Paquete DBMS_CLOUD_AI

El paquete DBMS_CLOUD_AI, con Select AI, facilita y configura la traducción de peticiones de datos en lenguaje natural para generar, ejecutar y explicar sentencias SQL. Además, permite la generación aumentada de recuperación y las interacciones basadas en lenguaje natural, incluido el chat con LLM.

Nota

Uso de Seleccionar IA para la interacción de lenguaje natural con la base de datos

DBMS_CLOUD_AI Visión general
Describe el uso del paquete DBMS_CLOUD_AI.
Resumen de subprogramas DBMS_CLOUD_AI
En esta sección se tratan los subprogramas DBMS_CLOUD_AI proporcionados con Autonomous Database.

Tema principal: Referencia de paquetes proporcionados por Autonomous Database

Visión general de DBMS_CLOUD_AI

Describe el uso del paquete DBMS_CLOUD_AI.

Utilice el paquete DBMS_CLOUD_AI para crear perfiles AI y configurarlos para acceder a un modelo de lenguaje grande (LLM). Defina el perfil AI en la sesión de usuario de la base de datos actual para realizar tareas como la generación, ejecución y explicación de SQL. Además, permite la generación aumentada de recuperación y las interacciones basadas en lenguaje natural, incluido el chat con LLM.

Para obtener más información sobre las plataformas y los LLM compatibles, consulte Acerca de la selección de IA.

Tema principal: Paquete DBMS_CLOUD_AI

Resumen de Subprogramas DBMS_CLOUD_AI

En esta sección se tratan los subprogramas DBMS_CLOUD_AI proporcionados con Autonomous Database.

Subprograma	Descripción
CREATE_PROFILE Procedimiento	Este procedimiento crea un nuevo perfil de AI para traducir peticiones de datos en lenguaje natural a sentencias SQL.
Atributos de Perfil	Proporciona atributos de perfil de AI que puede configurar.
CLEAR_PROFILE Procedimiento	Este procedimiento borra un perfil de AI activo en la sesión actual.
DISABLE_PROFILE Procedimiento	Este procedimiento desactiva un perfil de AI en la base de datos actual.
DROP_PROFILE Procedimiento	Este procedimiento borra un perfil de AI existente.
ENABLE_PROFILE Procedimiento	Este procedimiento permite que un perfil AI se utilice en la base de datos actual.
Función GENERATE	Esta función le permite utilizar Select AI sin estado con su perfil existente.
Función GENERATE_SYNTHETIC_DATA	Esta función genera datos sintéticos.
Función GET_PROFILE	Esta función devuelve el nombre de perfil utilizado en la sesión actual.
SET_ATTRIBUTE Procedimiento	Este procedimiento establece los atributos de perfil de AI.
SET_PROFILE Procedimiento	Este procedimiento define el perfil AI para la base de datos actual.
ENABLE_DATA_ACCESS Procedimiento	Utilice este procedimiento para activar el envío de datos al LLM.
DISABLE_DATA_ACCESS Procedimiento	Use este procedimiento para desactivar el envío de datos a su LLM.
Procedimiento FEEDBACK	Use este procedimiento para mejorar potencialmente la precisión de la generación de consultas al proporcionar comentarios a Select AI.
Índice vectorial para FEEDBACK	Se trata de un índice vectorial por defecto creado cuando se utiliza por primera vez `feedback`.
CREATE_CONVERSATION Procedimiento	Este procedimiento le ayuda a crear una conversación.
Función CREATE_CONVERSATION	Esta función ayuda a crear una conversación y a utilizar la ID. de conversación en otros procedimientos.
Atributos CREATE_CONVERSATION	Utilice los atributos de conversación para personalizar las conversaciones.
UPDATE_CONVERSATION Procedimiento	Este procedimiento actualiza un procedimiento existente con parámetros especificados por el usuario.
SET_CONVERSATION_ID Procedimiento	Este procedimiento establece el soporte de conversación en la sesión actual.
Función GET_CONVERSATION_ID	Este procedimiento le ayuda a obtener el parámetro `conversation_id`.
CLEAR_CONVERSATION_ID Procedimiento	Este procedimiento le ayuda a borrar cualquier `conversation_id` definido en la sesión actual.
DELETE_CONVERSATION_PROMPT Procedimiento	Este procedimiento suprime una petición de datos concreta.
DROP_CONVERSATION Procedimiento	Este procedimiento suprime una conversación completa y sus metadatos.
Función SUMMARIZE	Esta función resume el contenido en función de los parámetros.
Parámetros SUMMARIZE	Utilice los atributos de resumen para personalizar la generación de resumen.
CREATE_VECTOR_INDEX Procedimiento	Este procedimiento crea un índice vectorial en la base de datos vectorial especificada y lo rellena con datos de un almacén de objetos mediante un trabajo de programador asíncrono.
DROP_VECTOR_INDEX Procedimiento	Este procedimiento elimina un índice de almacén de vectores. Normalmente elimina el objeto de índice del almacén vectorial y suprime la base de datos vectorial.
DISABLE_VECTOR_INDEX Procedimiento	Este procedimiento desactiva un objeto de índice vectorial en la base de datos actual. Cuando se desactiva, un perfil AI no puede utilizar el índice vectorial y el sistema no carga datos en el almacén de vectores.
ENABLE_VECTOR_INDEX Procedimiento	Este procedimiento activa o activa un objeto de índice vectorial previamente desactivado.
UPDATE_VECTOR_INDEX Procedimiento	Este procedimiento actualiza un índice de almacén de vectores existente con un valor especificado del atributo de índice de vectores.
Atributos de índice de vector	Proporciona atributos de perfil de índice vectorial que puede configurar.

Procedimiento CREATE_PROFILE
El procedimiento crea un nuevo perfil de AI para traducir peticiones de datos en lenguaje natural a una sentencia SQL.
Atributos de perfil
Los atributos de un perfil de AI ayudan a gestionar y configurar el comportamiento del perfil de AI. Algunos atributos son opcionales y tienen un valor por defecto.
Procedimiento CLEAR_PROFILE
Este procedimiento borra cualquier perfil de AI activo definido en la sesión actual. Una vez que borre un perfil activo, ya no podrá utilizar SELECT AI en la línea de comandos SQL ni utilizar el perfil AI definido al llamar a DBMS_CLOUD_AI.GENERATE. Este procedimiento no borra el perfil.
DROP_PROFILE Procedimiento
El procedimiento borra un perfil de AI existente. Si el perfil no existe, el procedimiento devuelve un error.
Procedimiento ENABLE_PROFILE
Este procedimiento activa el perfil AI que especifica el usuario. El procedimiento cambia el estado del perfil de AI a ENABLED.
DISABLE_PROFILE Procedimiento
Este procedimiento desactiva el perfil de AI en la base de datos actual. Este procedimiento cambia el estado del perfil de AI a DISABLED.
Procedimiento FEEDBACK
Este procedimiento le permite proporcionar comentarios a Select AI para mejorar potencialmente la precisión de la generación de consultas. Tiene la opción de proporcionar comentarios positivos o negativos, así como comentarios textuales o consultas SQL revisadas.
Índice de vector para FEEDBACK
La selección de AI crea un índice vectorial por defecto denominado <profile_name>_FEEDBACK_VECINDEX con atributos por defecto cuando se utiliza la función de comentarios por primera vez.
Función GET_PROFILE
Esta función devuelve el nombre de perfil de AI definido en la sesión actual.
Procedimiento SET_ATTRIBUTE
Este procedimiento le permite definir atributos de perfil de AI. Se sobrecarga para aceptar valores de atributo de varios tipos.
Función GENERARATE
Esta función proporciona traducción de AI sin estado. Con su perfil de AI existente, puede utilizar esta función para realizar las acciones soportadas, como showsql, runsql, explainsql, narrate, summarize y chat. La acción por defecto es showsql.
SET_PROFILE Procedimiento
Este procedimiento define el perfil de AI para la sesión actual.
Procedimiento CREATE_CONVERSATION
Este procedimiento permite crear una conversación y definir automáticamente conversation_id en el procedimiento.
Función CREATE_CONVERSATION
Esta función crea una conversación y devuelve su valor conversation_id que se puede utilizar en otros procedimientos o funciones como DBMS_CLOUD_AI.SET_CONVERSATION_ID y DBMS_CLOUD_AI.GENERATE.
CREATE_CONVERSATION Atributos
Estos atributos gestionan el contexto de la conversación, incluido el tiempo que se debe retener, el número de peticiones de datos con respuestas para almacenarlas o mostrarlas y los metadatos, como el título y la descripción como referencia. Algunos atributos son opcionales y tienen un valor por defecto.
UPDATE_CONVERSATION Procedimiento
Este procedimiento actualiza una conversación existente con un valor especificado de los atributos de conversación.
SET_CONVERSATION_ID Procedimiento
Este procedimiento define la conversación actual en el ID especificado. Los campos posteriores incluyen campos de conversación existentes basados en los atributos configurados de la conversación.
Función GET_CONVERSATION_ID
Esta función devuelve el ID de conversación definido actualmente en la sesión mediante el procedimiento DBMS_CLOUD_AI.SET_CONVERSATION_ID o DBMS_CLOUS_AI.CREATE_CONVERSATION. Si no ha definido una conversación, la función devuelve NULL. Si se suelta la conversación, el sistema también la borra en la sesión.
Procedimiento CLEAR_CONVERSATION_ID
Este procedimiento borra un ID de conversación definido en la sesión para desactivar la función de conversación para SELECT AI <ACTION> <PROMPT>. Si no ha establecido una conversación, el sistema no emite ningún error.
DELETE_CONVERSATION_PROMPT Procedimiento
El procedimiento elimina una petición de datos determinada de la conversación.
DROP_CONVERSATION Procedimiento
El procedimiento elimina la conversación y todas sus peticiones de datos asociadas y las respuestas asociadas. Una vez borrado, conversation_id deja de ser válido. Si se borra una conversación mientras está definida en la sesión, se borra automáticamente.
Función SUMMARIZE
Esta función resume el contenido en función de las opciones de personalización que proporcione como parámetros.
Parámetros SUMMARIZE
Estos atributos gestionan la generación de resumen con parámetros personalizados. Algunos atributos son opcionales y tienen un valor por defecto.
Función GENERATE_SYNTHETIC_DATA
Utilice este procedimiento para generar datos sintéticos para una sola tabla, varias tablas o un esquema completo.
ENABLE_DATA_ACCESS Procedimiento
Este procedimiento permite enviar datos al LLM para las funciones de selección de IA aplicables, que es el comportamiento por defecto. Sólo un administrador puede ejecutar este procedimiento.
DISABLE_DATA_ACCESS Procedimiento
Este procedimiento desactiva el envío de datos al LLM para las funciones de selección de IA aplicables. Sólo un administrador puede ejecutar este procedimiento.
CREATE_VECTOR_INDEX Procedimiento
Este procedimiento crea un índice vectorial en la base de datos vectorial especificada y lo rellena con datos de un almacén de objetos mediante un trabajo de programador asíncrono.
DROP_VECTOR_INDEX Procedimiento
Este procedimiento elimina un índice de almacén de vectores. Normalmente elimina el objeto de índice de almacén de vectores y suprime el almacén de vectores. Si se define en FALSE, el argumento include_data garantiza que el procedimiento solo elimina el objeto de índice de almacén de vectores mientras conserva el almacén de vectores.
DISABLE_VECTOR_INDEX Procedimiento
Este procedimiento desactiva un objeto de índice vectorial en la base de datos actual. Cuando se desactiva, un perfil AI no puede utilizar el índice vectorial y el sistema no carga datos en el almacén de vectores a medida que se agregan nuevos datos al almacén de objetos y no realiza indexación, búsqueda o consulta en función del índice.
Procedimiento ENABLE_VECTOR_INDEX
Este procedimiento activa o activa un objeto de índice vectorial desactivado anteriormente. Por lo general, cuando se crea un índice vectorial, por defecto se activa de modo que el perfil AI pueda utilizarlo para realizar la indexación y la búsqueda.
Procedimiento UPDATE_VECTOR_INDEX
Este procedimiento actualiza un índice de almacén de vectores existente con un valor especificado del atributo de índice de vectores. Se sobrecarga para aceptar valores de atributo de varios tipos.
Atributos de índice vectorial
Los atributos de un índice vectorial ayudan a gestionar y configurar el comportamiento del índice vectorial. Puede agregar atributos de índice personalizados según sea necesario. Algunos atributos son opcionales y tienen un valor por defecto.

