部落格
Jan, 22, 2025
Oracle 23ai提升知識庫管理系統的反應速度及效能
撰文/ 緯謙科技知識庫管理系統（Knowledge Management System, KMS）是支援持企業組織管理知識及技能的技術工具，扮演著收集、整理、檢索的重要角色，協助企業進行員工培訓、經驗傳承及專業知識共享，將知識轉化為競爭優勢。
背景與需求
傳統知識庫管理無法滿足企業的需求
當今知識管理系統（KMS）在企業中扮演著至關重要的角色，隨著組織規模的擴大和數據量的增長，傳統的知識庫管理方式已經無法滿足需求，企業需要更高效、智能且靈活的知識管理應用系統，以利更好的組織、存取和利用知識資源，運用Oracle 23ai Vector DB、LLM、Java、Spring Boot、RAG和創新的 Spring AI API，成為開發知識管理系統的最佳選擇。
挑戰與突破
挑戰一、技術整合
需整合多種技術，確保系統的穩定性和高效性
挑戰二、提升用戶體驗
如何利用 AI 技術提升系統的智慧化水平，提供更好的用戶體驗
如何利用 AI 技術提升系統的智慧化水平，提供更好的用戶體驗
挑戰三、確保數據安全同時提升效能
在資訊安全的前提下，實現數據的高效存取和分析。
在資訊安全的前提下，實現數據的高效存取和分析。
解決方案
緯謙甲骨文技術團隊開發一款高效、智慧且安全的知識管理應用系統，採用以下策略解決客戶遇到的挑戰
- 技術整合：利用Java和Spring Boot作為應用系統的核心框架，確保系統的穩定性和可擴展性。運用Spring Boot的自動配置和內建的相依性管理(dependency management)功能，大幅簡化開發過程。
- 智慧化提升：導入Oracle 23ai Vector DB作為數據庫，利用其強大的AI和機器學習功能，實現數據的智慧分析和預測。同時，利用創新的Spring AI API，將AI技術無縫整合到應用系統中，提升系統的智慧化水平。
- 擷取增強生成（Retrieval Augmented Generation, RAG）技術應用：採用RAG技術，結合Oracle 23ai Vector DB的數據檢索能力，實現更準確的數據查詢和生成，提升系統的智慧化和反應速度。
- 大型語言模型（Large Language Model, LLM）的應用：利用LLM提升系統的自然語言處理能力，使得系統能夠更好地理解和回應用戶的需求。
- 數據安全：採用多層次的數據安全策略，包括數據加密、訪問控制和異常檢測，確保數據在傳輸和存儲過程中的安全性。
成果與效益
透過創新技術和策略規劃，緯謙甲骨文團隊成功打造更具智慧的知識管理應用系統，為正在數位轉型的企業提供更強大的支援。
- 提升開發效率：利用Spring Boot的自動配置功能，將開發時間縮短30%，大幅提升開發效率。
- 智能化應用：透過Oracle 23ai Vector DB和Spring AI API的結合，系統能自動分析用戶行為，提供個性化的推薦和服務，提升了用戶滿意度。
- 數據安全保障：為贏得用戶的信任，採用多層次的數據安全策略，確保數據的完整性和機密性。
- 高效數據檢索：運用RAG技術特性使系統能快速檢索和生成相關數據，提升系統的反應速度和準確性。
- 自然語言處理：LLM 深度學習模型訓練系統更好地理解和回應用戶需求，提升用戶體驗。