложению по-прежнему необходимы идентификация и контроль доступа. И это получение данных происходит тогда, когда ваш код запрашивает их, а не когда агент автоматически запоминает нужное изображение в каждом диалоге. Пакет Python, показанный на 0:17, устанавливается с помощью pip install oracleagentmemory (версия 26.8.0 на PyPI): https://pypi.org/project/oracleagentm... Почему поиск на 1:19 считывает описание, а не пиксели, объясняется в обзоре релиза 26.8 «Что нового в памяти агентов ИИ Oracle»:   / whats-new-in-oracle-ai-agent-memory-graph-...   Чтобы попробовать это самостоятельно, перейдите по ссылке на 3:02 и ознакомьтесь со статьей Даниэлы Павленко «Память агентов ИИ с поддержкой изображений: от визуальных входных данных к контексту поиска» в блоге Oracle Developers, а также с прилагаемым блокнотом: https://blogs.oracle.com/developers/i... Первый эпизод, «Объяснение памяти ИИ-агента», рассказывает о том, что должен хранить ИИ-агент между сессиями:    • AI Agent Memory Explained: What to Keep, R...   Прочитайте блог и запустите сопутствующий блокнот, а затем напишите в комментариях: какое изображение ваш ИИ-агент должен уметь находить снова? Подпишитесь на Oracle Developers, чтобы не пропустить следующий эпизод «Объяснения для разработчиков». #AIAgents #AgentMemory #OracleAI