Tema principal: Paquete DBMS_CLOUD_AI

CREATE_PROFILE Procedimiento

El procedimiento crea un nuevo perfil de AI para traducir peticiones de datos de lenguaje natural a una sentencia SQL.

Sintaxis

DBMS_CLOUD_AI.CREATE_PROFILE
   profile_name        IN  VARCHAR2,
   attributes          IN  CLOB      DEFAULT NULL,
   status              IN  VARCHAR2  DEFAULT NULL,
   description         IN  CLOB      DEFAULT NULL
);

Parámetros

Parámetro	Descripción
`profile_name`	Nombre del perfil de AI. El nombre de perfil debe seguir las reglas de nomenclatura del identificador de Oracle SQL. La longitud máxima del nombre de perfil es de 125 caracteres. Este parámetro es obligatorio.
`attributes`	Atributos de perfil en formato JSON. Consulte Atributos de perfil de AI para obtener más información. El valor por defecto es NULL.
`status`	Estado del perfil. El valor por defecto es activada.
`description`	Descripción del perfil de AI. El valor por defecto es NULL.

Ejemplo

BEGIN
     DBMS_CLOUD_AI.CREATE_PROFILE(
          profile_name    => 'OpenAI',
          attributes      => JSON_OBJECT('provider' value 'openai',
                                         'credential_name' value 'openai_cred'),
		status     => 'enabled',							 
          description     => 'AI profile to use OpenAI for SQL translation'
     );
END;
/

DBA_CLOUD_AI_PROFILE_ATTRIBUTES Vista

USER_CLOUD_AI_PROFILE_ATTRIBUTES Vista

Tema principal: Resumen de subprogramas DBMS_CLOUD_AI

Atributos de Perfil

Los atributos de un perfil de AI ayudan a gestionar y configurar el comportamiento del perfil de AI. Algunos atributos son opcionales y tienen un valor por defecto.

Atributos

Nombre de atributo	Descripción
`annotations`	Proporciona metadatos adicionales sobre las tablas y columnas de la base de datos mediante la función de anotaciones de 23ai. Los valores correctos son `TRUE` o `FALSE`. El valor por defecto es `FALSE`. Los datos no distinguen entre mayúsculas y minúsculas. `TRUE`: aumenta la petición de datos del usuario con anotaciones de nivel de tabla y de columna además de otros metadatos para el LLM. `FALSE`: no incluye anotaciones como parte de los metadatos de petición de datos aumentada.
`azure_deployment_name`	Nombre del modelo desplegado del servicio OpenAI de Azure. El nombre solo puede incluir caracteres alfanuméricos, guiones bajos (_) y guiones (-). El nombre no puede terminar con un guion bajo (_) o un guión (-). Para saber cómo obtener `azure_deployment_name`, consulte Creación y despliegue de un recurso de servicio OpenAI de Azure.
`azure_embedding_deployment_name`	Nombre del modelo de incrustación desplegado de Azure OpenAI. El nombre solo puede incluir caracteres alfanuméricos, guiones bajos y guiones. El nombre no puede empezar ni terminar con un guion o un guion bajo.
`azure_resource_name`	Nombre del recurso de servicio OpenAI de Azure. El nombre del recurso solo puede incluir caracteres alfanuméricos y guiones, y no puede empezar ni terminar con un guion. Para saber cómo obtener `azure_resource_name`, consulte Creación y despliegue de un recurso de servicio OpenAI de Azure.
`case_sensitive_values`	Especifica si Select AI debe indicar al LLM que genere SQL no sensible a mayúsculas/minúsculas para las columnas que contienen valores de cadena o texto. Los valores admitidos son: `true`: indica el LLM que va a generar consultas SQL con valores de cadena sensibles a mayúsculas/minúsculas. `false`: indica el LLM que va a generar consultas SQL que ignoran mayúsculas/minúsculas para los valores de cadena. El valor por defecto es `false`.
`comments`	Incluye comentarios de tabla y columna en los metadatos utilizados para traducir peticiones de datos en lenguaje natural mediante AI. El tipo de dato `BOOLEAN` está soportado. Los valores válidos son `TRUE` o `FALSE` para una cadena con el tipo de dato `VARCHAR2`. Los datos no distinguen entre mayúsculas y minúsculas.
`constraints`	Gestiona si se deben incluir restricciones de integridad referencial, como claves primarias y ajenas, en los metadatos enviados al LLM. Los valores correctos son `TRUE` o `FALSE`. El valor por defecto es `FALSE`. Los datos no distinguen entre mayúsculas y minúsculas. `TRUE`: incluye restricciones referenciales en los metadatos de petición de datos aumentada que se envían al LLM. `FALSE`: no incluye restricciones de integridad referencial.
`conversation`	Atributo `VARCHAR2` que indica si el historial de conversaciones está activado para un perfil. Los valores válidos son `true` o `false`. El valor por defecto es `false`. Los datos no distinguen entre mayúsculas y minúsculas.
`credential_name`	Nombre de la credencial para acceder a las API del proveedor de AI. Las credenciales que utilizan tokens portadores se pueden crear utilizando el nombre del proveedor como nombre de usuario y el token portador como contraseña. Las credenciales de secreto de almacén también están soportadas. También se admite la autenticación de principal, por ejemplo, el principal de servicio de Azure. Para obtener más información sobre cómo configurarlo, consulte Uso del principal de servicio de Azure para acceder a los recursos de Azure. Es un atributo obligatorio. Consulte CREATE_CREDENTIAL Procedure.
`embedding_model`	Modelo de incrustación definido en el perfil de IA. A continuación se muestran los proveedores de IA admitidos para incrustar modelos con sus valores predeterminados: OCI GenAI: `cohere.embed-english-v3.0` OpenAI: `text-embedding-ada-002` Azure OpenAI: `text-embedding-ada-002` Cohere: `embed-english-v2.0` Google: `text-embedding-004` Nota El parámetro `embedding_model` no es aplicable para Antropic y Hugging Face. Para los modelos en la base de datos, especifique el nombre del modelo importado en la base de datos si desea utilizar Select AI con el modelo de transformador en la base de datos. Puede obtener el nombre del modelo consultando `USER_MINING_MODELS`. Sintaxis: A continuación se muestra la sintaxis para utilizar el modelo de transformador en la base de datos para `embedding_model`: `"embedding_model": "[<model_schema>.]<model_name>"`
`enforce_object_list`	Especifica si se debe restringir el LLM para generar SQL que utilice solo tablas cubiertas por la lista de objetos. Los valores admitidos son: `true`: aplica el uso solo de las tablas especificadas en la lista de objetos. `false`: permite al LLM utilizar tablas accesibles para el usuario. Los datos no distinguen entre mayúsculas y minúsculas. El valor por defecto es `false`.
`max_tokens`	Indica el número de tokens que se deben predecir por generación. El valor por defecto es 1024. Consulte Tokens and Tokenizers para obtener más información.
`model`	El nombre del modelo de IA que se utiliza para generar respuestas. Consulte Seleccionar el proveedor de IA y los LLM y especifique el nombre del modelo. Nota Aquí: los modelos más pequeños y "ligeros" son más rápidos, mientras que los modelos más grandes funcionan mejor.Los modelos personalizados también se pueden proporcionar con su ID completo. OCI Generative AI: los modelos de chat están soportados para todas las acciones de selección de IA, como `runsql`, `showsql`, `explainsql`, `narrate` y `chat`. Select AI admite modelos preentrenados para OCI Generative AI. Los modelos personalizados también se pueden proporcionar con sus OCID completos. Si está proporcionando OCID o `oci_endpoint_id`, asegúrese de proporcionar `oci_runtimetype` o `oci_apiformat` en función de los modelos de chat de OCI. Para obtener más información sobre los modelos soportados en OCI Generative AI, consulte Modelos básicos preentrenados en IA generativa. Este parámetro no se utiliza para Azure, ya que el modelo se determina al crear el despliegue en el portal de servicio OpenAI de Azure. AWS: los modelos básicos de Amazon Bedrock requieren permisos de acceso a través de la consola de Amazon Bedrock. Consulte la documentación de AWS para obtener modelID. Compatible con OpenAI: consulte la documentación del proveedor de AI para conocer los nombres de modelos soportados.
`object_list`	Matriz de objetos JSON que especifica los nombres de propietario y objeto elegibles para la traducción de lenguaje natural a SQL. Para incluir todos los objetos de un usuario determinado, omita el "nombre" y especifique solo la clave "propietario" en el objeto JSON. Se pueden utilizar los siguientes tipos de objetos: tablas vistas vistas materializadas tablas temporales globales tablas externas sinónimos en los tipos de objeto anteriores Para traducir el lenguaje natural a SQL, el nombre del objeto, el propietario del objeto, las columnas del objeto y los comentarios se envían al proveedor de AI mediante solicitudes HTTPS. Evite especificar objetos con nombre de objeto confidencial, nombres de columna o comentarios en la lista de objetos. Los proveedores de IA pueden tener un límite en el tamaño de los metadatos permitidos en las solicitudes de traducción. Considere la posibilidad de limitar la lista de objetos adecuados para las peticiones de datos en lenguaje natural por parte de los usuarios de la aplicación. Formato: `[ {"owner": "SH", "name": "SALES", {"owner": "TEST_USER"} ]` Las tablas externas creadas mediante la sincronización de OCI Data Catalog o AWS Glue también se pueden utilizar en la lista de objetos. Esto ayuda a gestionar metadatos en catálogos de datos centrales y a utilizar los metadatos directamente para traducir peticiones de datos en lenguaje natural mediante IA.
`object_list_mode`	Especifica si se deben enviar metadatos para las tablas más relevantes o todas las tablas al LLM. Los valores soportados son: `automated`: envía metadatos solo para las tablas específicas identificadas como más relevantes para la consulta. `all`: envía metadatos para todas las tablas a las que puede acceder el usuario. Cuando `object_list_mode` se define en `automated`, Select AI crea automáticamente un índice vectorial, denominado `<profile_name>_OBJECT_LIST_VECINDEX` con atributos por defecto. Ver
`oci_apiformat`	Especifica el formato en el que la API espera que se envíen y reciban los datos. Utilice este atributo para generar respuestas de texto. Este atributo se aplica a los modelos de chat de OCI Generative AI en un cluster de IA dedicado. Especifique este atributo cuando especifique un OCID de modelo en el atributo `model` o proporcione un punto final en el atributo `oci_endpoint_id`. Los valores soportados son: `COHERE` `GENERIC` Nota Utilice este atributo para los modelos de chat de OCI Generative AI
`oci_compartment_id`	Especifica el OCID del compartimento al que tiene permiso para acceder al llamar al servicio OCI Generative AI. El ID de compartimento puede contener caracteres alfanuméricos, guiones y puntos. El valor por defecto es el ID de compartimento de la PDB.
`oci_endpoint_id`	Estos atributos indican el OCID de punto final del cluster de alojamiento de AI dedicado de Oracle. El ID de punto final puede contener caracteres alfanuméricos, guiones y puntos. Para buscar el OCID de punto final, consulte Obtención de detalles de un punto final en IA generativa. Cuando desee utilizar el cluster de AI dedicado de Oracle, debe proporcionar el OCID de punto final del cluster de alojamiento. Por defecto, el ID de punto final está vacío y el modelo está a demanda en una infraestructura compartida.
`oci_runtimetype`	Este atributo indica el tipo de tiempo de ejecución del modelo proporcionado. Este atributo se aplica a los modelos de OCI Generate Text en un cluster de IA dedicado. Especifique este atributo cuando especifique un OCID de modelo en el atributo `model` o proporcione un punto final en el atributo `oci_endpoint_id`. Todos los valores permitidos se pueden encontrar en OCI Generative AI runtimeType. Consulte LlmInferenceRequest Reference. Los valores admitidos son: `COHERE` `LLAMA` Nota Este atributo está en desuso. Utilice `oci_apiformat`.
`provider`	Proveedor de IA para el perfil de IA. Proveedores soportados: Openai Coherencia azul celeste base de datos oci google antrópico cara abrazada aws Es un atributo obligatorio.
`provider_endpoint`	Especifica el punto final de API para los proveedores compatibles con OpenAI. Este atributo es específico solo para proveedores compatibles con OpenAI. Especifique `provider_endpoint` como atributo en el procedimiento `DBMS_CLOUD_AI.CREATE_PROFILE` en lugar del atributo `provider`. Consulte Uso de proveedores compatibles con OpenAI para obtener información sobre cómo obtener el parámetro. Ejemplo: `api.fireworks.ai/inference`
`region`	Este atributo indica la ubicación del cluster de IA generativa que desea utilizar. La región puede contener caracteres alfanuméricos y guiones. Nota El cluster de Oracle Generative AI está disponible en Chicago, Fráncfort, Londres y otras regiones seleccionadas. Consulte Regiones con IA generativa para obtener más información. La región por defecto para AWS es `us-east-1`. La región por defecto es `us-chicago-1`.
`stop_tokens`	El texto generado finalizará al principio de la primera secuencia de parada. La secuencia se incorporará al texto. El valor de atributo debe ser una matriz válida de valores de cadena en formato JSON. `stop_tokens` toma una matriz JSON como entrada. Para obtener más información sobre los tokens de parada o las secuencias de parada, consulte la documentación OpenAI o Cohere.
`temperature`	El muestreo de los modelos Generar texto incorpora aleatoriedad, de modo que la misma petición de datos puede producir diferentes salidas cada vez que pulse "generar". La temperatura es un número flotante no negativo que se utiliza para ajustar el grado de aleatoriedad. Las temperaturas más bajas significan menos generaciones aleatorias. Consulte Temperatura para obtener más información. Este parámetro se aplica a todos los proveedores de servicios admitidos.
`vector_index_name`	Nombre del índice vectorial. El nombre del índice vectorial debe seguir las reglas de nomenclatura del identificador de Oracle SQL. La longitud máxima del nombre del almacén de vectores es de 125 caracteres.

