Documentación de Oracle Cloud Infrastructure

Seleccionar IA para Python

Select AI for Python integra capacidades de IA generativa en flujos de trabajo de Autonomous Database. Seleccione AI para Python proporciona una biblioteca de cliente, select_ai, que permite utilizar las capacidades DBMS_CLOUD_AI en Autonomous Database desde Python.

Acciones que Puede Realizar

  • Conéctese a la base de datos mediante conexiones síncronas o asíncronas

  • Crear y gestionar perfiles de IA para permitir el uso de modelos de IA de una amplia gama de proveedores de IA

  • Utiliza el lenguaje natural para consultar tu base de datos a través de la generación SQL basada en IA

  • Describir los resultados de la consulta en lenguaje natural

  • Crear y gestionar conversaciones con historial de peticiones de datos

  • Crear y actualizar índices vectoriales fácilmente para su uso con flujos de trabajo integrados y automatizados de generación aumentada de recuperación (RAG)

  • Generar datos sintéticos para pruebas y análisis mediante IA generativa

Plataformas soportadas

Select AI for Python está certificado para Autonomous Database 19c y Autonomous Database 23ai. 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 para el 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 construida enviada al modelo de IA generativa.

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 y datos sintéticos. 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.

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

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