Informazioni su Select AI
Utilizza il linguaggio naturale per interagire con il tuo database e gli LLM attraverso SQL per migliorare la produttività degli utenti e sviluppare applicazioni basate sull'intelligenza artificiale. Select AI semplifica e automatizza l'utilizzo dell'intelligenza artificiale generativa, indipendentemente dal fatto che generi, esegua e spieghi SQL da un prompt del linguaggio naturale, utilizzando la retrieval augmented generation con le memorie di vettore, generando dati sintetici o chiacchierando con l'LLM.
Quando utilizzi Select AI, Autonomous Database gestisce il processo di conversione del linguaggio naturale in SQL. Ciò significa che è possibile fornire un prompt in linguaggio naturale anziché un codice SQL per interagire con i dati. Select AI funge da strumento di produttività per utenti e sviluppatori SQL e consente agli utenti SQL non esperti di ricavare insight utili dai propri dati, senza dover comprendere strutture di dati o linguaggi tecnici.
Select AI automatizza anche il processo di retrieval augmented generation (RAG) dalla generazione di incorporamenti vettoriali al recupero di contenuti pertinenti in base al prompt attraverso la ricerca di somiglianza semantica utilizzando la memoria di vettore. Altre funzioni includono la generazione di dati sintetici, il supporto della cronologia delle chat per le conversazioni e altre funzioni, tutte da un'interfaccia SQL.
DBMS_CLOUD_AI consente l'integrazione con un LLM specificato dall'utente per la generazione di codice SQL utilizzando i prompt in linguaggio naturale. Per la generazione dal linguaggio naturale a SQL, questo package fornisce un prompt aumentato all'LLM contenente i metadati dello schema di database pertinenti. Ciò consente di generare, eseguire e spiegare le query SQL in base ai prompt in linguaggio naturale. Inoltre, facilita il recupero della generazione aumentata utilizzando le memorie di vettore, la generazione di dati sintetici e consente di chattare con l'LLM. Il pacchetto DBMS_CLOUD_AI funziona con i provider AI elencati in Seleziona il provider AI e gli LLM.
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È necessario disporre di un account con il provider AI e fornire le credenziali tramite oggetti
DBMS_CLOUD_AIutilizzati da Autonomous Database. -
È possibile sottomettere i prompt in più lingue. La qualità del risultato dipende dalle abilità dello specifico LLM o del modello di incorporamento (trasformatore) utilizzato. Per il supporto in più lingue, controllare la documentazione del modello LLM o di incorporamento.
Argomenti
- Linee guida sull'uso
Fornisce linee guida sull'uso per facilitare l'uso di Select AI per il linguaggio naturale per la generazione SQL. - Piattaforme supportate
Select AI è supportata su Autonomous Database Serverless e Autonomous Database sull'infrastruttura Exadata dedicata e su Cloud at Customers. - Seleziona il tuo provider AI e i tuoi LLM
Scegli un provider AI e un LLM che soddisfi i tuoi standard di sicurezza e si allinei alle tue esigenze specifiche, come la generazione di testo o codice.
Linee guida sull'uso
Fornisce istruzioni d'uso per facilitare l'uso di Select AI per la generazione del linguaggio naturale in SQL.
Destinazione d'uso
Questa funzione genera, esegue e spiega le query SQL dai prompt in linguaggio naturale forniti dall'utente. Automatizza i task che gli utenti altrimenti eseguiranno manualmente utilizzando i metadati dello schema e un modello linguistico di grandi dimensioni (LLM, large language model) di loro scelta. Inoltre, facilita il recupero della generazione aumentata con le memoria di vettore e consente di chattare con l'LLM.
A seconda dell'azione Seleziona intelligenza artificiale specificata, fornisci un prompt, sia per il linguaggio naturale che per la generazione SQL, RAG o la chat pass-through, e Seleziona intelligenza artificiale automatizza l'interazione con LLM e database utilizzando interfacce SQL e PL/SQL. In particolare, genera query SQL dal linguaggio naturale in base ai metadati dello schema e delle tabelle specificati. Inoltre, facilita l'intelligenza artificiale generativa basata su chat, facoltativamente migliorata con i contenuti delle aree di memorizzazione vettoriali attraverso la retrieval augmented generation (RAG) per una migliore qualità della risposta. Inoltre, spiega le query SQL basate su prompt in linguaggio naturale e supporta la generazione di dati sintetici per una o più tabelle di schema. Selezionare AI per sottomettere richieste generali con l'azione chat.
Prompt - Dati augmentation
Per la generazione delle query SQL, il database aumenta il prompt specificato dall'utente con i metadati del database per mitigare le allucinazioni del LLM. Il prompt aumentato viene quindi inviato all'LLM specificato dall'utente per produrre la query. Quando si utilizzano le memorie di vettore con retrieval augmented generation (RAG), il contenuto della memoria di vettore viene recuperato utilizzando la ricerca di somiglianza semantica con il prompt fornito. Questo contenuto diventa parte del prompt aumentato che viene inviato al LLM.