En el siguiente ejemplo, se utiliza Cohere como proveedor y se muestran los atributos de perfil personalizados:

BEGIN
  DBMS_CLOUD_AI.CREATE_PROFILE(
     profile_name => 'COHERE',
     attributes =>
      '{"provider": "cohere",
        "credential_name": "COHERE_CRED",
        "object_list": [{"owner": "ADB_USER"}],
        "max_tokens":512,
        "stop_tokens": [";"],
        "model": "command-nightly",
        "temperature": 0.5,
        "comments": true
       }');
END;
/

En el siguiente ejemplo se muestran los atributos de perfil personalizados que utilizan OCI Generative AI:

BEGIN                                                                        
  DBMS_CLOUD_AI.CREATE_PROFILE(                                              
      profile_name => 'GENAI',                                                             
      attributes => '{"provider": "oci",                                                                   
        "credential_name": "GENAI_CRED",                                     
        "object_list": [{"owner": "SH", "name": "customers"},                
                        {"owner": "SH", "name": "countries"},                
                        {"owner": "SH", "name": "supplementary_demographics"},
                        {"owner": "SH", "name": "profits"},                  
                        {"owner": "SH", "name": "promotions"},               
                        {"owner": "SH", "name": "products"}],
        "oci_compartment_id": "ocid1.compartment.oc1...",
	"oci_endpoint_id": "ocid1.generativeaiendpoint.oc1.us-chicago-1....",
	"region": "us-chicago-1",
	"model": "cohere.command-light",
	"oci_apiformat": "COHERE"            
       }');                                                                  
END;                                                                         
/

Tema principal: Resumen de subprogramas DBMS_CLOUD_AI

CLEAR_PROFILE Procedimiento

Este procedimiento borra cualquier perfil de AI activo definido en la sesión actual. Una vez que borre un perfil activo, ya no podrá utilizar SELECT AI en la línea de comandos SQL ni utilizar el perfil AI definido al llamar a DBMS_CLOUD_AI.GENERATE. Este procedimiento no borra el perfil.

Sintaxis

DBMS_CLOUD_AI.CLEAR_PROFILE;

Ejemplo


   BEGIN
        DBMS_CLOUD_AI.CLEAR_PROFILE;
   END;
   /

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DROP_PROFILE Procedimiento

El procedimiento elimina un perfil de AI existente. Si el perfil no existe, el procedimiento devuelve un error.

Sintaxis

DBMS_CLOUD_AI.DROP_PROFILE(
       profile_name        IN   VARCHAR2,
       force               IN   BOOLEAN DEFAULT FALSE
 );

Parámetros

Parámetro Descripción

Parámetro	Descripción
`profile_name`	Nombre del perfil de AI
`force`	Si es `TRUE`, el procedimiento ignora los errores si el perfil AI no existe. El valor por defecto de este parámetro es `FALSE`.

profile_name

Nombre del perfil de AI

force

Si es TRUE, el procedimiento ignora los errores si el perfil AI no existe.

El valor por defecto de este parámetro es FALSE.

Ejemplo

BEGIN
     DBMS_CLOUD_AI.DROP_PROFILE(profile_name => 'OPENAI');
END;
/

Notas de uso

Utilice force para borrar un perfil e ignorar los errores si el perfil AI no existe.

Tema principal: Resumen de subprogramas DBMS_CLOUD_AI

ENABLE_PROFILE Procedimiento

Este procedimiento activa el perfil AI que especifica el usuario. El procedimiento cambia el estado del perfil de AI a ENABLED.

Sintaxis

DBMS_CLOUD_AI.ENABLE_PROFILE(
     profile_name         IN   VARCHAR2
 );

Parámetros

Parámetro Descripción

Parámetro	Descripción
`profile_name`	Nombre del perfil AI que se activará Este parámetro es obligatorio.

profile_name

Nombre del perfil AI que se activará

Este parámetro es obligatorio.

Ejemplo para activar el perfil AI

BEGIN
     DBMS_CLOUD_AI.ENABLE_PROFILE(
         profile_name    => 'OPENAI'
     );
END;
/

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DISABLE_PROFILE Procedimiento

Este procedimiento desactiva el perfil de AI en la base de datos actual. Este procedimiento cambia el estado del perfil de AI a DISABLED.

Sintaxis

DBMS_CLOUD_AI.DISABLE_PROFILE(
      profile_name  IN  VARCHAR2
);

Parámetros

Parámetro Descripción

Parámetro	Descripción
`profile_name`	Nombre del perfil de AI. Este parámetro es obligatorio.

profile_name

Nombre del perfil de AI.

Este parámetro es obligatorio.

Ejemplo

BEGIN
     DBMS_CLOUD_AI.DISABLE_PROFILE(
         profile_name    => 'OPENAI'
     );
END;
/

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Procedimiento FEEDBACK

Este procedimiento le permite proporcionar comentarios a Select AI para mejorar potencialmente la precisión de la generación de consultas. Tiene la opción de proporcionar comentarios positivos o negativos, así como comentarios textuales o consultas SQL revisadas.

Sintaxis

DBMS_CLOUD_AI.FEEDBACK(
      profile_name      IN  VARCHAR2,
      sql_id            IN  DBMS_ID,
      feedback_type     IN  VARCHAR2 DEFAULT NULL,
      response          IN  CLOB DEFAULT NULL,
      feedback_content  IN  CLOB DEFAULT NULL,   
      operation         IN  VARCHAR2 DEFAULT 'ADD'
  );
 
DBMS_CLOUD_AI.FEEDBACK(
      profile_name      IN  VARCHAR2,
      sql_text          IN  CLOB,
      feedback_type     IN  VARCHAR2 DEFAULT NULL,
      response          IN  CLOB DEFAULT NULL,
      feedback_content  IN  CLOB DEFAULT NULL,
      operation         IN  VARCHAR2 DEFAULT 'ADD'
  );

Parámetros

Parámetro	Descripción
`profile_name`	Especifica el perfil AI que se va a utilizar. Si no proporciona `profile_name`, Select AI utiliza el perfil por defecto definido en la sesión. Este parámetro es obligatorio.
`sql_id`	Identifica la consulta SQL. Un `sql_id` solo puede tener una entrada de comentarios. Este parámetro es obligatorio.
`sql_text`	Contiene el texto completo de la consulta SQL. Este parámetro es obligatorio.
`feedback_type`	Permite especificar el tipo de comentario. Los valores disponibles son: `positive`: acepte el SQL generado. `negative`: proporcione las mejoras de consulta SQL necesarias mediante la identificación de errores en la consulta. Nota El procedimiento `DBMS_CLOUD_AI.FEEDBACK` permite especificar `sql_id` o `sql_text`, por lo tanto, `feedback_type` es necesario, mientras que si utiliza la acción `feedback`, el LLM determina o interpreta dinámicamente el tipo de comentarios. Éste es un parámetro obligatorio cuando `operation` es add.
`response`	Representa el resultado de consulta SQL correcto que espera el usuario. Éste es un parámetro obligatorio cuando `operation` es add y `feedback_type` es negative.
`feedback_content`	Captura los comentarios de lenguaje natural del usuario. Tiene la opción de utilizar este parámetro junto con `response`.
`operation`	Especifica la operación que se debe realizar. Los valores aceptados son: `add` (valor por defecto): agregue sus comentarios especificando `feedback_type`. `delete`: suprima sus comentarios proporcionando `sql_id`

Ejemplo

Ejemplo: proporcionar comentarios para el SQL generado mediante operaciones de adición o eliminación

En el siguiente ejemplo se muestra el uso del procedimiento DBMS_CLOUD_AI.FEEDBACK para aceptar o mejorar el SQL generado mediante la especificación de los parámetros del procedimiento.

EXEC DBMS_CLOUD_AI.FEEDBACK(profile_name=>'OCI_FEEDBACK1',
                                   sql_id=> '852w8u83gktc1',
                                   feedback_type=>'positive',
                                   operation=>'add');
EXEC DBMS_CLOUD_AI.FEEDBACK(profile_name=>'OCI_FEEDBACK1',
                                   sql_text=> 'select ai showsql how many movies',
                                   feedback_type=> 'negative',
                                   response=>'SELECT SUM(1) FROM "ADB_USER"."MOVIES"',
                                   feedback_content=>'Use SUM instead of COUNT');
EXEC DBMS_CLOUD_AI.FEEDBACK(profile_name=>'OCI_FEEDBACK1',
                                   sql_id=> '852w8u83gktc1',
                                   operation=>'delete');

Tema principal: Resumen de subprogramas DBMS_CLOUD_AI

Índice vectorial para FEEDBACK

Al seleccionar AI, se crea un índice vectorial por defecto denominado <profile_name>_FEEDBACK_VECINDEX con atributos por defecto al utilizar la función de comentarios por primera vez.

Puede modificar sus atributos, como similarity_threshold y match_limit, mediante el procedimiento DBMS_CLOUD_AI.UPDATE_VECTOR_INDEX. Este índice ayuda a acotar el SQL generado en el futuro en función de los comentarios proporcionados. Esta tabla se borra cuando se borra el perfil AI asociado. También puede borrar <profile_name>_FEEDBACK_VECINDEX. Cuando lo hace, Select AI ya no utiliza comentarios como indicaciones para las acciones runsql, showsql y explainsql. Sin embargo, si envía nuevos comentarios mediante la función Seleccionar comentarios de IA, Seleccionar IA crea automáticamente un nuevo índice de vector de comentarios.

Nota

El valor por defecto de match_limit para feedback es 3.

Nombre de tabla de vector

La tabla <profile_name>_FEEDBACK_VECINDEX$VECTAB contiene representaciones vectoriales (embeddings) de los comentarios del usuario junto con otros parámetros, que Select AI utiliza para mejorar la generación de SQL a lo largo del tiempo.

Parámetros

Columna	Descripción
`attributes`	Incluye atributos de objeto JSON según el procedimiento FEEDBACK.
`content`	Contiene la petición del usuario.
`embedding`	Contiene representaciones vectoriales (embeddings) de la petición de datos del usuario.

Ejemplo

En el siguiente ejemplo se muestra el uso de la tabla de índice vectorial generada automáticamente para consultar y proporcionar comentarios.

