Incorporação de IA externa com @AISERVICE

O Oracle GoldenGate fornece a função @AISERVICE para chamar serviços de IA externos diretamente no pipeline de replicação. Isso permite o enriquecimento em tempo real, como a incorporação de geração, classificação ou resumo, sem a necessidade de middleware personalizado. Ao chamar pontos finais de IA gerenciados durante o processamento do Replicat, as organizações podem integrar perfeitamente serviços de IA baseados em nuvem ou personalizados nos fluxos de trabalho de movimentação de dados.

O @AISERVICE permite que o Replicat chame um ponto final externo de IA (por exemplo, serviço de incorporação baseado em REST) e use a resposta para preencher colunas de destino. Ao contrário do @DBFUNCTION, que executa a lógica dentro do banco de dados, o @AISERVICE descarrega a computação para serviços externos, tornando-a ideal para modelos com GPU ou plataformas de IA centralizadas.

O exemplo a seguir demonstra como gerar incorporações usando um serviço externo de IA durante a replicação:

MAP cust_addresses, TARGET cust_addresses_vector,
COLMAP (
  USEDEFAULTS,
  address_vector = @AISERVICE(
    SERVICE 'embedding_service_alias',
    PARAMS (
      'street' = @AFTER.street,
      'city'   = @AFTER.city,
      'zip'    = @AFTER.zip
    ),
    RETURN 'vector'
  )
);

Nesta configuração:

• embedding_service_alias é um ponto final do serviço AI GoldenGate.
• As colunas Street, City e Zip são passadas como entrada para o embedding_service_alias
• Os dados vetoriais retornados são armazenados no address_vector column na tabela de destino.

@AISERVICE Melhores Práticas

Para aproveitar efetivamente o @AISERVICE no Oracle GoldenGate, as organizações devem seguir um conjunto de melhores práticas para garantir o desempenho, a confiabilidade e a escalabilidade de pipelines de IA em tempo real. Como o @AISERVICE introduz uma dependência externa no caminho de replicação, é necessário um design cuidadoso para evitar gargalos e garantir o processamento consistente de dados.

Use @AISERVICE para modelos com uso intenso de computação para evitar a sobrecarga de recursos do banco de dados.

O @AISERVICE deve ser usado para cargas de trabalho de IA com uso intensivo de computação, como inferência de modelo de linguagem grande ou geração de incorporação de alta dimensão, em que o descarregamento para serviços de IA gerenciados ou suportados por GPU fornece melhor escalabilidade do que a execução no banco de dados. Isso ajuda a preservar os recursos do banco de dados para as principais cargas de trabalho transacionais e de consulta.

Garanta pontos finais de IA de baixa latência e alta disponibilidade para evitar atrasos na replicação

O serviço externo de IA deve ser de alta disponibilidade e baixa latência. Como o processamento do Replicat depende da resposta do serviço, os pontos finais lentos ou não confiáveis podem introduzir atraso ou contrapressão de replicação. A implantação de serviços de IA em proximidade próxima à rede (por exemplo, mesma região ou VCN) e o uso do balanceamento de carga podem melhorar significativamente o desempenho.

Implementar políticas de timeout e repetição para chamadas de serviço

Devem ser implementados mecanismos robustos de tratamento de erros e repetição. Falhas transitórias, como timeouts de rede ou limitação de serviço, não devem interromper a replicação. As configurações devem incluir timeouts, políticas de repetição e tratamento de fallback (por exemplo, roteamento de registros com falha para uma fila de mensagens não processadas para processamento posterior).

Armazenar em cache ou desduplicar solicitações quando possível, para reduzir chamadas externas

As organizações devem minimizar chamadas externas desnecessárias, implementando estratégias de desduplicação ou armazenamento em cache, quando aplicável. Por exemplo, texto de entrada idêntico pode reutilizar incorporações geradas anteriormente, reduzindo o custo e a latência.

Monitore a latência do serviço e as taxas de erro juntamente com as métricas GoldenGate para garantir que os SLAs sejam atendidos

O monitoramento abrangente é essencial. As equipes devem rastrear a latência, as taxas de erro e o throughput do serviço de IA junto com as métricas de replicação GoldenGate, como atraso e taxa de aplicação. A correlação dessas métricas permite uma solução de problemas mais rápida e garante que a integração entre o GoldenGate e os serviços externos de IA permaneça eficiente e confiável.