Documentazione dell'infrastruttura Oracle Cloud

Seleziona AI per Python

Select AI for Python integra funzionalità di intelligenza artificiale generativa nei flussi di lavoro di Autonomous Database. Select AI for Python fornisce una libreria client, select_ai, che consente di utilizzare le funzionalità DBMS_CLOUD_AI in Autonomous Database da Python.

Azioni che è possibile eseguire

  • Connessione al database mediante connessioni sincrone o asincrone

  • Crea e gestisci profili AI per abilitare l'utilizzo di modelli AI da una vasta gamma di provider AI

  • Utilizza il linguaggio naturale per eseguire query sul database tramite la generazione SQL basata sull'intelligenza artificiale

  • Descrivere i risultati delle query nel linguaggio naturale

  • Crea e gestisci conversazioni con la cronologia dei prompt

  • Crea e aggiorna facilmente gli indici vettoriali da utilizzare con flussi di lavoro RAG (Retrieval Augmented Generation) integrati e automatizzati

  • Genera dati sintetici per test e analisi utilizzando l'intelligenza artificiale generativa

Piattaforme supportate

Select AI for Python è certificato per Autonomous Database 19c e Autonomous Database 23ai. Selezionare AI per Python può funzionare su altre piattaforme, tuttavia non è certificato.

Fare clic su https://github.com/oracle/python-select-ai/issues per segnalare i problemi.

Funzioni supportate per il profilo AI selezionato (sincrono e asincrono)

Quando si inviano prompt tramite un profilo, è possibile scegliere tra diverse funzioni definite per gli oggetti profilo AI. Alcuni sono i seguenti:

  • create(): creare il profilo AI nel database o sostituirlo, se necessario.

  • delete(): rimuove il profilo.

  • generate(): utilizzare il profilo per elaborare un prompt in base all'azione scelta.

  • generate_synthetic_data(): consente di creare dati sintetici in base agli attributi forniti.

  • get_attributes(): restituisce gli attributi del profilo corrente.

  • run_sql(): genera ed esegue SQL (impostazione predefinita).

  • show_sql(): genera SQL senza eseguirlo.

  • explain_sql(): fornire una spiegazione per l'istruzione SQL generata.

  • narrate(): descrivere i risultati delle query in linguaggio naturale.

  • chat(): partecipa a una conversazione in formato libero.

  • show_prompt(): visualizza il prompt costruito inviato al modello di intelligenza artificiale generativa.

Per un elenco completo delle funzioni, vedere la guida Select AI for Python. Per ulteriori informazioni sulle azioni Seleziona AI, vedere anche Usa parola chiave AI per immettere i prompt.

Classi supportate

La libreria include classi per la gestione di provider, profili, conversazioni, indici vettoriali e dati sintetici. Sono disponibili sia versioni sincrone che asincrone.

  • Classi provider: definire il provider AI: OpenAIProvider, AzureProvider, OCIGenAIProvider, AWSProvider, GoogleProvider, AnthropicProvider, CohereProvider, HuggingFaceProvider.

  • Profile: definisce il profilo AI generativa per elaborare i prompt (provider, credenziali, metadati, opzioni) e supporta la generazione di dati sintetici.

  • ProfileAttributes: dettagli di configurazione del profilo quali provider, nome credenziale, numero massimo di token, temperatura, elenco di oggetti o indice vettoriale.

  • ConversationAttributes: consente di gestire il contesto conversazionale tra i prompt.

  • VectorIndex e VectorIndexAttributes: consente di creare e gestire gli indici vettoriali per RAG.

  • SyntheticDataAttributes: crea set di dati sintetici per test e sviluppo.

Per le classi Profile, Conversation e VectorIndex esistono equivalenti asincroni.

Per un riferimento completo alle API, vedere la guida Select AI for Python.