SQL> select content, attributes from OCI_FEEDBACK1_FEEDBACK_VECINDEX$VECTAB where JSON_VALUE(attributes, '$.sql_text') = 'select ai showsql how many movies';
 
CONTENT                                                
----------------------------------------------------------------------------------------------------
how many movies                                             
ATTRIBUTES
----------------------------------------------------------------------------------------------------
 
{"response":"SELECT SUM(1) FROM \"ADB_USER\".\"MOVIES\"","feedback_type":"negative","sql_id":null,"sql_text":"select ai showsql how many movies","feedback_content":null}
DBMS_CLOUD_AI.feedback Procedure(Positive Feedback)

Tema principal: Resumen de subprogramas DBMS_CLOUD_AI

Función GET_PROFILE

Esta función devuelve el nombre de perfil AI definido en la sesión actual.

Sintaxis

DBMS_CLOUD_AI.GET_PROFILE
;

Ejemplo

En este ejemplo se muestra cómo puede mostrar el nombre del perfil en la sesión actual.


   SELECT DBMS_CLOUD_AI.GET_PROFILE
   from DUAL;

Tema principal: Resumen de subprogramas DBMS_CLOUD_AI

SET_ATTRIBUTE Procedimiento

Este procedimiento le permite definir atributos de perfil de AI. Se sobrecarga para aceptar valores de atributo de varios tipos.

Sintaxis

DBMS_CLOUD_AI.SET_ATTRIBUTE(
      profile_name         IN   VARCHAR2,
      attribute_name       IN   VARCHAR2,
      attribute_value      IN   {BOOLEAN|VARCHAR2}
);

DBMS_CLOUD_AI.SET_ATTRIBUTE(
      profile_name         IN   VARCHAR2,
      attribute_name       IN   VARCHAR2,
      attribute_value      IN   CLOB DEFAULT NULL
);

Parámetros

Solo el propietario puede definir o modificar los atributos del perfil AI. Para obtener una lista de los atributos admitidos, consulte Atributos de perfil.

Parámetro Descripción

Parámetro	Descripción
`profile_name`	Nombre del perfil de AI para el que desea definir los atributos. Este parámetro es obligatorio.
`attribute_name`	Nombre del atributo de perfil AI Este parámetro es obligatorio.
`attribute_value`	El valor del atributo de perfil. El valor puede ser de tipo `BOOLEAN`, `CLOB`, `NUMBER` o `VARCHAR2`. El valor por defecto es NULL.

profile_name

Nombre del perfil de AI para el que desea definir los atributos.

Este parámetro es obligatorio.

attribute_name

Nombre del atributo de perfil AI

Este parámetro es obligatorio.

attribute_value

El valor del atributo de perfil. El valor puede ser de tipo BOOLEAN, CLOB, NUMBER o VARCHAR2.

El valor por defecto es NULL.

Ejemplos

BEGIN
 DBMS_CLOUD_AI.SET_ATTRIBUTE(
   profile_name    => 'OPENAI',
   attribute_name  => 'credential_name',
   attribute_value => 'OPENAI_CRED_NEW'
 );
END;
/

El siguiente ejemplo acepta el tipo NUMBER como attribute_value.

BEGIN
 DBMS_CLOUD_AI.SET_ATTRIBUTE(
   profile_name    => 'OCI_PROFILE',
   attribute_name  => 'temperature',
   attribute_value => 0.5
 );
END;
/

El siguiente ejemplo acepta el tipo BOOLEAN como attribute_value.

BEGIN
 DBMS_CLOUD_AI.SET_ATTRIBUTE(
   profile_name    => 'OCI_PROFILE',
   attribute_name  => 'comments',
   attribute_value => 'true'
 );
END;
/

El siguiente ejemplo acepta el tipo VARCHAR2 como attribute_value.

BEGIN
 DBMS_CLOUD_AI.SET_ATTRIBUTE(
   profile_name    => 'OCI_PROFILE',
   attribute_name  => 'model',
   attribute_value => 'meta.llama-3.3-70b-instruct'
 );
END;
/

Tema principal: Resumen de subprogramas DBMS_CLOUD_AI

Función GENERATE

Esta función proporciona traducción de IA sin estado. Con su perfil de AI existente, puede utilizar esta función para realizar las acciones soportadas, como showsql, runsql, explainsql, narrate, summarize y chat. La acción por defecto es showsql.

La sustitución de algunos o todos los atributos de perfil también es posible mediante esta función.

Sintaxis

DBMS_CLOUD_AI.GENERATE(
    prompt            IN  CLOB,
    profile_name      IN  VARCHAR2 DEFAULT NULL,
    action            IN  VARCHAR2 DEFAULT NULL,
    attributes        IN  CLOB     DEFAULT NULL,
    params            IN  CLOB
) RETURN CLOB;

Parámetros

Parámetro	Descripción
`prompt`	Petición de datos de lenguaje natural para traducir mediante IA. El indicador puede incluir `SELECT AI <action>` como prefijo. La acción también se puede suministrar por separado como un parámetro de "acción". El valor action proporcionado en la petición de datos sustituye el parámetro "action". La acción por defecto es `showsql`. Este parámetro es obligatorio.
`profile_name`	Nombre del perfil AI. Este parámetro es opcional si un perfil AI ya está definido en la sesión mediante `DBMS_CLOUD_AI.SET_PROFILE`. El valor por defecto es NULL. Se aplican las siguientes condiciones: Si se define un perfil en la sesión actual, el usuario puede omitir el argumento `profile_name` en la función `DBMS_CLOUD_AI.GENERATE`. Si el argumento `profile_name` se proporciona en la función `DBMS_CLOUD_AI.GENERATE`, sustituye cualquier valor definido en la sesión mediante el procedimiento `DBMS_CLOUD_AI.SET_PROFILE`. Si no hay ningún perfil definido en la sesión mediante el procedimiento `DBMS_CLOUD_AI.SET_PROFILE`, el argumento `profile_name` se debe proporcionar en la función `DBMS_CLOUD_AI.GENERATE`. Nota Para Database Actions, puede especificar el argumento `profile_name` en `DBMS_CLOUD_AI.GENERATE` o puede ejecutar dos pasos como script PL/SQL: `DBMS_CLOUD_AI.SET_PROFILE` y `DBMS_CLOUD_AI.GENERATE`. EXEC DBMS_CLOUD_AI.set_profile('OPENAI'); ----------------------------------------------- SELECT DBMS_CLOUD_AI.GENERATE(prompt => 'how many customers', profile_name => 'OPENAI', action => 'runsql') FROM dual; ----------------------------------------------- SELECT DBMS_CLOUD_AI.GENERATE(prompt => 'how many customers', profile_name => 'OPENAI', action => 'showsql') FROM dual; ----------------------------------------------- SELECT DBMS_CLOUD_AI.GENERATE(prompt => 'how many customers', profile_name => 'OPENAI', action => 'explainsql') FROM dual; ------------------------------------------------ SELECT DBMS_CLOUD_AI.GENERATE(prompt => 'how many customers', profile_name => 'OPENAI', action => 'narrate') FROM dual; ------------------------------------------- SELECT DBMS_CLOUD_AI.GENERATE(prompt => 'what is oracle autonomous database', profile_name => 'OPENAI', action => 'chat') FROM dual; Consulte Ejecución de sentencias SQL en el editor de códigos para obtener más información.
`action`	Acción para traducir una petición de datos natural mediante IA. Las acciones soportadas incluyen `runsql` (valor por defecto), `showsql`, `explainsql`, `narrate`, `summarize` y `chat`. Las descripciones de las acciones se incluyen en Use AI Keyword to Enter Prompts.
`attributes`	Sustituya atributos de perfil de IA específicos proporcionando atributos en formato JSON. Consulte Atributos de perfil para obtener más información.
`params`	Especificación de parámetros de conversación Consulte CREATE_CONVERSATION Attributes. Solo puede especificar los siguientes parámetros: `conversation_id`: el valor predeterminado es el ID de conversación definido en la sesión actual. No es un parámetro obligatorio. `conversation_length`: puede cambiar el valor existente a un valor adecuado para su caso de uso. No es un parámetro obligatorio.

Ejemplos

Ejemplo: uso de la función GENERATE para seleccionar acciones de AI

Los siguientes ejemplos ilustran las acciones runsql, showsql, explainsql, narrate, summarize y chat que se pueden utilizar con la función DBMS_CLOUD_AI.GENERATE. Consulte también Uso de palabra clave AI para introducir peticiones de datos para obtener más información.

Un ejemplo con la acción runsql es el siguiente:

SELECT DBMS_CLOUD_AI.GENERATE(prompt       => 'how many customers',
                              profile_name => 'OPENAI',
                              action       => 'runsql)
FROM dual;

Un ejemplo con la acción showsql es el siguiente:

SELECT DBMS_CLOUD_AI.GENERATE(prompt       => 'how many customers',
                              profile_name => 'OPENAI',
                              action       => 'showsql')
FROM dual;

Un ejemplo con la acción explainsql es el siguiente:

SELECT DBMS_CLOUD_AI.GENERATE(prompt       => 'how many customers',
                              profile_name => 'OPENAI',
                              action       => 'explainsql)
FROM dual;

Un ejemplo con la acción narrate es el siguiente:

SELECT DBMS_CLOUD_AI.GENERATE(prompt       => 'how many customers',
                              profile_name => 'OPENAI',
                              action       => 'narrate')
FROM dual;

Un ejemplo con la acción chat es el siguiente:

SELECT DBMS_CLOUD_AI.GENERATE(prompt       => 'what is oracle autonomous database',
                              profile_name => 'OPENAI',
                              action       => 'chat')
FROM dual;

Un ejemplo con la acción summarize es el siguiente:

SELECT DBMS_CLOUD_AI.GENERATE(
                prompt => TO_CLOB(
                            DBMS_CLOUD.GET_OBJECT(
                             credential_name => 'STORE_CRED',
                             object_uri => 'https://objectstorage.ca-toronto-1.oraclecloud.com' ||
                                '/n/namespace-string/b/bucketname/o/data_folder/' ||
                                'summary/test_4000_words.txt')),
                profile_name => 'GENAI_LLAMA',
                action => 'SUMMARIZE')
from DUAL;

Resultado:

The music streaming industry, led by Spotify, has revolutionized the way
people consume music, with streaming accounting for 80% of the American
recording industry's revenue. However, this shift has also complicated the
lives of artists trying to survive in an on-demand, hyper-abundant present.
Spotify's business model, which pays royalties based on an artist's
popularity, has led to concerns about the fairness of the system, with some
artists earning little to no royalties. The company's dominance has also
changed the way people listen to music, with a focus on convenience and
personalized playlists. Liz Pelly's book, "Mood Machine: The Rise of Spotify
and the Costs of the Perfect Playlist," explores the impact of Spotify's rise
on the music industry and listeners, arguing that the platform's emphasis on
affect and mood has led to a homogenization of music and a loss of autonomy
for listeners. As the music industry continues to evolve, questions remain
about the future of music creation and consumption, and whether artists will
be able to thrive in a system that prioritizes convenience and profit over
artistic expression.

Uso de la Función GENERATE en un Procedimiento

Puede utilizar DBMS_CLOUD_AI.GENERATE en un procedimiento y ejecutar la función. En el siguiente ejemplo se toma ai_prompt, profile_name y action como parámetros de entrada y se llama a DBMS_CLOUD_AI.GENERATE

create or replace FUNCTION call_select_ai (ai_prompt  IN VARCHAR2, 
                                           ai_profile IN VARCHAR2,
                                           ai_action  IN VARCHAR2) -- valid for 'chat', 'narrate', 'showsql'
                                           RETURN CLOB AS sai_resp clob;
BEGIN
  sai_resp := DBMS_CLOUD_AI.GENERATE(prompt       => ai_prompt,
                                     profile_name => ai_profile,
                                     action       => ai_action);  
  return(sai_resp);
END call_select_ai;

Ejemplo: Uso de la Función GENERATE para Conversaciones

En el siguiente ejemplo se muestra cómo utilizar la función DBMS_CLOUD_AI.GENERATE en una configuración de conversación. En este ejemplo se supone que ya se ha creado una conversación.

