SQL-Toolrichtlinien für generative KI-Agents

Das SQL-Tool in generativen KI-Agents unterstützt Oracle Database (Base Database und Autonomous Database).

Erstellen Sie die Tabellen, und laden Sie Daten in die bevorzugte Datenbank. Wenn Sie Abfrageanweisungen mit dem SQL-Tool generieren und die Abfragen dann selbst korrigieren oder ausführen, müssen Sie eine Verbindung mit den Datenbanktools zur Datenbank einrichten, die Daten für die Abfrage und Ausführung enthält. Hilfe zum Erstellen einer Verbindung finden Sie unter Verbindung zu Datenbanktools erstellen (Richtlinien).

Sie müssen möglicherweise keine Tabellen in der Datenbank erstellen, wenn Sie das SQL-Tool nur zum Generieren von Abfrageanweisungen verwenden und das Tool keine Selbstkorrektur oder Ausführung von SQL-Abfragen ermöglicht. Sie müssen jedoch weiterhin das Datenbanktabellenschema angeben, wenn Sie das SQL-Tool in einem Agent erstellen.

Wenn Sie einem Agent in generativen KI-Agents ein SQL-Tool hinzufügen, muss ein gültiges Datenbankschema angegeben werden. Die Erstellung des SQL-Tools ist im Validierungsschritt nicht erfolgreich, wenn das Schema ungültig ist.

Ein gültiges Schema ist ein gut strukturierter Datenbank-Blueprint, der Folgendes enthält:

• Tabellen: Definieren Sie Entitys (Beispiel: Customers, Orders)

• Spalten: Geben Sie Attribute an (Beispiel: CustomerID, OrderDate)

• Primärschlüssel: Eindeutige Identifizierung von Zeilen (Beispiel: CustomerID)

• Fremdschlüssel: Linktabellen (Beispiel: CustomerID in Orders referenziert Customers).

• Constraints: Setzen Sie Regeln durch (Beispiel: NOT NULL, UNIQUE).

Beispiel für ein gültiges Schema:

CREATE TABLE Employees (
    EmployeeID INT PRIMARY KEY,
    Name VARCHAR(100) NOT NULL,
    DepartmentID INT,
    HireDate DATE NOT NULL,
    FOREIGN KEY (DepartmentID) REFERENCES Departments(DepartmentID)
);

Ein gut strukturiertes Schema sorgt für Datenintegrität und -effizienz.

Beispiel für ein ungültiges Schema:

CREATE TABLE Employees (
    EmployeeID,
    Name VARCHAR(100),
    DepartmentID INT,
    HireDate DATE
);

Ein ungültiges Schema ohne Struktur kann zu potenziellen Dateninkonsistenzen und Ineffizienzen führen. Im Beispiel ist das Schema ungültig. Grund:

• Dem Schema fehlen Primärschlüssel (EmployeeID, DepartmentID).
• Ein Datentyp für EmployeeID fehlt.

Beim Erstellen eines SQL-Tools können Sie zwischen einem kleinen oder einem großen Modell wählen.

Ein kleines Modell bietet schnellere Reaktionszeiten. Sie würden einen kleinen Modus für einfache Abfragen wie "Gesamtumsatz für Januar 2025 abrufen" auswählen.

Ein großes Modell bietet mehr Genauigkeit, aber auf Kosten einer höheren Latenz. Sie würden ein großes Modell für komplexere Abfragen auswählen, z.B. "Zeigen Sie den durchschnittlichen Umsatz der 5 leistungsstärksten Produkte in Q1 2023 gruppiert nach Region an."

Das SQL-Tool unterstützt die Dialekte Oracle SQL und SQLite.

Basierend auf Ihrem bevorzugten Dialekt kann der Agent Abfragen generieren, die mit den syntaktischen Regeln von Oracle SQL oder SQLite übereinstimmen.

Beispiele für Syntaxunterschiede zwischen SQLite und Oracle SQL:

Oracle: SELECT * FROM users FETCH FIRST 5 ROWS ONLY;
SQLite: SELECT * FROM users LIMIT 5;

Oracle: SELECT 'Hello' || ' World' FROM dual;
SQLite: SELECT 'Hello' || ' World';

Stellen Sie sicher, dass die folgenden Anforderungen eingerichtet sind, wenn Sie das SQL-Tool aktivieren und verwenden, um die SQL-Abfragen nach dem Generieren der SQL-Anweisungen auszuführen:

• Informationen zur Konfiguration der Ingress-Regel im privaten Subnetz einer Datenbank finden Sie unter Netzwerkanforderungen (ohne regionsübergreifende und mandantenübergreifende Unterstützung).

• Ein Vault in OCI Vault ist erforderlich, um das Datenbankkennwort-Secret zu speichern. Erstellen Sie den Vault in demselben Compartment wie die Datenbank.

