A propos de Select AI
Utilisez le langage naturel pour interagir avec votre base de données et vos LLM via SQL afin d'améliorer la productivité des utilisateurs et de développer des applications basées sur l'IA. Select AI simplifie et automatise l'utilisation de l'IA générative, qu'il s'agisse de générer, d'exécuter et d'expliquer le code SQL à partir d'une invite de langage naturel, d'utiliser la génération augmentée d'extraction avec des magasins de vecteurs, de générer des données synthétiques ou de discuter avec le LLM.
Lorsque vous utilisez Select AI, Autonomous Database gère le processus de conversion du langage naturel en SQL. Cela signifie que vous pouvez fournir une invite en langage naturel au lieu du code SQL pour interagir avec vos données. Select AI sert d'outil de productivité pour les utilisateurs et les développeurs SQL et permet aux utilisateurs SQL non experts de tirer des informations utiles de leurs données, sans avoir à comprendre les structures de données ou les langages techniques.
Select AI automatise également le processus de génération augmentée de récupération (RAG) de la génération d'intégrations vectorielles à la récupération de contenu pertinent en fonction de votre invite via une recherche de similarité sémantique à l'aide de votre magasin de vecteurs. D'autres fonctionnalités incluent la génération de données synthétiques, la prise en charge de l'historique des discussions pour les conversations et d'autres fonctionnalités, le tout à partir d'une interface SQL.
DBMS_CLOUD_AI permet l'intégration à un LLM spécifié par l'utilisateur pour générer du code SQL à l'aide d'invites en langage naturel. Pour la génération du langage naturel au langage SQL, ce package fournit une invite augmentée au LLM contenant les métadonnées de schéma de base de données pertinentes. Cela permet de générer, d'exécuter et d'expliquer des requêtes SQL basées sur des invites en langage naturel. Il facilite également la génération augmentée de récupération à l'aide de banques de vecteurs, de la génération de données synthétiques et permet de discuter avec le LLM. Le package DBMS_CLOUD_AI fonctionne avec les fournisseurs d'IA répertoriés dans Sélectionner votre fournisseur d'IA et vos LLM.
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Vous devez disposer d'un compte auprès du fournisseur d'IA et fournir les informations d'identification via les objets
DBMS_CLOUD_AIutilisés par Autonomous Database. -
Vous pouvez soumettre des invites dans plusieurs langues. La qualité du résultat dépend des capacités du LLM spécifique ou du modèle d'intégration (transformateur) utilisé. Vérifiez votre LLM ou la documentation du modèle d'intégration pour la prise en charge multilingue.
Sujets
- Instructions d'utilisation
Fournit des instructions d'utilisation pour faciliter l'utilisation de Select AI pour la génération du langage naturel au langage SQL. - Plateformes prises en charge
Select AI est pris en charge sur Autonomous Database Serverless et Autonomous Database on Dedicated Exadata Infrastructure et le cloud chez les clients. - Sélectionner votre fournisseur d'IA et vos LLM
Choisissez un fournisseur d'IA et un LLM qui répondent à vos normes de sécurité et correspondent à vos besoins spécifiques, tels que la génération de texte ou de code.
Recommandations d'utilisation
Fournit des instructions d'utilisation pour faciliter l'utilisation de Select AI pour la génération du langage naturel au langage SQL.
Utilisation prévue
Cette fonctionnalité génère, exécute et explique les requêtes SQL à partir des invites de langage naturel fournies par l'utilisateur. Il automatise les tâches que les utilisateurs effectueraient autrement manuellement à l'aide de leurs métadonnées de schéma et d'un grand modèle de langage (LLM) de leur choix. En outre, il facilite la génération augmentée de récupération avec des magasins de vecteurs et permet de discuter avec le LLM.
Selon l'action Select AI que vous indiquez, vous fournissez une invite, que ce soit pour le langage naturel vers la génération SQL, la RAG ou la discussion de transfert, et Select AI automatise l'interaction avec les LLM et votre base de données à l'aide d'interfaces SQL et PL/SQL. Plus précisément, il génère des requêtes SQL à partir du langage naturel en fonction des métadonnées du schéma et des tables indiqués. En outre, il facilite l'IA générative basée sur le chat, éventuellement améliorée avec du contenu provenant de banques de vecteurs grâce à la génération augmentée de récupération (RAG) pour une meilleure qualité de réponse. Il explique également les requêtes SQL basées sur des invites en langage naturel et prend en charge la génération de données synthétiques pour une ou plusieurs tables de schéma. Sélectionnez AI pour soumettre des demandes générales avec l'action chat.
Invite - Données d'augmentation
Pour la génération de requêtes SQL, la base de données augmente l'invite spécifiée par l'utilisateur avec des métadonnées de base de données afin d'atténuer les hallucinations du LLM. L'invite augmentée est ensuite envoyée au LLM spécifié par l'utilisateur pour produire la requête. Lors de l'utilisation de banques de vecteurs avec génération augmentée de récupération (RAG), le contenu de la banque de vecteurs est extrait à l'aide de la recherche de similarité sémantique avec l'invite fournie. Ce contenu fait partie de l'invite augmentée envoyée au LLM.