SELECT DBMS_CLOUD_AI.GENERATE(
        prompt       =>  'What is the difference in weather between Seattle and San Francisco?',
        profile_name =>  'GENAI',
        action       =>  'CHAT',
        params       =>  '{"conversation_id":"30C9DB6E-EA4D-AFBA-E063-9C6D46644B92"}') AS RESPONSE;

Resultado:

RESPONSE
--------------------------------------------------------------------------------
Seattle and San Francisco, both located in the Pacific Northwest and Northern 
California respectively, experience a mild oceanic climate. However, there are 
some notable differences in their weather patterns:
 
1. **Temperature**: San Francisco tends to be slightly warmer than Seattle, 
especially during the summer months. San Francisco's average temperature ranges 
from 45?F (7?C) in winter to 67?F (19?C) in summer, while Seattle's average 
temperature ranges from 38?F (3?C) in winter to 64?F (18?C) in summer.
 
2. **Rainfall**: Seattle is known for its rainy reputation, with an average 
annual rainfall of around 37 inches (94 cm). San Francisco receives less rainfall, 
with an average of around 20 inches (51 cm) per year. However, San Francisco's 
rainfall is more concentrated during the winter months, while Seattle's rainfall 
is more evenly distributed throughout the year.
 
......

Tema principal: Resumen de subprogramas DBMS_CLOUD_AI

SET_PROFILE Procedimiento

Este procedimiento define el perfil AI para la sesión actual.

Después de definir un perfil AI para la sesión de base de datos, cualquier sentencia SQL con el prefijo SELECT AI se considera una petición de datos en lenguaje natural. Según la acción que especifique con el prefijo AI, se genera una respuesta mediante AI. Para utilizar el prefijo AI, consulte Ejemplos de uso de Select AI y Uso de AI Keyword para introducir peticiones de datos Opcionalmente, es posible sustituir los atributos de perfil o modificar los atributos especificándolos en formato JSON. Consulte SET_ATTRIBUTE Procedure para definir los atributos.

El perfil AI solo se puede definir para la sesión actual si el propietario del perfil AI es el usuario de la sesión.

Para definir un perfil AI para todas las sesiones de un usuario de base de datos específico o para todas las sesiones de usuario de la base de datos, considere el uso de un disparador de evento de base de datos para el evento AFTER LOGON en el usuario específico o en toda la base de datos. Consulte Sentencia CREATE TRIGGER para obtener más información.

Sintaxis

DBMS_CLOUD_AI.SET_PROFILE(
    profile_name      IN  VARCHAR2,
);

Parámetros

Parámetro Descripción

Parámetro	Descripción
`profile_name`	Nombre del perfil de AI en la sesión actual. Este parámetro es obligatorio.

profile_name

Nombre del perfil de AI en la sesión actual.

Este parámetro es obligatorio.

Ejemplo


   BEGIN
        DBMS_CLOUD_AI.SET_PROFILE(
          profile_name    => 'OPENAI'
        );
   END;
   /

Tema principal: Resumen de subprogramas DBMS_CLOUD_AI

CREATE_CONVERSATION Procedimiento

Este procedimiento permite crear una conversación y definir automáticamente conversation_id en el procedimiento.

Nota

Si utiliza el procedimiento DBMS_CLOUD_AI.CREATE_COVERSATION, puede omitir la configuración de conversation_id ya que el procedimiento la define automáticamente.

Sintaxis

DBMS_CLOUD_AI.CREATE_COVERSATION(
  attributes            IN CLOB DEFAULT NULL
);

Parámetros

Parámetro Descripción

Parámetro	Descripción
`attributes`	Atributos para la conversación en formato JSON. Consulte CREATE_CONVERSATION Attributes para obtener más información. El valor por defecto es NULL.

attributes

Atributos para la conversación en formato JSON. Consulte CREATE_CONVERSATION Attributes para obtener más información.

El valor por defecto es NULL.

Ejemplo

Ejemplo: Crear conversación

El siguiente ejemplo muestra cómo crear una conversación sin ninguna personalización.

EXEC DBMS_CLOUD_AI.CREATE_COVERSATION;

Resultado:

PL/SQL procedure successfully completed.

Ejemplo: creación de conversaciones con atributos personalizados

En el siguiente ejemplo se muestra la creación de una conversación con parámetros personalizados como title, description, retention_days y conversation_length.

-- Create conversation with custom attributes
SELECT DBMS_CLOUD_AI.CREATE_COVERSATION(
               attributes => '{"title":"Conversation 1",
                               "description":"this is a description",
                               "retention_days":5,
                               "conversation_length":5}')
     AS conversation_id FROM dual;

Tema principal: Resumen de subprogramas DBMS_CLOUD_AI

Función CREATE_CONVERSATION

Esta función crea una conversación y devuelve su valor conversation_id que se puede utilizar en otros procedimientos o funciones como DBMS_CLOUD_AI.SET_CONVERSATION_ID y DBMS_CLOUD_AI.GENERATE.

Oracle recomienda definir conversation_id para activar la conversación. Como alternativa, puede definir conversation_id en la función DBMS_CLOUD_AI.GENERATE.

Nota

Si utiliza el procedimiento DBMS_CLOUD_AI.CREATE_COVERSATION, puede omitir la configuración de conversation_id ya que el procedimiento la define automáticamente.

Sintaxis

DBMS_CLOUD_AI.CREATE_COVERSATION(
  attributes            IN CLOB DEFAULT NULL
) RETURN VARCHAR2;

Parámetros

Parámetro Descripción

Parámetro	Descripción
`attributes`	Atributos para la conversación en formato JSON. Consulte CREATE_CONVERSATION Attributes para obtener más información. El valor por defecto es NULL.

attributes

Atributos para la conversación en formato JSON. Consulte CREATE_CONVERSATION Attributes para obtener más información.

El valor por defecto es NULL.

Ejemplo

Ejemplo: Crear conversación

En el siguiente ejemplo se muestra el uso de la función DBMS_CLOUD_AI.CREATE_COVERSATION para crear una conversación sin ninguna personalización.

SELECT DBMS_CLOUD_AI.CREATE_COVERSATION FROM DUAL;

Resultado:

CREATE_CONVERSATION
------------------------------------
30C9DB6E-EA4D-AFBA-E063-9C6D46644B92

Ejemplo: creación de conversaciones con atributos personalizados

En el siguiente ejemplo se muestra el uso de la función DBMS_CLOUD_AI.CREATE_COVERSATION para especificar atributos como title, retention_days y conversation_length.

SELECT DBMS_CLOUD_AI.CREATE_COVERSATION(
				attributes => '{"title":"This is a test conversation",
                               "retention_days":7,
                               "conversation_length":20}') 
FROM DUAL;

Tema principal: Resumen de subprogramas DBMS_CLOUD_AI

Atributos CREATE_CONVERSATION

Estos atributos gestionan el contexto de la conversación, incluido el tiempo que se debe conservar, el número de peticiones de datos con respuestas para almacenar o mostrar, y metadatos como el título y la descripción como referencia. Algunos atributos son opcionales y tienen un valor por defecto.

Atributos

Nombre de atributo	Valor por defecto	Descripción
`title`	Nueva conversación	Nombre asignado por el usuario para la conversación. Si no se proporciona, Select AI hará que el LLM genere uno cuando la conversación se utilice por primera vez con un mensaje.
`description`	NULO	Proporciona una descripción definida por el usuario que resume la finalidad o el contexto de la conversación. Si no se proporciona, el LLM genera uno cuando la conversación se utiliza por primera vez con un mensaje y lo actualiza de nuevo en el 5º uso para incluir información más precisa y relevante.
`retention_days`	7	Especifique el número de días que desea conservar el historial de conversaciones. Se almacena en la base de datos desde su fecha de creación. Si omite el valor, el sistema lo establece en el valor predeterminado 7. Si lo define en 0, el sistema retiene la conversación hasta que la suprima manualmente mediante el procedimiento `DBMS_CLOUD_AI.DROP_CONVERSATION` o `DBMS_CLOUD.DELETE_ALL_OPERATIONS('CONVERSATION')`.
`conversation_length`	NULO	Especifique el número de peticiones de datos y respuestas recientes que se van a incluir con la petición de datos actual. El valor máximo permitido es 999. Puede sustituir este valor especificando el parámetro `conversation_length` en la función `DBMS_CLOUD_AI.GENERATE` o definiéndolo en el perfil AI mediante `SELECT AI <ACTION> <PROMPT>`. Aplique las siguientes reglas de prioridad para `conversation_length`: Valor del argumento de atributos en `DBMS_CLOUD_AI.GENERATE` El valor establecido en la conversación tiene la siguiente prioridad El valor definido en el perfil AI tiene la última prioridad Si ninguno de ellos especifica `conversation_length`, el valor por defecto es 10.

En el siguiente ejemplo, se muestra cómo personalizar los atributos de conversación en el procedimiento DBMS_CLOUD_AI.CREATE_CONVERSATION.

-- Create conversation with custom attributes
SELECT DBMS_CLOUD_AI.CREATE_CONVERSATION(
               attributes => '{"title":"Conversation 1",
                               "description":"this is a description",
                               "retention_days":5,
                               "conversation_length":5}')
     AS conversation_id FROM dual;

Tema principal: Resumen de subprogramas DBMS_CLOUD_AI

UPDATE_CONVERSATION Procedimiento

Este procedimiento actualiza una conversación existente con un valor especificado de los atributos de conversación.

Sintaxis

DBMS_CLOUD_AI.UPDATE_CONVERSATION(
    conversation_id    IN VARCHAR2,
    attributes         IN CLOB
);

Parámetros

Parámetro Descripción

Parámetro	Descripción
`conversation_id`	Número único asignado a una conversación. Este parámetro es obligatorio.
`attributes`	Atributos para la conversación en formato JSON. Consulte CREATE_CONVERSATION Attributes para obtener más información.

conversation_id

Número único asignado a una conversación.

Este parámetro es obligatorio.

attributes

Atributos para la conversación en formato JSON. Consulte CREATE_CONVERSATION Attributes para obtener más información.

Ejemplo

EXEC DBMS_CLOUD_AI.UPDATE_CONVERSATION(
conversation_id => '30C9DB6E-EA4E-AFBA-E063-9C6D46644B92', 
attributes => '{"retention_days":20, 
		"description":"This a sample description", 
		"title":"Sample title", 
		"conversation_length":20}');

Resultado:

PL/SQL procedure successfully completed.

Tema principal: Resumen de subprogramas DBMS_CLOUD_AI

SET_CONVERSATION_ID Procedimiento

Este procedimiento establece la conversación actual en la ID. especificada. Los campos posteriores incluyen campos de conversación existentes basados en los atributos configurados de la conversación.

Sintaxis

DBMS_CLOUD_AI.SET_CONVERSATION_ID(
    conversation_id   IN VARCHAR2
);

Parámetros

Parámetro Descripción

Parámetro	Descripción
`conversation_id`	Número único asignado a una conversación en la sesión actual. Este parámetro es obligatorio.

conversation_id

Número único asignado a una conversación en la sesión actual.

Este parámetro es obligatorio.

Ejemplo

EXEC DBMS_CLOUD_AI.SET_CONVERSATION_ID('30C9DB6E-EA4D-AFBA-E063-9C6D46644B92');

Resultado:

PL/SQL procedure successfully completed.

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Función GET_CONVERSATION_ID

Esta función devuelve el identificador de conversación definido actualmente en la sesión mediante el procedimiento DBMS_CLOUD_AI.SET_CONVERSATION_ID o DBMS_CLOUS_AI.CREATE_CONVERSATION. Si no ha definido una conversación, la función devuelve NULL. Si borra la conversación, el sistema la borra en la sesión como well.See Procedimiento CLEAR_CONVERSATION_ID.

Sintaxis

DBMS_CLOUD_AI.GET_CONVERSATION_ID
RETURN VARCHAR2;

Ejemplo

En este ejemplo se muestra el ID de conversación definido en la sesión actual.

SELECT DBMS_CLOUD_AI.GET_CONVERSATION_ID;

Resultado:

--------------------------------------------------------------------------------
30C9DB6E-EA4F-AFBA-E063-9C6D46644B92

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CLEAR_CONVERSATION_ID Procedimiento

Este procedimiento borra un ID de conversación definido en la sesión para desactivar la función de conversación para SELECT AI <ACTION> <PROMPT>. Si no ha establecido una conversación, el sistema no emite ningún error.

