Escenario: consulta de datos de IoT con IA seleccionada en APEX

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• Qué es lo siguiente

Necesita estos permisos para leer datos de IoT y utilizar la familia de recursos de IA generativa.

Allow group <your-group-name> to read <iot-domain> in compartment <compartment-name>

allow dynamic-group <your-group-name> to manage generative-ai-family in compartment <compartment-name>

Administradores: si es nuevo en las políticas, para obtener más información sobre la configuración de políticas, consulte Cómo funcionan las políticas de IAM para Oracle Cloud Infrastructure. Para ver ejemplos específicos, consulte Detalles de políticas de la plataforma Internet of Things (IoT).

Confirme que tiene:

• Acceso configurado al espacio de trabajo de APEX para el usuario de la base de datos de IoT.
• Políticas de IAM necesarias para que tenga permisos para consultar la base de datos de destino o el origen de datos.

1. Copie este script SQL de ejemplo y guarde el fragmento de código como un archivo para cargarlo, por ejemplo: select_ai_apex_setup.sql
   El script crea un object_list para los objetos de esquema de IoT, incluidos RAW_DATA, HISTORIZED_DATA, SNAPSHOT_DATA, DIGITAL_TWIN_MODELS, DIGITAL_TWIN_INSTANCES y DIGITAL_TWIN_ADAPTERS.

   Ejemplo de script SQL

   -- APEX SQL Commands setup script.
   -- Run this code block first in APEX SQL Commands or SQL Scripts.
   
   alter session set nls_language = 'ENGLISH';
   
   declare
     c_domain_short_id       constant varchar2(128)  := '<domain short id in upper case>';
     c_genai_user_ocid       constant varchar2(4000) := 'ocid1.user.oc1..unique';
     c_genai_tenancy_ocid    constant varchar2(4000) := 'ocid1.tenancy.oc1..unique';
     c_genai_fingerprint     constant varchar2(4000) := 'unique';
     c_genai_region          constant varchar2(128)  := 'region';
     c_genai_model           constant varchar2(4000) := 'xai.grok-4.20-reasoning';
     c_genai_credential_name constant varchar2(128)  := 'GENAI_CRED';
     c_genai_profile_name    constant varchar2(128)  := 'GENAI_XAI_GROK_420';
   
     c_private_key constant clob := q'~-----BEGIN PRIVATE KEY-----
   <private key>
   -----END PRIVATE KEY-----~';
   
     type t_name_list is table of varchar2(128);
     l_objects t_name_list := t_name_list(
       'RAW_DATA',
       'HISTORIZED_DATA',
       'REJECTED_DATA',
       'SNAPSHOT_DATA',
       'RAW_COMMAND_DATA',
       'DIGITAL_TWIN_MODEL_SPECS',
       'DIGITAL_TWIN_MODELS',
       'DIGITAL_TWIN_INSTANCES',
       'DIGITAL_TWIN_RELATIONSHIPS',
       'DIGITAL_TWIN_ADAPTERS'
     );
   
     l_iot_owner   varchar2(130);
     l_attributes  clob;
     l_object_list clob := '[';
   begin
     l_iot_owner := upper(trim(c_domain_short_id)) || '__IOT';
   
     begin
       dbms_cloud_ai.drop_profile(c_genai_profile_name);
     exception
       when others then
         null;
     end;
   
     begin
       dbms_cloud.drop_credential(c_genai_credential_name);
     exception
       when others then
         null;
     end;
   
     dbms_cloud.create_credential(
       credential_name => c_genai_credential_name,
       user_ocid       => c_genai_user_ocid,
       tenancy_ocid    => c_genai_tenancy_ocid,
       private_key     => c_private_key,
       fingerprint     => c_genai_fingerprint
     );
   
     for i in 1 .. l_objects.count loop
       if i > 1 then
         l_object_list := l_object_list || ',';
       end if;
       l_object_list := l_object_list ||
         '{"owner":"' || l_iot_owner || '","name":"' || l_objects(i) || '"}';
     end loop;
     l_object_list := l_object_list || ']';
   
     l_attributes := '{' ||
       '"provider":"oci",' ||
       '"credential_name":"' || c_genai_credential_name || '",' ||
       '"region":"' || c_genai_region || '",' ||
       '"oci_compartment_id":"' || c_genai_tenancy_ocid || '",' ||
       '"model":"' || c_genai_model || '",' ||
       '"annotations":false,' ||
       '"comments":true,' ||
       '"object_list":' || l_object_list ||
     '}';
   
     dbms_cloud_ai.create_profile(
       profile_name => c_genai_profile_name,
       attributes   => l_attributes
     );
   end;
   /

