Seleccionar IA para Python

Acciones que Puede Realizar

• NL2SQL: utilice el lenguaje natural para consultar la base de datos mediante la generación de SQL basada en IA. Esto incluye la generación de consultas SQL, la ejecución de las consultas generadas, la explicación del SQL generado y la narración de los resultados de las consultas.

• RAG: Crea y actualiza índices vectoriales para flujos de trabajo automatizados de generación aumentada de recuperación (RAG) que recuperan contenido relevante e lo incluyen en respuestas de IA generativa.

• Chat: Crea y gestiona conversaciones con un historial rápido para admitir interacciones de estilo chat con modelos de IA generativa.

• Generación de datos sintéticos: genera datos sintéticos para pruebas y análisis mediante IA generativa

• Resumir: Resumir texto o resultados de consulta

• Comentarios: Registre y gestione los comentarios del modelo

• Traducir: Traducir texto entre idiomas

• Agentes de IA: crea agentes de IA autónomos e interactivos. Consulte Seleccionar agente de AI para Python para obtener más información.

• Sincronización y conexiones asíncronas: conéctese a la base de datos mediante conexiones síncronas o asíncronas

• Perfiles de IA: crea y gestiona perfiles de IA para permitir el uso de modelos de IA de una amplia gama de proveedores de IA

Plataformas soportadas

Select AI for Python está certificado para Autonomous AI Database 26ai y 19c. Seleccionar AI para Python puede funcionar en otras plataformas, sin embargo, no está certificado.

Haga clic en https://github.com/oracle/python-select-ai/issues para informar los problemas.

Funciones admitidas para seleccionar perfil de AI (sincrónico y asíncrono)

Cuando envía peticiones de datos a través de un perfil, puede elegir entre varias funciones definidas para los objetos de perfil AI. Algunos son los siguientes:

• create(): cree el perfil AI en la base de datos o reemplácelo si es necesario.

• delete(): elimine el perfil.

• generate(): utilice el perfil para procesar una petición de datos según la acción seleccionada.

• generate_synthetic_data(): cree datos sintéticos basados en los atributos proporcionados.

• get_attributes(): devuelve los atributos de perfil actuales.

• run_sql(): genere y ejecute SQL (por defecto).

• show_sql(): genere SQL sin ejecutarlo.

• explain_sql(): proporcione una explicación del SQL generado.

• narrate(): describe los resultados de la consulta en lenguaje natural.

• chat(): participe en una conversación de formato libre.

• show_prompt(): muestra la petición de datos creada enviada al modelo de IA generativa.

• summarize(): genere un resumen del contenido proporcionado.

• add_positive_feedback(), add_negative_feedback(), delete_feedback(): gestione los comentarios de usuario asociados a las consultas generadas.

• translate(): traduce el texto de un idioma de origen especificado a un idioma de destino.

Para obtener una lista completa de funciones, consulte la guía Seleccionar AI para Python. Consulte también Uso de palabra clave AI para introducir peticiones de datos para obtener más información sobre las acciones Seleccionar AI.

Clases Soportadas

La biblioteca incluye clases para gestionar proveedores, perfiles, conversaciones, índices vectoriales, datos sintéticos y flujos de trabajo dinámicos. Tanto las versiones síncronas como las asíncronas están disponibles.

• Clases de proveedor: defina el proveedor de AI: OpenAIProvider, AzureProvider, OCIGenAIProvider, AWSProvider, GoogleProvider, AnthropicProvider, CohereProvider, HuggingFaceProvider.

• Profile: define el perfil de IA generativa para procesar peticiones de datos (proveedor, credenciales, metadatos, opciones) y admite la generación de datos sintéticos.

• ProfileAttributes: detalles de configuración de perfil, como proveedor, nombre de credencial, tokens máximos, temperatura, lista de objetos o índice de vector.

• ConversationAttributes: gestionar el contexto conversacional entre peticiones de datos.

• VectorIndex y VectorIndexAttributes: crear y gestionar índices vectoriales para RAG.

• SyntheticDataAttributes: crea conjuntos de datos sintéticos para pruebas y desarrollo.

• Métodos de supresión de nivel de clase: estos métodos de nivel de clase suprimen los objetos de base de datos directamente sin necesidad de inicializar un objeto proxy.

  • Profile.delete_profile(profile_name)

  • VectorIndex.delete_index(index_name)

  Para ver los métodos de supresión de nivel de clase relacionados con Seleccionar agente de AI, consulte Seleccionar agente de AI para Python.

Existen equivalentes asíncronos para las clases Profile, Conversation y VectorIndex.

Compatibilidad con selección de IA asíncrona

Select AI for Python proporciona API asíncronas que permiten la interacción con la base de datos de IA autónoma. Estas API utilizan las construcciones async y await de Python y soportan aplicaciones basadas en coroutine.

Estas clases proporcionan una funcionalidad equivalente a sus homólogos síncronos. Las API asíncronas son útiles en aplicaciones que requieren operaciones simultáneas o flujos de trabajo controlados por eventos.

Para obtener una referencia completa de la API, consulte la guía Select AI for Python.

Mejoras en la actualización de API y atributos

Están disponibles las siguientes mejoras:

• Todos los objetos de proxy soportan fetch() para recuperar objetos existentes.

• Todos los objetos de proxy proporcionan set_attribute() y set_attributes() para actualizaciones consistentes

Privilegio y acceso HTTP

La gestión de privilegios es independiente de la configuración de acceso HTTP.

API de privilegios:

• select_ai.grant_privileges
• select_ai.revoke_privileges

API de acceso HTTP:

• select_ai.grant_http_access
• select_ai.revoke_http_access

Otras mejoras

• Compatibilidad con Python 3.14

• Nuevo sitio de documentación HTML en GitHub con el tema de documentos de Python: GitHub Seleccionar AI para documentación de Python

• Instalación para la versión 1.2.2:

  pip install select_ai==1.2.2