Selecionar IA para Python

O Que Você Pode Fazer

• NL2SQL: Use linguagem natural para consultar seu banco de dados por meio da geração de SQL baseada em IA. Isso inclui gerar consultas SQL, executar as consultas geradas, explicar o SQL gerado e narrar os resultados da consulta.

• RAG: Crie e atualize índices vetoriais para workflows de Geração Aumentada de Recuperação (RAG) automatizados que recuperam conteúdo relevante e o incluem em respostas de IA generativa.

• Chat: Crie e gerencie conversas com histórico de prompts para oferecer suporte a interações no estilo de chat com modelos de IA generativa.

• Geração de Dados Sintéticos: Gere dados sintéticos para teste e análise usando IA generativa

• Resumir: Resumir resultados de texto ou consulta

• Feedback: Registrar e gerenciar feedback do modelo

• Traduzir: Traduzir texto entre idiomas

• Agentes de IA: Crie agentes de IA autônomos e de interação. Consulte Selecionar Agente AI para Python para obter detalhes.

• Conexões Síncronas e Assíncronas: Conecte-se ao banco de dados usando conexões síncronas ou assíncronas

• Perfis de IA: Crie e gerencie perfis de IA para permitir o uso de modelos de IA de uma ampla gama de provedores de IA

Plataformas com Suporte

O Select AI for Python é certificado para o Autonomous AI Database 26ai e 19c. O Select AI for Python pode funcionar em outras plataformas, mas não é certificado.

Clique em https://github.com/oracle/python-select-ai/issues para relatar problemas.

Funções Suportadas para Selecionar Perfil de IA (Síncrono e Assíncrono)

Quando você envia prompts por meio de um perfil, pode escolher entre várias funções definidas para objetos de perfil do AI. Algumas são as seguintes:

• create(): Crie o perfil do AI no banco de dados ou substitua, se necessário.

• delete(): Remova o perfil.

• generate(): Use o perfil para processar um prompt de acordo com a ação escolhida.

• generate_synthetic_data(): Crie dados sintéticos com base nos atributos fornecidos.

• get_attributes(): Retorna os atributos de perfil atuais.

• run_sql(): Gere e execute o SQL (padrão).

• show_sql(): Gere o SQL sem executá-lo.

• explain_sql(): Forneça uma explicação para a SQL gerada.

• narrate(): Descreve os resultados da consulta em linguagem natural.

• chat(): Participe de uma conversa de formato livre.

• show_prompt(): Exibe o prompt construído enviado ao modelo de IA generativa.

• summarize(): Produza um resumo para o conteúdo fornecido.

• add_positive_feedback(), add_negative_feedback(), delete_feedback(): Gerencie o feedback do usuário associado às consultas geradas.

• translate(): Traduza o texto de um idioma de origem especificado para um idioma de destino.

Para obter uma lista completa de funções, consulte o guia Selecionar IA para Python. Consulte também Usar Palavra-chave AI para Inserir Prompts para obter mais informações sobre as ações Selecionar IA.

Classes Suportadas

A biblioteca inclui classes para gerenciar provedores, perfis, conversas, índices vetoriais, dados sintéticos e fluxos de trabalho agênticos. As versões síncrona e assíncrona estão disponíveis.

• Classes de Provedor: Defina o provedor de IA: OpenAIProvider, AzureProvider, OCIGenAIProvider, AWSProvider, GoogleProvider, AnthropicProvider, CohereProvider, HuggingFaceProvider.

• Profile: define o perfil de IA generativa para processar prompts (provedor, credenciais, metadados, opções) e suporta a geração de dados sintéticos.

• ProfileAttributes: detalhes de configuração de perfil, como provedor, nome da credencial, tokens máximos, temperatura, lista de objetos ou índice de vetores.

• ConversationAttributes: gerencie o contexto de conversação entre prompts.

• VectorIndex e VectorIndexAttributes: criar e gerenciar índices vetoriais para RAG.

• SyntheticDataAttributes: criar conjuntos de dados sintéticos para teste e desenvolvimento.

• Métodos de exclusão em nível de classe: Esses métodos em nível de classe excluem objetos de banco de dados diretamente sem exigir a inicialização de um objeto proxy.

  • Profile.delete_profile(profile_name)

  • VectorIndex.delete_index(index_name)

  Para métodos de exclusão em nível de classe relacionados a Selecionar Agente AI, consulte Selecionar Agente AI para Python.

Existem equivalentes assíncronos para as classes Profile, Conversation e VectorIndex.

Suporte de IA de seleção assíncrona

O Select AI for Python fornece APIs assíncronas que permitem a interação com o Autonomous AI Database. Essas APIs usam as construções async e await do Python e suportam aplicativos baseados em coroutine.

Essas classes fornecem funcionalidade equivalente às suas contrapartes síncronas. As APIs assíncronas são úteis em aplicativos que exigem operações simultâneas ou fluxos de trabalho orientados a eventos.

Para obter uma referência completa da API, consulte o guia Selecionar IA para Python.

Aprimoramentos de Atualização de API e Atributo

Os seguintes aprimoramentos estão disponíveis:

• Todos os objetos de proxy suportam fetch() para recuperar objetos existentes.

• Todos os objetos de proxy fornecem set_attribute() e set_attributes() para atualizações consistentes

Privilégio e Acesso HTTP

O gerenciamento de privilégios é separado da configuração de acesso HTTP.

APIs de privilégio:

• select_ai.grant_privileges
• select_ai.revoke_privileges

APIs de acesso HTTP:

• select_ai.grant_http_access
• select_ai.revoke_http_access

Outros Aprimoramentos

• Suporte a Python 3.14

• Novo site de documentação HTML em GitHub usando o tema de documentos Python: GitHub Select AI for Python Documentation

• Instalação para a Versão 1.2.2:

  pip install select_ai==1.2.2