La base de données augmente l'invite avec les métadonnées de schéma uniquement. Ces métadonnées peuvent inclure des définitions de schéma, des commentaires de table et de colonne et du contenu disponible à partir du dictionnaire de données. Pour la génération d'instructions SQL, la base de données ne fournit pas de contenu de table ou de vue (valeurs de ligne ou de colonne réelles) lors de l'augmentation de l'invite.
narrate fournit au LLM l'une des options suivantes :
- le résultat d'une requête SQL en langage naturel, qui contient des données de base de données, ou
- le résultat dʼune recherche de similarité sémantique telle quʼelle est extraite de la banque de vecteurs supportant la génération augmentée de récupération (RAG).
AVERTISSEMENT :
Les grands modèles de langage (LLM) ont été formés sur un large ensemble de documentation et de contenu textuels, généralement à partir d'Internet. Par conséquent, les LLM peuvent avoir incorporé des modèles à partir de contenu non valide ou malveillant, y compris l'injection SQL. Ainsi, bien que les LLM soient aptes à générer du contenu utile et pertinent, ils peuvent également générer des informations incorrectes et fausses, y compris des requêtes SQL qui produisent des résultats inexacts et/ou compromettent la sécurité de vos données.
Les requêtes générées en votre nom par le fournisseur de LLM spécifié par l'utilisateur seront exécutées dans votre base de données. Votre utilisation de cette fonctionnalité est uniquement à vos risques et périls, et nonobstant toute autre condition générale relative aux services fournis par Oracle, constitue votre acceptation de ce risque et exclut expressément la responsabilité d'Oracle pour tout dommage résultant de cette utilisation.
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Plates-forme prises en charge
Select AI est pris en charge sur Autonomous Database Serverless et Autonomous Database on Dedicated Exadata Infrastructure et Cloud chez les clients.
- Autonomous Database Serverless
- Base de données autonome sur une infrastructure Exadata dédiée
- Région Autonomous Database on Dedicated Exadata Infrastructure
- Autonomous Database Cloud@Customer
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Sélectionnez votre fournisseur d'IA et vos LLM
Choisissez un fournisseur d'IA et un LLM qui répondent à vos normes de sécurité et qui correspondent à vos besoins spécifiques, tels que la génération de texte ou de code.
Différents LLM excellent pour différentes tâches en fonction de leurs données d'entraînement et de leur objectif. Certains modèles sont excellents pour la génération de texte, mais peuvent ne pas fonctionner correctement dans la génération de code, tandis que d'autres sont spécifiquement optimisés pour les tâches de codage. Choisissez un LLM qui correspond le mieux à vos besoins.
| Fournisseur d'intelligence artificielle | LLM | Incorporer le modèle pour la RAG | Objet |
|---|---|---|---|
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OCI Generative AI |
Reportez-vous aux sections suivantes :
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Reportez-vous à A propos de l'intégration de modèles dans l'IA générative. |
Les modèles de discussion OCI Generative AI sont pris en charge pour toutes les actions Les modèles de texte de génération OCI sont pris en charge uniquement pour l'action Pour configurer vos attributs de profil, reportez-vous à la section Attributs de profil. |
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Service Azure OpenAI |
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text-embedding-ada-002 |
Idéal pour générer du code SQL à partir d'invites en langage naturel, d'une action |
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OpenAI |
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text-embedding-ada-002 |
Idéal pour générer du code SQL à partir d'invites en langage naturel, d'une action |
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OpenAI-Compatible |
Modèles de fournisseurs compatibles avec OpenAI, tels que :
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Intégration de modèles à partir de fournisseurs compatibles OpenAI. Par exemple, reportez-vous à Modèles d'intégration d'IA Fireworks. |
Prend en charge un large éventail de cas d'utilisation. |
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Cohere |
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embed-english-v2.0 |
Convient le mieux à l'action |
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text-embedding-004 (valeur par défaut) |
Idéal pour générer du code SQL à partir d'invites en langage naturel, d'une action |
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Anthropique |
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S/O |
Idéal pour générer du code SQL à partir d'invites en langage naturel, d'une action |
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Hugging Face |
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S/O |
Idéal pour générer du code SQL à partir d'invites en langage naturel, d'une action |
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AWS |
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Prend en charge un large éventail de cas d'utilisation. |
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Indiquez le fournisseur compatible OpenAI via le paramètre
provider_endpointau lieu du paramètreprovider. Voir Attributs de profil. -
Pour les modèles qui acceptent des images, utilisez
meta.llama-3.2-90b-vision-instruct. Ce modèle est spécifiquement entraîné pour la vision et les images. Bien qu'il puisse être utilisé pour la génération de texte et de code SQL, le modèle convient mieux aux images. Pour en savoir plus, reportez-vous à Discussion sur OCI Generative AI.Le modèle
meta.llama-3.2-11b-vision-instructoffre des fonctionnalités multimodales robustes. -
Les modèles d'intégration sont également connus sous le nom de modèles de transformateurs.
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