Sintaxis

DBMS_CLOUD_AI.CLEAR_CONVERSATION_ID;

Ejemplo

En este ejemplo, se muestra la visualización del ID de conversación actual en la sesión, la eliminación del ID y la verificación del cambio.

-- A conversation id is set in the session
SELECT DBMS_CLOUD_AI.GET_CONVERSATION_ID FROM dual;
 
GET_CONVERSATION_ID
--------------------------------------------------------------------------------
3A88BFF0-1D7E-B3B8-E063-9C6D46640ECD
 
 
-- Clear the conversation id
EXEC DBMS_CLOUD_AI.CLEAR_CONVERSATION_ID;
 
PL/SQL procedure successfully completed.
 
 
-- The conversation id is removed from the session
SELECT DBMS_CLOUD_AI.GET_CONVERSATION_ID FROM dual;
 
GET_CONVERSATION_ID
--------------------------------------------------------------------------------

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DELETE_CONVERSATION_PROMPT Procedimiento

El procedimiento quita un campo determinado de la conversación.

Sintaxis

DBMS_CLOUD_AI.DELETE_CONVERSATION_PROMPT(
    conversation_prompt_id  IN VARCHAR2,
    force                   IN BOOLEAN DEFAULT FALSE
);

Parámetros

Parámetro Descripción

Parámetro	Descripción
`conversation_prompt_id`	Número único asignado a un campo en una conversación. Puede encontrar el identificador de petición de datos consultando la vista `DBA/USER_CLOUD_AI_CONVERSATION_PROMPTS`. Consulte DBMS_CLOUD_AI Vistas. Este parámetro es obligatorio.
`force`	Si es `TRUE`, el procedimiento ignora los errores si `conversation_prompt_id` no existe. El valor por defecto de este parámetro es `FALSE`.

conversation_prompt_id

Número único asignado a un campo en una conversación. Puede encontrar el identificador de petición de datos consultando la vista DBA/USER_CLOUD_AI_CONVERSATION_PROMPTS. Consulte DBMS_CLOUD_AI Vistas.

Este parámetro es obligatorio.

force

Si es TRUE, el procedimiento ignora los errores si conversation_prompt_id no existe.

El valor por defecto de este parámetro es FALSE.

Ejemplo

EXEC DBMS_CLOUD_AI.DELETE_CONVERSATION_PROMPT('30C9DB6E-EA61-AFBA-E063-9C6D46644B92');

Resultado:

PL/SQL procedure successfully completed.

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DROP_CONVERSATION Procedimiento

El procedimiento quita la conversación y todos sus campos asociados y las respuestas asociadas. Una vez borrado, conversation_id deja de ser válido. Si se borra una conversación mientras está definida en la sesión, se borra automáticamente.

Sintaxis

DBMS_CLOUD_AI.DROP_CONVERSATION(
    conversation_id  IN VARCHAR2,
    force            IN BOOLEAN  DEFAULT FALSE
);

Parámetros

Parámetro Descripción

Parámetro	Descripción
`conversation_id`	Número único asignado a una conversación. Este parámetro es obligatorio.
`force`	Si es `TRUE`, el procedimiento ignora los errores si `conversation_id` no existe. El valor por defecto de este parámetro es `FALSE`.

conversation_id

Número único asignado a una conversación.

Este parámetro es obligatorio.

force

Si es TRUE, el procedimiento ignora los errores si conversation_id no existe.

El valor por defecto de este parámetro es FALSE.

Ejemplo

EXEC DBMS_CLOUD_AI.DROP_CONVERSATION('30C9DB6E-EA4D-AFBA-E063-9C6D46644B92');

Resultado:

PL/SQL procedure successfully completed.

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Función SUMMARIZE

Esta función resume el contenido en función de las opciones de personalización que proporcione como parámetros.

Sintaxis

DBMS_CLOUD_AI.SUMMARIZE(
  content         IN  CLOB     DEFAULT NULL,
  credential_name IN  VARCHAR2 DEFAULT NULL,
  location_uri    IN  VARCHAR2 DEFAULT NULL,
  profile_name    IN  VARCHAR2 DEFAULT NULL,
  user_prompt     IN  CLOB     DEFAULT NULL,
  params          IN  CLOB     DEFAULT NULL
) RETURN CLOB;

Parámetros

Parámetro	Descripción
`content`	Especifica el texto que desea resumir. Se debe especificar `content` o `location_uri`. No es un parámetro obligatorio.
`credential_name`	Identifica el objeto de credencial utilizado para autenticarse con el almacén de objetos. Debe crear esta credencial con `DBMS_CLOUD.CREATE_CREDENTIAL`. Nota Utilice este parámetro solo cuando proporcione `location_uri`.
`location_uri`	Proporciona el URI donde se almacena el texto o la ruta de acceso a un archivo local. Se debe especificar `content` o `location_uri`. Por ejemplo: Almacenamiento de objetos: `https://objectstorage.ca-toronto-1.oraclecloud.com/n/namespace-string/b/bucketname/o/data_folder/summary/test_file.txt` Archivo local: `summary_gobject:test_file.txt`
`profile_name`	Especifica el perfil AI que se va a utilizar. Si no proporciona `profile_name`, Select AI utiliza el perfil por defecto definido en la sesión. Si no se define ningún perfil predeterminado, devuelve el error: ORA-20046: AI profile is not enabled in the session. El valor por defecto es NULL.
`user_prompt`	Proporciona una petición de datos en lenguaje natural para guiar o personalizar el resumen. Puede incluir instrucciones adicionales más allá de los parámetros de resumen. Por ejemplo, el resumen debe empezar por ''El resumen del artículo es: ''' Este parámetro no es obligatorio.
`params`	Define los parámetros de resumen. Consulte Parámetros SUMMARIZE.

Ejemplo

Consulte Ejemplo: Seleccionar resumen de IA para explorar.

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Parámetros SUMMARIZE

Estos atributos gestionan la generación de resumen con parámetros personalizados. Algunos atributos son opcionales y tienen un valor por defecto.

Atributos

Nombre de atributo	Valor por defecto	Descripción
`min_words`	0	Especifica el número mínimo aproximado de palabras que se espera que contenga el resumen generado. Nota Este parámetro actúa como directriz en lugar de como un límite estricto: la longitud real del resumen puede variar según el contenido proporcionado y la interpretación del modelo.
`max_words`	200	Especifica el número máximo aproximado de palabras que se espera que contenga el resumen generado. Nota Este parámetro actúa como directriz en lugar de como un límite estricto; la longitud real del resumen puede variar según el contenido proporcionado y la interpretación del modelo.
`summary_style`	Párrafo	Especifica el estilo de formato del resumen. A continuación se muestran las opciones de formato de resumen disponibles: `paragraph`: el resumen se presenta en uno o más párrafos. `list`: el resumen es una lista de puntos clave del texto.
`chunk_processing_method`	`map_reduce`	Cuando el texto supera el límite de tokens que puede procesar el LLM, se debe dividir en fragmentos gestionables. Este parámetro permite seleccionar el método para procesar estos fragmentos. Se proporcionan las siguientes opciones: `iterative_refinement`. Consulte Refinamiento iterativo para obtener más información. `map_reduce`. Consulte MapReduce para obtener más información.
`extractiveness_level`	`low`	Determina en qué medida el resumen sigue la redacción original de la entrada. Controla el grado en que el modelo lo extrae frente a lo que lo vuelve a expresar. Estas son las opciones: `High`: el resumen se mantiene cerca de la redacción original, reutilizando frases y expresiones siempre que sea posible. `Medium`: Una mezcla equilibrada de extracción y parafraseo. `Low`: permite más libertad para reformular, reestructurar o simplificar la entrada, centrándose en el significado en lugar de en la redacción exacta. Nota Esta configuración sirve de orientación para el comportamiento de resumen del modelo, ya que no aplica una regla estricta. El estilo y la redacción reales del resumen pueden variar según el contenido de entrada y las decisiones del modelo.

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Función GENERATE_SYNTHETIC_DATA

Utilice este procedimiento para generar datos sintéticos para una sola tabla, varias tablas o un esquema completo.

A continuación, se muestra la sintaxis para generar datos sintéticos para una sola tabla.

Sintaxis

DBMS_CLOUD_AI.GENERATE_SYNTHETIC_DATA(
  profile_name        IN  VARCHAR2,
  object_name         IN  DBMS_ID,
  owner_name          IN  DBMS_ID,
  record_count        IN  NUMBER,
  user_prompt         IN  CLOB DEFAULT NULL,
  params              IN  CLOB DEFAULT NULL
);

A continuación, se muestra la sintaxis para generar datos sintéticos para varias tablas.

DBMS_CLOUD_AI.GENERATE_SYNTHETIC_DATA(
  profile_name        IN  VARCHAR2,
  object_list         IN  CLOB,
  params              IN  CLOB DEFAULT NULL
);

Si no desea que los datos de tabla o los documentos de búsqueda vectorial se envíen a un LLM, un usuario con privilegios de administrador puede desactivar dicho acceso para todos los usuarios de la base de datos proporcionada. Esto, de hecho, desactiva la acción narrate.

Parámetros

Parámetro	Obligatorio	Descripción
`profile_name`	Sí	El perfil de AI que contiene la información de servicio del LLM necesaria. Esto se puede crear mediante el procedimiento CREATE_PROFILE.
`object_name`	Sí	Especifique un nombre de tabla para rellenar los datos sintéticos. Los privilegios `SELECT` y `INSERT` en los objetos de tabla son necesarios para que el usuario los utilice. La tabla está vacía o contiene registros.
`owner_name`	No	Especifique el usuario de la base de datos propietario del objeto al que se hace referencia. Si no se proporciona ningún propietario específico, el procedimiento utiliza por defecto el esquema del usuario que lo ejecuta.
`record_count`	No	El número de registros que se van a generar sintéticamente.
`user_prompt`	No	Información adicional que un usuario puede mencionar para generar datos sintéticos. Por ejemplo, para generar un registro para una tabla denominada `MOVIE` con una columna `release_date`, `user_prompt` puede ser: la fecha de estreno de las películas debería ser en 2019
`params`	No	Atributos opcionales proporcionados en formato de cadena de objeto JSON para modificar el comportamiento de una API. Consulte Optional Parameters.
`object_list`	Sí	Utilice este parámetro para generar datos sintéticos en varias tablas. Este parámetro incluye información de objeto de tabla junto con sus argumentos y contiene los mismos argumentos proporcionados en la tabla única. Consulte object_list Parameters.

Parámetros opcionales

Parámetro	Tipo de dato de valor	Valor	Descripción
`sample_rows`	Número	`0 <= sample_rows <= 100`	Especifique el número de filas de la tabla que desea utilizar como ejemplo para guiar el LLM en la generación de datos. Un valor de 0 significa que no se utilizarán filas de ejemplo. El valor por defecto es `0`.
`table_statistics`	Booleano	`True` `False`	Active o desactive el uso de la información de estadísticas de tabla. El valor por defecto es `False`.
`priority`	Cadena	Valores válidos: `HIGH` `MEDIUM` `LOW`	Asigne un valor de prioridad que defina el número de solicitudes paralelas enviadas al LLM para generar datos sintéticos. Las tareas con mayor prioridad consumirán más recursos de la base de datos y se completarán más rápido. El valor por defecto es `HIGH` `HIGH`: especifica el número de solicitudes de LLM paralelas en función del recuento de ECPU de la base de datos (o recuento de OCPU si la base de datos utiliza OCPU). `MEDIUM`: define el número de procesos simultáneos según el límite de simultaneidad para el servicio Medium. El valor por defecto es 4. `LOW`: ejecuta el trabajo de pipeline en un orden de serie, sin procesamiento paralelo. El número máximo de procesos paralelos simultáneos utilizados para la generación de datos sintéticos está limitado a 64.
`comments`	Booleano	`True` `False`	Active o desactive el envío de comentarios al LLM para guiar la generación de datos. El valor por defecto es `False`.