Il database aumenta il prompt solo con i metadati dello schema. Questi metadati possono includere definizioni di schema, commenti a tabelle e colonne e contenuti disponibili nel dizionario dati. Ai fini della generazione SQL, il database non fornisce il contenuto di tabelle o viste (valori effettivi di righe o colonne) durante l'aumento del prompt.
narrate, tuttavia, fornisce al LLM:
- il risultato di una query SQL dal linguaggio naturale, che contiene dati di database, o
- il risultato della ricerca di somiglianza semantica recuperata dalla memoria di vettore che supporta la retrieval augmented generation (RAG).
AVVERTENZA:
I modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM, large language model) sono stati formati su un'ampia gamma di documenti e contenuti testuali, in genere provenienti da Internet. Di conseguenza, gli LLM potrebbero avere modelli incorporati da contenuti non validi o dannosi, inclusa l'iniezione SQL. Pertanto, sebbene gli LLM siano abili a generare contenuti utili e pertinenti, possono anche generare informazioni errate e false, incluse query SQL che producono risultati imprecisi e/o compromettono la sicurezza dei tuoi dati.
Le query generate per tuo conto dal provider LLM specificato dall'utente verranno eseguite nel tuo database. L'utilizzo di questa funzione da parte Vostra è unicamente a Vostro rischio e, in deroga a eventuali altri termini e condizioni relativi ai servizi forniti da Oracle, costituisce accettazione di tale rischio e l'espressa esclusione della responsabilità di Oracle per eventuali danni derivanti da tale utilizzo.
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Piattaforme supportate
Select AI è supportata su Autonomous Database Serverless e Autonomous Database sull'infrastruttura Exadata dedicata e su Cloud at Customers.
- Autonomous Database serverless
- Autonomous Database sull'infrastruttura Exadata dedicata
- Autonomous Database sull'infrastruttura Exadata dedicata
- Autonomous Database Cloud@Customer
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Seleziona provider AI e LLM
Scegli un provider AI e un LLM che soddisfi i tuoi standard di sicurezza e si allinei alle tue esigenze specifiche, come la generazione di testo o codice.
Diversi LLM eccellono in varie attività in base ai dati di formazione e allo scopo previsto. Alcuni modelli sono eccellenti per la generazione di testo, ma potrebbero non funzionare bene nella generazione del codice, mentre altri sono specificamente ottimizzati per le attività di codifica. Scegli un LLM che meglio si adatta alle tue esigenze.
| Provider AI | LLM | Modello di incorporamento per RAG | Scopo |
|---|---|---|---|
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AI generativa OCI |
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Vedere Informazioni sull'incorporamento dei modelli nell'AI generativa. |
I modelli di chat AI generativa OCI sono supportati per tutte le azioni I modelli di testo di generazione OCI sono supportati solo per l'azione Per configurare gli attributi del profilo, vedere Attributi profilo. |
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Servizio OpenAI di Azure |
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inserimento testo-ada-002 |
Ideale per generare istruzioni SQL dai prompt in linguaggio naturale, dall'azione |
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OpenAI |
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inserimento testo-ada-002 |
Ideale per generare istruzioni SQL dai prompt in linguaggio naturale, dall'azione |
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OpenAI-Compatibile |
Modelli di provider compatibili con OpenAI, ad esempio:
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Incorporamento di modelli da provider compatibili con OpenAI. Ad esempio, vedere Modelli di incorporamento AI Fireworks. |
Supporta una vasta gamma di casi d'uso. |
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Cohere |
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embed-english-v2.0 |
Ideale per l'azione |
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text-embedding-004 (predefinito) |
Ideale per generare istruzioni SQL dai prompt in linguaggio naturale, dall'azione |
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Antropico |
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N/D |
Ideale per generare istruzioni SQL dai prompt in linguaggio naturale, dall'azione |
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Hugging Face |
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N/D |
Ideale per generare istruzioni SQL dai prompt in linguaggio naturale, dall'azione |
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AWS |
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Supporta una vasta gamma di casi d'uso. |
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Specificare il provider compatibile con OpenAI tramite
provider_endpointanziché il parametroprovider. Vedere Attributi profilo. -
Per i modelli che accettano immagini, utilizzare
meta.llama-3.2-90b-vision-instruct. Questo modello è specificamente addestrato per la visione e le immagini. Sebbene possa essere utilizzato per la generazione di testo e SQL, il modello è più adatto per le immagini. Per ulteriori informazioni, vedere Chat in OCI Generative AI.Il modello
meta.llama-3.2-11b-vision-instructoffre solide funzionalità multimodali. -
I modelli di incorporamento sono noti anche come modelli di trasformatori.
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