利用 Oracle Database 23ai 技术和AI 的帮助， 开发人员可专注于构建应用功能，而不是数据基础设施需求
基于 Oracle Database 23ai 的 Oracle Autonomous Database 以及多个新产品和功能现已推出，旨在支持生成式开发
Oracle宣布推出面向企业的生成式开发 (GenDev)，这是一个突破性的以 AI 为中心的应用开发基础设施。该产品提供了创新的开发技术，可帮助开发人员快速生成复杂的应用程序，并支持应用程序轻松使用 AI 驱动的自然语言界面和以人为本的数据。GenDev结合了Oracle Database 23ai 中的技术，包括 JSON Relational Duality Views、AI Vector Search 和 APEX 等，以促进使用生成式 AI进行开发。通过模块化应用程序的生成、声明性语言的使用以及企业应用所需的可扩展性、可靠性、一致性和安全性的自动化，这种创新的开发基础设施加速了AI优势的采用，同时有助于降低其风险。
在GenDev中，数据复杂性在数据层进行处理，应用程序数据规则（包括意图、机密性、验证和完整性）由数据引擎强制执行。为了实现这一目标，Oracle 的融合数据引擎 Database 23ai 支持所有数据类型和工作负载，而不会牺牲企业所需的透明数据一致性、性能和可用性。
甲骨文公司关键任务数据库技术执行副总裁 Juan Loaiza 表示：“就像必须修建铺好的公路才能充分发挥汽车的优势一样，我们必须改变应用开发基础设施，才能充分发挥 AI 应用生成的优势。GenDev 使开发人员能够利用 AI 快速生成易于理解和安全的模块化、可演进的企业应用。用户可以使用自然语言与数据和应用交互，并根据语义内容查找数据。Oracle Database 23ai 提供了以 AI 为中心的基础设施，可显著加快企业应用的生成式开发。”
现在，开发人员还可以从 Oracle Database 23ai 功能中受益， 这些功能包括 Oracle Cloud Infrastructure (OCI) 和 Oracle Database@Azure 中提供的Oracle Autonomous Database on 23ai。自治数据库 (Autonomous Database) 通过以下新的关键功能进一步简化和加速了 GenDev：
具有RAG 和其他增强功能的Oracle 自治数据库 Select AI：通过检索增强生成 (RAG) 和 AI 向量搜索，在使用大型语言模型 (LLM) 处理企业数据时，可以更精确地回答自然语言问题，从而帮助客户降低出现幻觉的风险。自治数据库还消除了创建 AI 管道以生成和填充向量嵌入的专业知识的需求。
更广泛地LLM 支持：通过使用 Autonomous Database 与其他 LLM (Google Gemini、Anthropic Claude 和 Hugging Face) 的内置集成，帮助企业从生成式 AI 中获得更多价值。Autonomous Database 与七家提供商的 35 个不同的 LLM 相集成，为客户提供了构建GenDev应用程序的广泛选择。
自治数据库 NVIDIA GPU 支持：支持客户能够访问 NVIDIA GPU 来加速某些 AI 数据操作的性能，而无需担心供应或管理 GPU 服务器。最初，客户可以利用 Oracle Machine Learning Notebooks，它使用支持 GPU 的 Python 包来处理资源密集型工作负载，例如使用转换器模型生成向量嵌入和构建深度学习模型。
Data Studio AI 增强功能：支持客户能够使用自然语言准备和加载数据，以及使用可视化“拖放”工具创建带有文本和图像向量嵌入的 AI 管道。
Graph Studio 增强功能：通过内置的自助服务工具，用户无需编码即可构建操作属性图模型，这是 Oracle Database 23ai 中的新功能。
面向开发人员的自治数据库：使用户能够以固定的小时费率访问自治数据库提供的丰富功能和工具集。这为开发用例提供了更低、更可预测的切入点（0.039 美元/小时 = 28.54 美元/月），并提供了简单的生产部署升级路径。
面向开发人员的自治数据库容器映像：以方便下载的映像形式，为客户提供与云端 Autonomous Database for Developers 相同的固定配置、统一的小时费率和功能。开发人员继续拥有一个完全托管的数据库和一整套内置工具，但可以直接在笔记本电脑上运行，并在 CI/CD 管道中方便地使用它。
自治数据库Select AI — 合成数据创建：通过克隆生产数据库，并将数据替换为AI 生成的真实测试数据，客户可以简化和加速 Autonomous Database 的构建开发和测试实例。