Parámetros object_list

Parámetro	Tipo de dato de valor	Obligatorio	Descripción
`owner`	Cadena	Sí	Especifica el usuario de la base de datos propietario del objeto al que se hace referencia. Si no se proporciona ningún propietario específico, el procedimiento utilizará por defecto el esquema del usuario que lo ejecuta.
`name`	Cadena	No	Especifique un nombre de tabla para rellenar los datos sintéticos. Los privilegios `SELECT` y `INSERT` en los objetos de tabla son necesarios para que el usuario que utiliza la tabla it.The esté vacío o tenga registros en él.
`record_count`	Número	No	El número de registros que se van a generar sintéticamente. Proporcione un número mayor que 0. Proporcione `record_count` o `record_count_percentage`.
`record_count_percentage`	Número	No	Porcentaje del número de registros que se van a generar sintéticamente. Proporcione un número mayor que 0. Para una base de datos de clonación de metadatos, donde se conservan los metadatos de la tabla, incluidas las estadísticas, se soporta el parámetro `record_count_percentage`. Proporcione `record_count` o `record_count_percentage`. Al utilizar el parámetro `record_count_percentage`, el recuento de registros final de la tabla se calcula de la siguiente forma: `Original_Num_Rows * record_count_percentage`
`user_prompt`	Cadena	No	Igual que `user_prompt` en Parámetros. `user_prompt` está asociado a un objeto de tabla específico.

Ejemplos

Los siguientes ejemplos muestran la función DBMS_CLOUD_AI.GENERATE_SYNTHETIC_DATA para generar datos sintéticos para una sola tabla y varias tablas. Para ver un ejemplo completo y ver más ejemplos, consulte Ejemplo: Generación de datos sintéticos.

BEGIN
    DBMS_CLOUD_AI.GENERATE_SYNTHETIC_DATA(
        profile_name => 'GENAI',
        object_name  => 'Director',
        owner_name   => 'ADB_USER',
        record_count => 5
    );
END;
/
PL/SQL procedure successfully completed.

BEGIN
    DBMS_CLOUD_AI.GENERATE_SYNTHETIC_DATA(
        profile_name => 'GENAI',
        object_list => '[{"owner": "ADB_USER", "name": "Director","record_count":5},
                         {"owner": "ADB_USER", "name": "Movie_Actor","record_count":5},
                         {"owner": "ADB_USER", "name": "Actor","record_count":10},
                         {"owner": "ADB_USER", "name": "Movie","record_count":5,"user_prompt":"all movies are released in 2009"}]'
    );
END;
/
PL/SQL procedure successfully completed.

Tema principal: Resumen de subprogramas DBMS_CLOUD_AI

ENABLE_DATA_ACCESS Procedimiento

Este procedimiento permite enviar datos al LLM para las funciones de selección de IA aplicables, que es el comportamiento predeterminado. Sólo un administrador puede ejecutar este procedimiento.

Este procedimiento controla el acceso a los datos para las siguientes capacidades de selección de IA:

acción narrate
Generación aumentada de recuperación (RAG)
Generación de datos sintéticos

Sintaxis

DBMS_CLOUD_AI.ENABLE_DATA_ACCESS();

Parámetros

Este procedimiento no requiere ningún parámetro.

Ejemplo para activar el acceso a datos

BEGIN
  DBMS_CLOUD_AI.ENABLE_DATA_ACCESS();
END;
/

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DISABLE_DATA_ACCESS Procedimiento

Este procedimiento desactiva el envío de datos al LLM para las funciones de selección de IA aplicables. Sólo un administrador puede ejecutar este procedimiento.

Este procedimiento limita las siguientes capacidades de selección de IA:

acción narrate
Generación aumentada de recuperación (RAG)
Generación de datos sintéticos

Sintaxis

DBMS_CLOUD_AI.DISABLE_DATA_ACCESS();

Parámetros

Este procedimiento no requiere ningún parámetro.

Ejemplo para desactivar el acceso a datos

BEGIN
  DBMS_CLOUD_AI.DISABLE_DATA_ACCESS();
END;
/

Tema principal: Resumen de subprogramas DBMS_CLOUD_AI

CREATE_VECTOR_INDEX Procedimiento

Este procedimiento crea un índice vectorial en la base de datos vectorial especificada y lo rellena con datos de un almacén de objetos mediante un trabajo de programador asíncrono.

Sintaxis

PROCEDURE CREATE_VECTOR_INDEX(                                              
   index_name          IN  VARCHAR2,                                        
   attributes          IN  CLOB      DEFAULT NULL,                          
   status              IN  VARCHAR2  DEFAULT NULL,                          
   description         IN  CLOB      DEFAULT NULL                           
);

Parámetros

Parámetro	Descripción
`index_name`	Nombre del índice vectorial. El nombre del índice vectorial debe seguir las reglas de nomenclatura del identificador de Oracle SQL. La longitud máxima del nombre del almacén de vectores es de 125 caracteres. Este parámetro es obligatorio.
`attributes`	Atributos personalizados para el índice vectorial en JSON. Para ver una lista de parámetros configurables, consulte Vector Index Attributes. El valor por defecto es NULL.
`status`	Estado del índice vectorial. Los valores posibles son los siguientes: `Enabled` `Disabled` El valor por defecto es Desactivado.
`description`	Descripción del índice vectorial. El valor por defecto es NULL.

Ejemplo

En el siguiente ejemplo se muestra cómo crear un índice vectorial y configurar los atributos como parámetros JSON.

BEGIN                                                                
       DBMS_CLOUD_AI.CREATE_VECTOR_INDEX(                                 
            index_name    => 'MY_INDEX'                                   
            attributes    => JSON_OBJECT(                                 
                       'vector_db_provider' value 'oracle',
                       'vector_table_name'  value 'oracle_mycollection',              
                       'profile_name'      value 'OCIGENAI',         
                       'location'          value                          
                         'https://objectstorage.us-phoenix-1.' ||         
                         'oraclecloud.com/n/mynamespace/b/mybucket',      
                       'object_store_credential_name'   value 'OS_CRED',              
                       'chunk_size'        value 2048,                    
                       'chunk_overlap'     value 256,                     
                       'refresh_rate'      value 720)                     
       );                                                                 
END;                                                                 
/

DBA_CLOUD_VECTOR _Vista INDEXES

USER_CLOUD_VECTOR _Vista INDEXES

Tema principal: Resumen de subprogramas DBMS_CLOUD_AI

DROP_VECTOR_INDEX Procedimiento

Este procedimiento elimina un índice de almacén de vectores. Normalmente elimina el objeto de índice de almacén de vectores y suprime el almacén de vectores. Si se define en FALSE, el argumento include_data garantiza que el procedimiento solo elimina el objeto de índice de almacén de vectores mientras conserva el almacén de vectores.

Sintaxis

PROCEDURE DROP_VECTOR_INDEX(                                                
   index_name          IN  VARCHAR2,           
   include_data        IN  BOOLEAN DEFAULT TRUE,                            
   force               IN  BOOLEAN DEFAULT FALSE                           
);

Parámetros

Parámetro Descripción

index_name

Nombre del índice vectorial. El nombre del índice vectorial debe seguir las reglas de nomenclatura del identificador de Oracle SQL. La longitud máxima del nombre del almacén de vectores es de 125 caracteres.

Este parámetro es obligatorio.

include_data

Indica si se debe suprimir el almacén de vectores y el índice de vectores del cliente junto con el objeto de índice de vectores.

Valores posibles:

TRUE
FALSE

El valor por defecto es TRUE.

force

Indica si se deben ignorar los errores que se producen si el índice vectorial no existe.

Valores posibles:

TRUE
FALSE

Si se define en TRUE, este parámetro omite cualquier error que se produzca si el índice vectorial no existe.

El valor por defecto es FALSE.

Ejemplo

BEGIN
DBMS_CLOUD_AI.DROP_VECTOR_INDEX(
        index_name     => 'MY_INDEX',
        include_data   => FALSE,
        force          => TRUE
     );                                                                 
END;                                                                 
/

Tema principal: Resumen de subprogramas DBMS_CLOUD_AI

DISABLE_VECTOR_INDEX Procedimiento

Este procedimiento desactiva un objeto de índice vectorial en la base de datos actual. Cuando se desactiva, un perfil AI no puede utilizar el índice vectorial y el sistema no carga datos en el almacén de vectores a medida que se agregan nuevos datos al almacén de objetos y no realiza indexación, búsqueda o consulta en función del índice.

Sintaxis

DBMS_CLOUD_AI.DISABLE_VECTOR_INDEX(                                              
   index_name       IN  VARCHAR2                                            
);

Parámetros

Parámetro Descripción

index_name

Este parámetro es obligatorio.

Ejemplo

Puede desactivar un índice vectorial proporcionando el nombre del índice vectorial.

BEGIN                                                                
   DBMS_CLOUD_AI.DISABLE_VECTOR_INDEX(index_name => 'MY_INDEX');       
END;                                                                 
/

Tema principal: Resumen de subprogramas DBMS_CLOUD_AI

ENABLE_VECTOR_INDEX Procedimiento

Este procedimiento activa o activa un objeto de índice vectorial previamente desactivado. Por lo general, cuando se crea un índice vectorial, por defecto se activa de modo que el perfil AI pueda utilizarlo para realizar la indexación y la búsqueda.

Cuando se activa, un índice vectorial permite que un perfil AI lo utilice para cargar nuevos datos de un almacén de objetos en un almacén de vectores a un ratio de refrescamiento especificado por el usuario. Puede especificar el parámetro refresh_rate a través de la lista de objetos JSON. Para configurar los atributos JSON, consulte Atributos de índice de vector.

Sintaxis

DBMS_CLOUD_AI.ENABLE_VECTOR_INDEX(                                              
   index_name       IN  VARCHAR2                                            
);

Parámetros

Parámetro Descripción

index_name

Este parámetro es obligatorio.

Ejemplo

Puede activar o activar un índice vectorial especificando el nombre del índice vectorial de la siguiente forma:

BEGIN                                                                
   DBMS_CLOUD_AI.ENABLE_VECTOR_INDEX(index_name => 'MY_INDEX');       
END;                                                                 
/

Tema principal: Resumen de subprogramas DBMS_CLOUD_AI

UPDATE_VECTOR_INDEX Procedimiento

Este procedimiento actualiza un índice de almacén de vectores existente con un valor especificado del atributo de índice de vectores. Se sobrecarga para aceptar valores de atributo de varios tipos.

Sintaxis

DBMS_CLOUD_AI.UPDATE_VECTOR_INDEX(
     index_name         IN  VARCHAR2,
     attribute_name     IN  VARCHAR2,
     attribute_value    IN  VARCHAR2
);

DBMS_CLOUD_AI.UPDATE_VECTOR_INDEX(                                                 
     index_name         IN  VARCHAR2,                                         
     attribute_name     IN  VARCHAR2,                                         
     attribute_value    IN  CLOB     DEFAULT NULL                           
  );

Parámetros

Parámetro Descripción

index_name

Este parámetro es obligatorio.

attribute_name

Nombre de los atributos personalizados especificados como parámetros JSON en el procedimiento CREATE_VECTOR_INDEX.

No puede modificar los siguientes atributos:

location
vector_table_name
chunk_size
chunk_overlap
vector_distance_metric
vector_dimension

Este parámetro es obligatorio.

attribute_value

Valor especificado por el usuario para el attribute_name personalizado. El valor puede ser de tipo CLOB, NUMBER o VARCHAR2.

El valor por defecto es NULL.

Ejemplo

BEGIN                                                                
   DBMS_CLOUD_AI.UPDATE_VECTOR_INDEX(                                 
      index_name       => 'MY_INDEX',                                   
      attribute_name   => 'object_storage_credential_name',                
      attribute_value  => 'NEW_CRED'                           
   );                                                                 
END;                                                                 
/

El siguiente ejemplo acepta el tipo NUMBER como attribute_value.

BEGIN                                                                
   DBMS_CLOUD_AI.UPDATE_VECTOR_INDEX(                                 
      index_name       => 'MY_INDEX',                                   
      attribute_name   => 'match_limit',                
      attribute_value  => 10                           
   );                                                                 
END;                                                                 
/

El siguiente ejemplo acepta el tipo VARCHAR2 como attribute_value.

BEGIN                                                                
   DBMS_CLOUD_AI.UPDATE_VECTOR_INDEX(                                 
      index_name       => 'MY_INDEX',                                   
      attribute_name   => 'profile_name',                
      attribute_value  => 'AI_PROF2'                           
   );                                                                 
END;                                                                 
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Tema principal: Resumen de subprogramas DBMS_CLOUD_AI

Atributos de índice de vector

Los atributos de un índice vectorial ayudan a gestionar y configurar el comportamiento del índice vectorial. Puede agregar atributos de índice personalizados según sea necesario. Algunos atributos son opcionales y tienen un valor por defecto.

