Documentazione dell'infrastruttura Oracle Cloud

Utilizzare la parola chiave AI per immettere i prompt

Utilizzare AI come parola chiave in un'istruzione SELECT per interagire con il database utilizzando i prompt in linguaggio naturale.

La parola chiave AI in un'istruzione SELECT indica al motore di esecuzione SQL di utilizzare l'LLM identificato nel profilo AI attivo per elaborare il linguaggio naturale e generare SQL.

È possibile utilizzare la parola chiave AI in una query con i client Oracle come SQL Developer, OML Notebooks e strumenti di terze parti per interagire con il database in linguaggio naturale.

Nota

Non è possibile eseguire istruzioni PL/SQL, istruzioni DDL o DML utilizzando la parola chiave AI.

Sintassi

La sintassi per l'esecuzione del prompt AI è:
SELECT AI action natural_language_prompt

Parametri

Di seguito sono riportati i parametri disponibili per il parametro action.
Parametro Descrizione

runsql

Esegue il comando SQL di base per il prompt del linguaggio naturale e supporta la retrieval-augmented generation (RAG). Questa è l'azione predefinita e non richiede la specifica di questo parametro.

showsql

Visualizza l'istruzione SQL per un prompt in linguaggio naturale.

explainsql

Spiega l'istruzione SQL generata dal prompt in un linguaggio naturale. Questa opzione invia l'istruzione SQL generata al provider AI per produrre una spiegazione del linguaggio naturale.

narrate

L'azione narrate supporta sia il linguaggio naturale che SQL (NL2SQL) e RAG.

Per NL2SQL, narrate invia il risultato di una query SQL eseguita dal database all'LLM, che genera una descrizione in linguaggio naturale di tale risultato.

Per la RAG, quando il profilo AI include un indice vettoriale, il sistema utilizza il modello di trasformatore (o trasformatore predefinito) specificato per creare un incorporamento vettoriale dal prompt per la ricerca della somiglianza semantica nella memoria di vettore. Il sistema aggiunge quindi il contenuto recuperato dalla memoria di vettore al prompt dell'utente e lo invia all'LLM per generare una risposta basata su queste informazioni.

Se non si desidera che i dati di tabella o i documenti di ricerca vettoriale vengano inviati a un LLM, un utente con privilegi di amministratore può disabilitare tale accesso per tutti gli utenti del database specificato. Questa operazione disabilita l'azione narrate.

chat

Passa il prompt utente direttamente all'LLM per generare una risposta, fornita all'utente.

Per le conversazioni a breve termine basate su sessione, se conversation nella funzione DBMS_CLOUD_AI.CREATE_PROFILE è impostato su true, questa opzione include il contenuto delle interazioni o dei prompt precedenti, potenzialmente inclusi i metadati dello schema.

Per più conversazioni denominate, solo le cronologie dei prompt relative alla chat vengono inviate all'LLM. Per ulteriori informazioni, vedere Seleziona conversazioni AI.

showprompt

Questa azione supporta NL2SQL e RAG. Questa azione non supporta la generazione di dati sintetici, explainsql e narrate.

Visualizza il prompt costruito che verrà inviato al modello di intelligenza artificiale generativa.

summarize

Genera un riepilogo del contenuto per i file di testo e di grandi dimensioni utilizzando i provider AI specificati dall'utente. Se il profilo AI è impostato nella sessione, è possibile utilizzare SELECT AI SUMMARIZE <TEXT>.

Per ulteriori informazioni, vedere Generate a Summary with Select AI ed Example: Select AI Actions.

Se si desidera personalizzare la generazione del riepilogo, utilizzare la funzione DBMS_CLOUD_AI.SUMMARIZE. Per ulteriori informazioni, vedere Esempio: selezione del sintetico AI.

feedback

Consente di fornire feedback in linguaggio naturale per migliorare la capacità dell'LLM di generare query SQL più accurate. È possibile utilizzarlo insieme alle altre azioni di Select AI quali runsql, showsql e explainsql. Per ulteriori informazioni, vedere Feedback.

Nota

questa funzione è disponibile solo su Oracle Database 23ai. Se si utilizza narrate, assicurarsi che il profilo sia configurato per la generazione SQL anziché per la RAG.

Per informazioni sull'utilizzo di queste azioni, vedere Esempi di utilizzo di Select AI.

Note sull'uso

  • La parola chiave AI per Seleziona AI non è supportata in Database Actions o in APEX Service. È possibile utilizzare solo la funzione DBMS_CLOUD_AI.GENERATE.

    Non utilizzare DBMS_CLOUD_AI.SET_PROFILE in Database Actions o APEX Service. Impostare invece il profilo AI nell'argomento profile_name di DBMS_CLOUD_AI.GENERATE.

  • La parola chiave AI è supportata solo in un'istruzione SELECT.

  • Non è possibile eseguire istruzioni PL/SQL, istruzioni DDL o istruzioni DML utilizzando la parola chiave AI.

  • La sequenza è SELECT seguita da AI. Queste parole chiave non fanno distinzione tra maiuscole e minuscole. Dopo aver impostato il profilo AI utilizzando DBMS_CLOUD_AI.SET_PROFILE e l'azione facoltativa, il testo dopo SELECT AI è un prompt del linguaggio naturale. Se un profilo AI non è impostato, SELECT AI segnala il seguente errore durante l'esecuzione di un'istruzione SELECT AI: 

    ORA-00923: FROM keyword not found where expected
00923. 00000 -  "FROM keyword not found where expected"

  • Le regole d'uso dei caratteri speciali vengono applicate in base alle linee guida Oracle. Ad esempio, utilizzare due virgolette singole se si utilizza un apostrofo in una frase.

    select ai how many customers in SF don''t own their own home

  • I LLM sono soggetti a allucinazioni e i risultati non sono sempre corretti:

    • È possibile che SELECT AI non sia in grado di eseguire la query SQL generata per un prompt specifico del linguaggio naturale.

    • È possibile che SELECT AI non sia in grado di generare una query SQL per un prompt specifico del linguaggio naturale.

    • È possibile che l'LLM non generi una query SQL che produca un risultato corretto in base al prompt del linguaggio naturale.

    In uno scenario di questo tipo, SELECT AI può rispondere con informazioni utili alla generazione di istruzioni SQL valide.

  • Per ottenere risultati migliori con il linguaggio naturale per la generazione SQL, utilizzare viste di database o tabelle con nomi di colonna contestuali oppure aggiungere commenti di colonna che spiegano i valori memorizzati nelle colonne.

  • Utilizzare l'azione explainsql, come in SELECT AI explainsql, per ottenere una spiegazione più dettagliata dell'istruzione SQL rispetto a SELECT AI showsql.

  • Per accedere alle viste DBA o USER, vedere DBMS_CLOUD_AI Views.