Seleziona AI per Python

Azioni che è possibile eseguire

• NL2SQL: utilizza il linguaggio naturale per eseguire query sul database tramite la generazione SQL basata sull'intelligenza artificiale. Ciò include la generazione di query SQL, l'esecuzione delle query generate, la spiegazione dell'istruzione SQL generata e la descrizione dei risultati delle query.

• RAG: Crea e aggiorna indici vettoriali per flussi di lavoro RAG (Retrieval Augmented Generation) automatizzati che recuperano i contenuti pertinenti e li includono nelle risposte AI generativa.

  È possibile monitorare i cicli di aggiornamento utilizzando vector_index.get_next_refresh_timestamp() per recuperare l'indicatore orario UTC del successivo aggiornamento pianificato.

• Chat: crea e gestisci conversazioni con la cronologia dei prompt per supportare interazioni in stile chat con modelli di intelligenza artificiale generativa.

• Generazione di dati sintetici: genera dati sintetici per test e analisi utilizzando l'intelligenza artificiale generativa

• Riepiloga: sintetizza il testo o i risultati della query

• Feedback: registra e gestisci il feedback del modello

• Traduci: Traduci testo tra le lingue

• Agenti AI: crea agenti AI autonomi e di interazione. Per informazioni dettagliate, vedere Select AI Agent for Python.

• Connessioni sincronizzate e asincrone: connettersi al database utilizzando connessioni sincrone o asincrone

  È possibile utilizzare select_ai.create_pool() e select_ai.create_pool_async() per creare connection pool condivisi per migliorare la concorrenza e la condivisione delle risorse.

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

Piattaforme supportate

Select AI for Python è certificato per Autonomous AI Database 26ai e 19c. 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. Consulta la documentazione su create() GitHub.

• delete(): rimuove il profilo. Consulta la documentazione di delete() su GitHub.

• generate(): utilizzare il profilo per elaborare un prompt in base all'azione scelta. Consulta la documentazione di generete() GitHub

• generate_synthetic_data(): consente di creare dati sintetici in base agli attributi forniti. Consulta la documentazione su GitHub di generate_synthetic_data().

• get_attributes(): restituisce gli attributi del profilo corrente. Consulta la documentazione di get_attributes() su GitHub.

• run_sql(): genera ed esegue SQL (impostazione predefinita). Consulta la documentazione di run_sql() su GitHub.

• show_sql(): genera SQL senza eseguirlo. Consulta la documentazione dishow_sql() GitHub.

• explain_sql(): fornire una spiegazione per l'istruzione SQL generata. Consulta la documentazione di GitHubexplain_sql().

• narrate(): descrivere i risultati delle query in linguaggio naturale. Consulta la documentazione su narrate() su GitHub.

• chat(): partecipa a una conversazione in formato libero. Consulta la documentazione su chat() GitHub.

• show_prompt(): visualizza il prompt costruito inviato al modello di intelligenza artificiale generativa. Consulta la documentazione dishow_prompt() su GitHub.

• summarize(): produrre un riepilogo per il contenuto fornito. Consulta la documentazione su GitHub di summarize().

• add_positive_feedback(), add_negative_feedback(), delete_feedback(): consente di gestire il feedback utente associato alle query generate. Consulta la documentazione su GitHub di add_positive_feedback(), add_negative_feedback() e delete_feedback()

• translate(): tradurre il testo da una lingua di origine specificata a una lingua di destinazione. Consulta la documentazione su GitHub di tradlate().

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, dati sintetici e flussi di lavoro agenti. 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.

  L'API create() supporta un parametro wait_for_completion. Utilizzare questo parametro per controllare se la chiamata attende il completamento prima della restituzione. Per ulteriori informazioni, vedere la procedura CREATE_VECTOR_INDEX.

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

• Metodi di eliminazione a livello di classe: questi metodi a livello di classe eliminano direttamente gli oggetti di database senza richiedere l'inizializzazione di un oggetto proxy.

  • Profile.delete_profile(profile_name)

  • VectorIndex.delete_index(index_name)

  Per i metodi di eliminazione a livello di classe correlati a Seleziona agente AI, vedere Select AI Agent for Python.

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

Supporto selezione AI asincrona

Selezionare AI per Python fornisce API asincrone che consentono l'interazione con Autonomous AI Database. Queste API utilizzano i costrutti async e await di Python e supportano le applicazioni basate su coroutine.

Utilizzare select_ai.create_pool_async() per gestire le connessioni nei flussi di lavoro asincroni.

Queste classi forniscono funzionalità equivalenti alle loro controparti sincrone. Le API asincrone sono utili nelle applicazioni che richiedono operazioni concorrenti o flussi di lavoro basati su eventi.

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

Miglioramenti all'aggiornamento di API e attributi

Sono disponibili i seguenti miglioramenti:

• Tutti gli oggetti proxy supportano fetch() per recuperare gli oggetti esistenti.

• Tutti gli oggetti proxy forniscono set_attribute() e set_attributes() per aggiornamenti coerenti

• Tutte le API di creazione degli strumenti supportano un parametro instruction per definire un comportamento di esecuzione preciso.

Privilegio e accesso HTTP

La gestione dei privilegi è separata dalla configurazione dell'accesso HTTP.

API privilegi:

• select_ai.grant_privileges
• select_ai.revoke_privileges

API di accesso HTTP:

• select_ai.grant_http_access
• select_ai.revoke_http_access

Altri miglioramenti

• Supporto Python 3.14

• Nuovo sito di documentazione HTML su GitHub utilizzando il tema dei documenti Python: GitHub Select AI for Python Documentation

• Installazione per la versione 1.2.2:

  pip install select_ai