• Wenn die autonome Datenbank für die gegenseitige TLS-(mTLS-)Authentifizierung aktiviert ist, müssen Sie das Wallet herunterladen und eine Datei extrahieren. Siehe Wallet-Sicherheitsanforderungen.

Sie können ein SQL-Tool nach dem Generieren der SQL-Anweisung aktivieren, um sich selbst zu korrigieren und eine Abfrage auszuführen. Wenn entweder die SQL-Ausführung oder die Selbstkorrektur aktiviert ist, ist eine Verbindung der Datenbanktools zur Datenbank erforderlich, die Daten für die Abfrage und Ausführung enthält.

Hilfe zum Erstellen einer Verbindung finden Sie unter Verbindung zu Datenbanktools erstellen (Richtlinien).

Object Storage-Buckets können verwendet werden, um Eingabedateien für das SQL-Tool zu enthalten. Wenn die SQL-Ausführung für ein SQL-Tool aktiviert ist, können Ausgabedateien aus ausgeführten SQL-Abfragen in Object Storage gespeichert werden.

Stellen Sie sicher, dass Sie Benutzern Zugriff auf alle Ressourcen von Generative AI-Agents erteilen, wie unter Policys hinzufügen, bevor Sie den Service verwenden können beschrieben.

Prüfen Sie auch die folgenden Abschnitte, und führen Sie die Aufgaben aus, die Sie zur Verwendung einer bestimmten Funktion in einem Agent mit einem SQL-Tool benötigen (z.B. SQL-Ausführung aktivieren).

• Objektspeicher
• SQL-Ausführung, Selbstkorrektur und Ausgabespeicher

Allow any-user to inspect buckets in compartment <compartment-name> where all { target.bucket.name = '<bucket-name>', request.principal.type='genaiagent' }

Allow any-user to read objects in compartment <compartment-name> where all { target.bucket.name = '<bucket-name>', request.principal.type='genaiagent' } 

Allow any-user to use database-tools-connections in compartment <compartment-name> where request.principal.type='genaiagent'

Allow any-user to read database-tools-family in compartment <compartment-name> where request.principal.type='genaiagent'

Allow any-user to read secret-family in compartment <compartment-name> where request.principal.type='genaiagent'

Allow any-user to {BUCKET_INSPECT, BUCKET_READ, OBJECT_INSPECT, OBJECT_READ, OBJECT_CREATE, OBJECT_OVERWRITE, PAR_MANAGE} in compartment <compartment-name> where all { target.bucket.name = '<bucket-name>', request.principal.type='genaiagent' } 

Sie können Kontext zum Datenbankschema in Form von Beispielfragen, die Benutzer stellen können, und den erwarteten SQL-Abfragen als Beispielantworten angeben. Kontextbezogene Lernbeispiele sind bei der Beantwortung ähnlicher Benutzeranfragen hilfreich.

Beispiele:

Question: Show all employees who were born in CA.
Oracle SQL: SELECT * FROM Employees WHERE BIRTHSTATE = 'CA';

Question: Get the employeeid of employees who joined in 2020.
Oracle SQL: SELECT employeeID FROM Employees WHERE hireDate = '2020';

Sie können eine oder mehrere Prompts angeben, um das Verhalten des Agent zu ändern.

Beispiel:

Always use aggregators such as COUNT, SUM, AVG, MIN, and MAX in Oracle SQL queries that contain GROUP BY.
If the Oracle SQL query contains ORDER BY, then show the ORDER BY metric in the SELECT clause as well.
If all columns must be returned, use the (*) notation.
Ensure to include all relevant WHERE filtering conditions even when the number of conditions is larger than those of in-context learning examples.

Das Hinzufügen von Tabellen- und Spaltenbeschreibungen kann die Abfragegenauigkeit verbessern, Mehrdeutigkeit verarbeiten und dem Modell helfen, komplexe Abfragen und bestimmte Begriffe besser zu verstehen. Beispiel: Wenn Sie die Spalte status in Orders als Order status: pending, shipped, or delivered beschreiben, kann das Modell sie in Benutzerabfragen korrekt interpretieren.

Beispiel:

Description of the important tables in the schema:

Employees         Employee names and other information
Departments       Department names and other information 

Description of the important columns of the tables in the schema:

EMPLOYEES TABLE

employees.employeeID     A unique code assigned to each employee. employeeID links the data in this file with records in the other files.
employees.departmentID   A unique code that identifies the department an employee belongs to
employees.birthYear      Year employee was born
employees.birthMonth     Month employee was born
employees.birthState     State where employee was born
employees.birthCity      City where employee was born
employees.nameFirst      Employee's first name
employees.nameLast       Employee's last name
employees.nameMiddle     Employee's middle name
employees.hireDate       Year employee joined the company

---------------------------------------------------------------------
DEPARTMENTS TABLE

department.departmentID    A unique code assigned to each department
department.departmentName  Name of the department
department.locationID      Unique code that identifies the location of a department
department.managerID       Unique code that identifies the department's manager