2. En APEX, seleccione SQL Workshop y, a continuación, seleccione SQL Scripts.

3. Seleccione Cargar para agregar el archivo select_ai_apex_setup.sql a APEX.
4. Seleccione Editar para actualizar el script con variables para el entorno.
   Sustituya estos valores por los valores del entorno:

   c_domain_short_id       constant varchar2(128)  := '<DOMAIN_SHORT_ID>';
   c_genai_region          constant varchar2(128)  := '<region>';
   c_genai_model           constant varchar2(4000) := 'xai.grok-4.20-reasoning';
   c_genai_profile_name    constant varchar2(128)  := 'GENAI_XAI_GROK_420';

   Este script utiliza el servicio GenAI que utiliza estas constantes y "provider": "oci". Si desea utilizar un modelo diferente, puede actualizar estos valores en el script. Consulte Configurar Seleccionar AI para Utilizar Proveedores de AI Soportados.
5. Sustituya el texto select y prompt por la pregunta que desea que responda la IA.

   Sustituya profile_name por el perfil AI en el que desea ejecutar.

   select 'GENAI_XAI_GROK_420' as profile_name,
          upper(trim('IN2AHR4KWKIRC')) || '__IOT' as iot_owner,
          'Setup complete' as status
   from dual;
   
   
   select 'which digital twin instances with the model spec uri dtmi:com:oracle:iot:sample:hvac:iot-domain-short-id' as prompt_text,
          dbms_lob.substr(
            replace(
              replace(
                dbms_cloud_ai.generate(
                  prompt       => 'which model spec uri has exactly two digital twin instances and both in active state',
                  profile_name => 'GENAI_XAI_GROK_420',

6. Seleccione Ejecutar y, a continuación, Ejecutar ahora.
7. Seleccione Ver y, a continuación, Ir desplácese hacia abajo para revisar el SQL generado en función de la pregunta de IoT de la petición de datos.
8. Copie el SQL generado, seleccione SQL Workshop y, a continuación, seleccione SQL Commands.
9. Pegue el SQL generado y seleccione Ejecutar para ejecutar el SQL generado.
10. Para esta petición de datos, los resultados muestran el OCID de instancia gemela digital, su nombre mostrado, la temperatura y los valores de humedad.

Utilice estos ejemplos como peticiones de datos iniciales en los comandos SQL de APEX o SQLcl. En APEX, utilice el texto entre comillas como valor prompt.

Encuentra la telemetría más reciente para un dispositivo

'Show the most recent telemetry readings for device <device-id>';

Buscar la instancia de climatización más activa

'Which HVAC instance and model has the highest temperature in the last 1 hour?';

Buscar errores recientes de dispositivo

'Which devices reported errors in the last 24 hours?';

Resume la humedad por dispositivo

'Show average humidity by device for the last 7 days';

Buscar dispositivos sin telemetría hoy, identifica dispositivos que podrían estar fuera de línea o mal configurados

'List devices that have not sent telemetry today';

Resumir lecturas de fábrica anormales

'Summarize abnormal readings for factory floor sensors this week';

Recuento de registros de datos históricos

'How many historized data records are in the IoT domain?';

Recuento de instancias de gemelos digitales historizadas

'How many digital twin instances are in historized data?';

Buscar la instancia de datos raw más activa

'What instance sent most of the raw data last day?';

Adaptadores de recuento en el dominio

'How many adapters are in the domain?';

Recuento de instancias en el dominio

'How many instances are in the domain?';

Media de instancias por modelo

'What is the average number of instances that implement one model?';

Comprobar datos rechazados

'Is there rejected data in the domain?';

Ratio de ingesta de datos sin procesar por hora

'What is the average raw data ingestion rate per hour last day, each hour?';

Tamaño de carga útil de registro bruto

'What is the average and max raw record payload size?';

Tamaño de carga útil de registro histórico

'What is the average and max historized record payload size?';

Tendencia de temperatura por hora

'Show the average temperature by hour for the last day';

Agrupar errores de dispositivo por tipo

'Show devices with error events in the last 7 days grouped by error type';

• Utilice showsql en primer lugar para revisar el SQL generado antes de que se ejecute.
• Haga una pregunta de IoT a la vez.
• Incluya el tipo de dispositivo, el nombre de métrica, el URI de especificación del modelo o el rango temporal cuando sea importante.
• Utilice nombres de perfil independientes para modelos independientes, por ejemplo, OpenAI, GOOGLE_GEMINI o CLAUDE.

• Configure una conexión directa a la base de datos de dominio de IoT.
• Revise el esquema de base de datos de dominio de IoT.
• Configure una conexión al servidor MCP de IoT.