oracle-ai-developer-hub

用 Oracle 数据库和云服务，快速上手构建企业级 AI 应用

Oracle AI Developer Hub 是 Oracle 官方推出的 AI 开发者技术资源库，旨在帮助开发者利用 Oracle AI 数据库（如 Autonomous Database）和 OCI（Oracle Cloud Infrastructure）服务构建 AI 应用、智能代理和完整系统。项目以 Jupyter Notebook 为主要载体，提供大量可运行的示例代码、教程、架构模式和实践指南，覆盖从数据准备、模型训练到部署运维的全流程。它解决了开发者在使用 Oracle 技术栈进行 AI 开发时缺乏统一、权威参考的问题，核心能力包括：提供与 Oracle 23ai 数据库集成的 AI 向量搜索、RAG（检索增强生成）应用示例，展示如何利用 OCI 的生成式 AI 服务、AI 代理服务等构建企业级解决方案。项目内容持续更新，社区活跃，是 Oracle 生态内 AI 开发者的重要入门和进阶资源。

开源 free 搜索知识

访问官网 ↗ GitHub ↗ 文档 ↗

GitHub 星标 ★ 4395

维护状态活跃

是否开源是

定价模式 free

项目数据

分类搜索知识

开发团队oracle-devrel

所属国家

官网地址https://oracle-devrel.github.io/oracle-ai-developer-hub

GitHubhttps://github.com/oracle-devrel/oracle-ai-developer-hub

定价模式free

价格说明开源项目，提供技术资源，可免费使用，无付费版本。

访问状态

是否开源是

开源协议

主要语言Jupyter Notebook

技术栈/模型agentmemory,agents,ai,ai-developer,artificial-intelligence,generative-ai,kubernetes,kustomize,oracle-database,oracleaidatabase,oraclejet,rag

GitHub 星标★ 4395

30天Star增速

HF 下载量

上线时间2024-01-16 00:00:00

最近更新2026-09-22 00:00:00

维护状态活跃

中文支持

访问方式

移动端支持

综合评分

收录时间2026-08-09

浏览次数2

使用教程

难度：入门约 10 分钟部署方式：本地安装 7 步

环境要求

本地已安装 Git（用于克隆仓库）
Python 环境，pip 可正常使用
可访问 GitHub 的网络环境

安装与启动步骤

1克隆仓库

把官方仓库克隆到本地，之后所有示例、教程和指南都在该目录内查看。
```
git clone https://github.com/oracle-devrel/oracle-ai-developer-hub.git
cd oracle-ai-developer-hub
```
2浏览应用与指南

按 README 建议，先看 /apps 里完整可运行示例，再参考 /workshops 学习路径与 /guides、/partners 资源。
3动手试 Notebook

用 /notebooks 做实验，想了解 Oracle AI Agent Memory 就进入 /notebooks/agent_memory。
4安装 pre-commit

若你打算向仓库贡献代码，先安装 pre-commit 工具，用于自动格式化与检查。
```
pip install pre-commit
```
5安装开发依赖

该步骤可选，会同时安装 pre-commit 和 ruff，方便本地检查代码风格。
```
pip install -r requirements-dev.txt
```
6安装 Git 钩子

把 pre-commit 钩子写入本地仓库，提交代码时自动格式化 Python 及前端文件。
```
pre-commit install
```
7格式化已有代码

可选步骤，对仓库全部文件跑一次格式化：Ruff 处理 Python，Prettier 处理其它文本文件。
```
pre-commit run --all-files
```

如何确认成功

执行 pre-commit run --all-files 能正常完成，即表示开发环境准备就绪；若只想看示例，克隆后能打开 /notebooks 下的文件即可。

常见问题

Q：只阅读示例代码，也必须安装 pre-commit 吗？

A：不需要。README 中的安装步骤属于“开发环境准备”，面向要贡献代码的人；单纯浏览 /apps、/notebooks 无需安装。

Q：requirements-dev.txt 安装失败怎么办？

A：README 明确标注该步骤为可选，可跳过，只执行 pip install pre-commit 与 pre-commit install 即可。

Q：需要 Oracle 数据库或 OCI 账号吗？

A：README 只说明示例基于 Oracle AI Database 与 OCI 服务，未给出具体账号与配置要求，请以各示例目录内的文档为准。

Q：Oracle AI Agent Memory 从哪里看？

A：README 指引进入 /notebooks/agent_memory 目录，阅读其中关于该插件包的笔记本。

注意事项

README 未提供完整的安装部署说明，本教程仅覆盖其中明确给出的克隆与开发环境准备命令。
仓库以 Jupyter Notebook 为主要载体，多数内容需要克隆到本地后再按目录逐个查看。
pre-commit 钩子会自动使用 Ruff 格式化 Python 文件，使用 Prettier 格式化 JavaScript、TypeScript、JSON、YAML 和 Markdown 文件。
更详细的开发环境说明见仓库根目录的 SETUP_PRE_COMMIT.md。

核心亮点

官方出品，内容权威且与 Oracle 最新 AI 功能（如向量搜索、AI 代理）同步
基于 Jupyter Notebook 的实战教程，代码可运行，上手门槛低
覆盖 RAG、智能代理、数据处理等热门场景，示例丰富且贴近真实业务

不足之处

依赖 Oracle 商业产品（数据库、云服务），对非 Oracle 用户不友好
文档和示例更新频率不稳定，部分内容可能滞后于最新功能

适用场景

企业开发者学习如何在 Oracle 数据库上实现 AI 向量搜索和 RAG
OCI 用户快速构建和部署生成式 AI 应用或智能代理
技术团队评估 Oracle 技术栈在 AI 项目中的适用性

替代项目

langchain-ai/langchain、microsoft/autogen、ollama/ollama

项目介绍

oracle-ai-developer-hub 是基础设施领域的开源项目，由 oracle-devrel 开发，2024 年首次发布。

在全站 13,090 个收录项目中，它的 GitHub 星标数（4,395）位列前 10%，在基础设施分类的 1,132 个项目里位列前 15%。

近 41 天，它的 GitHub 星标从 4,327 增加到 4,395，净增 68。

项目目前处于活跃维护状态，最近一次代码更新于 2026-09-22。提供技术资源，可免费使用，无付费版本。

它主要面向的使用场景是：企业开发者学习如何在Oracle数据库上实现AI向量搜索和RAG。同类可对比的替代方案包括 langchain-ai/langchain、microsoft/autogen、ollama/ollama。

上一篇：memory-lancedb-pro

下一篇：morphik-core