Native Datenbankeinbettung mit @DBFUNCTION

Oracle GoldenGate bietet leistungsstarke Transformationsfunktionen während der Datenreplikation, einschließlich der Möglichkeit, datenbankresidente Funktionen über das @DBFUNCTION-Konstrukt aufzurufen. Mit dieser Funktion können Unternehmen KI-gesteuerte Verarbeitung (wie die Generierung der Vektoreinbettung) direkt in die Datenreplikationspipeline integrieren, sodass keine separaten Schritte nach der Verarbeitung erforderlich sind und echte KI-Datenanreicherung in Echtzeit möglich ist.

Mit der Funktion @DBFUNCTION können GoldenGate Replicat-Prozesse datenbankseitige Funktionen inline ausführen, wenn Daten auf das Zielsystem angewendet werden. Das bedeutet, dass bei der Replikation jeder Transaktion zusätzliche Logik (z. B. das Generieren von Einbettungen aus Text) im Datenbankkontext ausgeführt werden kann. Durch die direkte Einbettung der Transformationslogik in den Replikationsstream können Unternehmen sicherstellen, dass Vektordaten synchron mit der Datenaufnahme erstellt werden, wodurch die Konsistenz gewahrt und die Latenz minimiert wird.

Ein typischer Echtzeiteinbettungsworkflow mit GoldenGate und @DBFUNCTION verläuft wie folgt:

Eine Quelltransaktion wird vom Extract-Prozess GoldenGate erfasst.
Die Änderungsdaten werden mit der Traildatei GoldenGate an die Zielumgebung übertragen.
Der Replicat-Prozess wendet die Transaktion an und ruft @DBFUNCTION auf, um eine datenbankresidente Einbettungsfunktion aufzurufen. Im folgenden Beispiel ruft der @DBFUNCTION-Aufruf tatsächlich eine PL/SQL-Wrapper-Funktion auf, die eine komplexere Einbettungsfunktion ausführen würde.
Die Einbettung wird in Echtzeit generiert und in einer Zieltabelle gespeichert, in der Regel in einer Spalte VECTOR für Anwendungsfälle für nachgelagerte KI und Ähnlichkeitssuche. Dieser eng integrierte Ablauf stellt sicher, dass Einbettungen immer mit den entsprechenden Quelldaten synchronisiert werden, während die Transaktionskonsistenz gewahrt bleibt. Das folgende Beispiel veranschaulicht, wie @DBFUNCTION in einer GoldenGate-Mappingkonfiguration verwendet werden kann, um Einbettungen aus Textdaten zu generieren:
```
  MAP schema.source_table, TARGET schema.target_table,
        COLMAP (
        USEDEFAULTS,
        vector_col = @DBFUNCTION(
            OGGADMIN.CREATE_VECTOR(@AFTER.address, @AFTER.city)
       )
     );
```

In diesem Beispiel wird die Funktion OGGADMIN.CREATE_VECTOR für jede replizierte Zeile ausgeführt. Dabei werden die eingehenden Daten aus Adresse und Stadt als Eingabe verwendet, um Rohtext zur Apply-Zeit in eine Vektordarstellung zu transformieren. Die OGGADMIN.CREATE_VECTOR wird die Daten einbetten. Gängige Methoden sind VECTOR_EMBEDDING()- oder DBMS_VECTOR.UTL_TO_EMBEDDING()-Packageaufrufe.

@DBFUNCTION Best Practices

Um einen effizienten und zuverlässigen Betrieb zu gewährleisten, sollten mehrere Best Practices befolgt werden, wenn Sie @DBFUNCTION für die Echtzeiteinbettung verwenden. Einbettungsfunktionen sollten so konzipiert sein, dass sie deterministisch und leistungsstark sind, da sie im Replikationspfad ausgeführt werden und sich direkt auf den Durchsatz auswirken können.

Wenn möglich sollten Unternehmen Oracle AI Vector Search-Funktionen nutzen oder externe KI-Services über optimierte PL/SQL-Wrapper zur Einbettung der Generierung aufrufen. Robuste Fehlerbehandlungs- und Wiederholungsmechanismen sollten implementiert werden, um vorübergehende Fehler bei der Einbettungsgenerierung zu beheben, insbesondere wenn externe Services beteiligt sind.

Schließlich sollten Funktionen mit langer Ausführungszeit oder ressourcenintensiv vermieden oder ausgelagert werden, da sie Replikationsverzögerungen verursachen und die Gesamtskalierbarkeit des Systems reduzieren können. Einbettungsmusterübersicht: Wählen Sie @AISERVICE für externe oder GPU-gestützte Inferenz, wählen Sie @DBFUNCTION für datenbankresidente Einbettungslogik aus, und berücksichtigen Sie die asynchrone Einbettung, wenn synchrone Aufrufe Apply Lag erstellen.