Atributos

Nombre de atributo	Valor	Obligatorio	Descripción
`chunk_size`	`1024` (valor por defecto)	No	Tamaño de texto de fragmentación de los datos de entrada. Para los datos de texto, esto significa el número de caracteres.
`chunk_overlap`	`128` (valor por defecto)	No	Especifica la cantidad de caracteres superpuestos entre fragmentos de texto adyacentes. Este atributo es útil para garantizar la continuidad contextual y la precisión en el procesamiento de texto al permitir solapamientos entre segmentos, lo que ayuda a evitar la pérdida de información contextual en los límites de fragmentos.
`location`	N/D	Sí	Este parámetro especifica el URI o los directorios del archivo de origen y los archivos de origen. Los patrones comodín están soportados tanto para URI de archivo de origen como para directorios. URI de archivo de origen en la nube: Puede especificar un URI de archivo de origen para el cubo o la subcarpeta. Puede utilizar comodines para especificar subcarpetas o nombres de archivo. Se puede usar el carácter "``" como comodín para varios caracteres y el carácter "`?`" se puede utilizar como comodín para un solo carácter. Ejemplo de uso de comodines: `location_uri => 'https://objectstorage.my$region.oraclecloud.com/n/namespace-string/b/bucketname/o/year=????/month=??/.csv` El formato de los URI depende del servicio Cloud Object Storage que utilice, consulte Formatos DBMS_CLOUD de URI. Directorio: Puede especificar un directorio y un nombre de archivo. El formato para especificar un directorio es: `MY_DIR:filename.ext`. Por defecto, el nombre de directorio `MY_DIR` es un objeto de base de datos y no distingue entre mayúsculas y minúsculas. El Nombre del Archivo es sensible a mayúsculas/minúsculas. Solo puede utilizar comodines para especificar nombres de archivo en un directorio. Se puede usar el carácter `` como comodín para varios caracteres y el carácter `?` se puede utilizar como comodín para un solo carácter. Por ejemplo: `MY_DIR:` o `MY_DIR:test?`. Utilice comillas dobles para especificar un nombre de directorio sensible a mayúsculas/minúsculas. Por ejemplo: `"my_dir1":*`, `"my_dir2":Test?` Para incluir un carácter de comillas, utilice dos comillas. Por ejemplo: `MY_DIR:''filename.ext`. Especifica que el nombre de archivo empieza por una comilla ('). Los archivos de esta ubicación pueden ser documentos en formatos como PDF, DOC, JSON, XML o HTML. Consulte Formatos de documento soportados.
`match_limit`	`5` (valor por defecto)	No	Especifica el número máximo de resultados que se devolverán en una consulta de búsqueda vectorial, controlando el tamaño de salida y mejorando la eficacia de las operaciones de recuperación de datos.
`object_storage_credential_name`	N/D	Sí	Especifica el nombre de las credenciales para acceder a un almacenamiento de objetos.
`pipeline_name`	`<vector_index_name>$VECPIPELINE`	No	Especifica el nombre del pipeline de carga de datos del índice de vector. Este atributo se define automáticamente para el índice vectorial, no se puede especificar ni modificar. El nombre del pipeline se puede utilizar para supervisar la carga de datos del índice vectorial mediante Supervisión y Solución de Problemas de Pipelines.
`profile_name`	N/D	Sí	Nombre del perfil AI que se utiliza para incrustar datos de origen y peticiones de datos de usuario.
`refresh_rate`	`1440` minutos (valor por defecto)	No	Intervalo de actualización de datos en el almacén de vectores. La unidad es de minutos.
`similarity_threshold`	`0` (valor por defecto)	No	Define el nivel mínimo de similitud necesario para que dos elementos se consideren coincidentes, útil para filtrar los resultados en algoritmos de coincidencia para garantizar la relevancia.
`vector_distance_metric`	Cadena que corresponde a uno de los valores especificados en la descripción.	No	Especifica el tipo de cálculo de distancia utilizado para comparar vectores en una base de datos, determinando cómo se cuantifica la similitud entre elementos. Valores válidos para Oracle 23ai: `EUCLIDEAN` `L2_SQUARED (EUCLIDEAN_SQUARED)` `COSINE` (por defecto) `DOT` `MANHATTAN` `HAMMING`
`vector_db_provider`	`oracle`	Sí	Especifica el nombre del proveedor que gestiona y sirve como almacén de vectores.
`vector_dimension`	N/D	No	Especifica el número de elementos en cada vector dentro del almacén de vectores, definiendo el tamaño y la estructura de la representación de datos.
`vector_table_name`	`<vector_index_name>$VECTAB` (por defecto)	No	Especifica el nombre de la tabla o recopilación para almacenar incrustaciones de vectores y datos fragmentados.

Ejemplo: Especificar Ubicación de URI de Object Storage

En el siguiente ejemplo se muestra la creación de un índice vectorial con el almacén de vectores de OCI Generative AI.

BEGIN
       DBMS_CLOUD_AI.CREATE_VECTOR_INDEX(
         index_name  => 'MY_INDEX',
         attributes  => '{"vector_db_provider": "oracle",
                          "location": "https://swiftobjectstorage.us-phoenix-1.oraclecloud.com/v1/my_namespace/my_bucket/my_data_folder",
                          "object_storage_credential_name": "OCI_CRED",
                          "profile_name": "OPENAI_ORACLE",
                          "vector_dimension": 1024,
                          "vector_distance_metric": "cosine",
                          "chunk_overlap":128,
                          "chunk_size":1024
      }');
END;
/                                                                 
/

Ejemplo: especificación de ubicación de URI de almacenamiento de objetos con patrón de comodín

En este ejemplo, se especifica un patrón de comodín (*) en el URI de almacenamiento de objetos como parámetro location. Carga todos los archivos CSV desde el URI de Object Storage.

BEGIN                                                               
       DBMS_CLOUD_AI.CREATE_VECTOR_INDEX(                                
            index_name    => 'MY_INDEX',                                  
            attributes    => JSON_OBJECT(                                
                       'vector_db_provider' value 'oracle',
                       'vector_table_name'  value 'oracle_mycollection',             
                       'profile_name'      value 'OCIGENAI',        
                       'location'          value 'https://objectstorage.myregion.oraclecloud.com/n/my$namespace/b/bucketname/o/year=????/month=??/file*.csv)',
                       'object_storage_credential_name'   value 'OS_CRED',             
                       'chunk_size'        value 2048,                   
                       'chunk_overlap'     value 256,                    
                       'refresh_rate'      value 720)                    
       );                                                                
END;                                                                
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Ejemplo: Especificación de Ubicación de Objeto de Directorio con Patrón de Comodín

En este ejemplo, se especifican objetos de directorio en el parámetro location mediante un patrón de comodín. Carga todos los archivos CSV en el directorio MY_DIR.

BEGIN                                                               
       DBMS_CLOUD_AI.CREATE_VECTOR_INDEX(                                
            index_name    => 'MY_INDEX',                                  
            attributes    => JSON_OBJECT(                                
                       'vector_db_provider' value 'oracle',
                       'vector_table_name'  value 'oracle_mycollection',             
                       'profile_name'      value 'OCIGENAI',        
                       'location'          value 'MY_DIR:*.csv',
                       'object_storage_credential_name'   value 'OS_CRED',             
                       'chunk_size'        value 2048,                   
                       'chunk_overlap'     value 256,                    
                       'refresh_rate'      value 720)                    
       );                                                                
END;                                                                
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Ejemplo: Especificación de Ubicación de Objeto de Directorio Sensible a Mayúsculas/Minúsculas con Patrón de Comodín

En este ejemplo se especifica un objeto de directorio sensible a mayúsculas/minúsculas en el parámetro location mediante un patrón de comodín. Carga todos los archivos CSV en el directorio My_Dir.

BEGIN                                                               
       DBMS_CLOUD_AI.CREATE_VECTOR_INDEX(                                
            index_name    => 'MY_INDEX',                                  
            attributes    => JSON_OBJECT(                                
                       'vector_db_provider' value 'oracle',
                       'vector_table_name'  value 'oracle_mycollection',             
                       'profile_name'      value 'OCIGENAI',        
                       'location'          value '"My_Dir":*.csv',
                       'object_storage_credential_name'   value 'OS_CRED',             
                       'chunk_size'        value 2048,                   
                       'chunk_overlap'     value 256,                    
                       'refresh_rate'      value 720)                    
       );                                                                
END;                                                                
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Ejemplo: Especificación de Objeto de Directorio Sensible a Mayúsculas/Minúsculas con Todos los Archivos como Patrón de Comodín

En este ejemplo, se especifica un objeto de directorio sensible a mayúsculas/minúsculas en el parámetro location mediante un patrón de comodín (*). Carga todos los archivos ubicados en el directorio My_Dir.

BEGIN                                                               
       DBMS_CLOUD_AI.CREATE_VECTOR_INDEX(                                
            index_name    => 'MY_INDEX',                                  
            attributes    => JSON_OBJECT(                                
                       'vector_db_provider' value 'oracle',
                       'vector_table_name'  value 'oracle_mycollection',             
                       'profile_name'      value 'OCIGENAI',        
                       'location'          value '"My_Dir":*',
                       'object_storage_credential_name'   value 'OS_CRED',             
                       'chunk_size'        value 2048,                   
                       'chunk_overlap'     value 256,                    
                       'refresh_rate'      value 720)                    
       );                                                                
END;                                                                
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Ejemplo: especificación de una coincidencia de nombre de archivo en el objeto de directorio

En este ejemplo se especifica un objeto de directorio y se utiliza un prefijo de nombre de archivo, como test, en el parámetro location. Carga todos los archivos en el directorio MY_DIR cuyos nombres empiezan por test.

BEGIN                                                               
       DBMS_CLOUD_AI.CREATE_VECTOR_INDEX(                                
            index_name    => 'MY_INDEX',                                  
            attributes    => JSON_OBJECT(                                
                       'vector_db_provider' value 'oracle',
                       'vector_table_name'  value 'oracle_mycollection',             
                       'profile_name'      value 'OCIGENAI',        
                       'location'          value 'MY_DIR:test*',
                       'object_storage_credential_name'   value 'OS_CRED',             
                       'chunk_size'        value 2048,                   
                       'chunk_overlap'     value 256,                    
                       'refresh_rate'      value 720)                    
       );                                                                
END;                                                                
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Tema principal: Resumen de subprogramas DBMS_CLOUD_AI

Documentación de Oracle Cloud Infrastructure

Paquete DBMS_CLOUD_AI

Visión general de DBMS_CLOUD_AI

Resumen de Subprogramas DBMS_CLOUD_AI

CREATE_PROFILE Procedimiento

Atributos de Perfil

CLEAR_PROFILE Procedimiento

DROP_PROFILE Procedimiento

ENABLE_PROFILE Procedimiento

DISABLE_PROFILE Procedimiento

Procedimiento FEEDBACK

Índice vectorial para FEEDBACK

Función GET_PROFILE

SET_ATTRIBUTE Procedimiento

Función GENERATE

SET_PROFILE Procedimiento

CREATE_CONVERSATION Procedimiento

Función CREATE_CONVERSATION

Atributos CREATE_CONVERSATION

UPDATE_CONVERSATION Procedimiento

SET_CONVERSATION_ID Procedimiento

Función GET_CONVERSATION_ID

CLEAR_CONVERSATION_ID Procedimiento

DELETE_CONVERSATION_PROMPT Procedimiento

DROP_CONVERSATION Procedimiento

Función SUMMARIZE

Parámetros SUMMARIZE

Función GENERATE_SYNTHETIC_DATA

ENABLE_DATA_ACCESS Procedimiento

DISABLE_DATA_ACCESS Procedimiento

CREATE_VECTOR_INDEX Procedimiento

DROP_VECTOR_INDEX Procedimiento

DISABLE_VECTOR_INDEX Procedimiento

ENABLE_VECTOR_INDEX Procedimiento

UPDATE_VECTOR_INDEX Procedimiento

Atributos de índice de vector