甲骨文公司近日展示如何運用其AI資料庫建構「第二大腦」，整合內容、AI記憶及知識庫於單一系統，透過自動化學習循環與模型上下文協議（MCP）解決傳統AI工具記憶限制及廠商鎖定問題，實現AI系統自我優化與資料安全。
甲骨文公司（Oracle）近期提出一項創新概念，展示如何運用其甲骨文AI資料庫（Oracle AI Database）建構一個「自我優化」的個人「第二大腦」。這項方案旨在整合內容、語義向量（embeddings）、知識庫以及人工智慧（AI）代理程式的記憶，將所有資訊儲存於單一資料庫中，並讓不同的AI工具共享，藉此解決AI工具記憶限制與廠商鎖定等挑戰。
該系統的核心在於將甲骨文AI資料庫作為統一的記憶與檢索層，其結合了多項先進資料庫功能。例如，JSON Relational Duality（JSON關聯式雙重性）技術允許應用程式同時以JSON文件和關聯式表格格式讀取資料，確保資料的一致性與靈活性。AI Vector Search（AI向量搜尋）功能搭配內建的MiniLM嵌入模型，讓使用者能夠直接在資料庫內進行語義搜尋，無需呼叫外部應用程式介面（API）生成語義向量。此外，系統還支援混合搜尋，結合向量搜尋與關鍵字搜尋，運用reciprocal rank fusion（倒數排名融合）演算法提升檢索的精準度。
「第二大腦」最顯著的特色是其自我優化能力。透過五個自動化回饋循環，新內容被攝入後會自動生成語義向量、進行分類，並整合至一個由大型語言模型（LLM）編譯、具備交叉連結與來源引用的知識維基中。同時，AI代理程式的記憶也會隨之更新與強化，包括情境記憶（過去的運作）、語義記憶（持久的事實）、對話記憶（當前情境）及程序記憶（工具使用），確保代理程式隨著時間推移變得更為實用與智能。電腦科學家安德烈·卡帕斯（Andrej Karpathy）曾指出，維基就像程式碼庫，而大型語言模型則如同程式設計師，強調這種協同作用的重要性。
為確保知識的可移植性，該架構採用模型上下文協議（MCP），使「第二大腦」能跨越Claude、ChatGPT等AI工具及開源用戶端共享，避免資料重複遷移與廠商鎖定問題。在資安與隱私保護方面，甲骨文公司強調多重防護機制，包含資料可見範圍設定、排除私人資料、機密掃描、最小權限資料庫存取、通過認證的MCP主機，以及對寫入工具的人工審核等，保障使用者資料安全。
使用者可在本機環境中免費運行甲骨文AI資料庫的容器映像檔，或透過Oracle Cloud的「永遠免費層」部署，其中包含兩個甲骨文自治式AI資料庫及虛擬運算資源。這使得開發者即使不具備甲骨文產品經驗，也能在約20分鐘內快速建立並部署自己的「第二大腦」。系統的設計不僅支援個人內容整合，還能從YouTube（搭配轉錄本）、Instagram、領英（LinkedIn）等多元來源匯入資料，透過每日排程任務自動更新與維護，實現「一次建構，永遠餵養」的目標。