新功能公告

Autonomous AI Database on Dedicated Exadata Infrastructure 值得注意的更改公告。

相关主题

2026 年 3 月

   
在 Oracle Database@Azure 上运行 Oracle Autonomous AI Database on Dedicated Exadata Infrastructure

使用 Oracle Database@Azure 上的 Oracle Autonomous AI Database on Dedicated Exadata Infrastructure ，您可以在 Azure 公共区域和可用性区域内的 Oracle Cloud Infrastructure (OCI) 托管 Exadata Infrastructure 上运行 Oracle Database 工作负载。

有关详细信息，请参阅 Autonomous AI Database on Dedicated Exadata Infrastructure in Azure Region 。

DBMS_CLOUD_FUNCTION 程序包，支持外部过程

借助 Oracle Autonomous AI Database on Dedicated Exadata Infrastructure 部署，您可以使用 DBMS_CLOUD_FUNCTION 程序包中的子程序开发使用 SQL 和 PL/SQL 用户定义函数（调用在 OCI 和 AWS 云中部署的远程功能）的应用程序，以及在定制 OCI 计算 VM 中实施的外部过程。Cloud Functions 是 OCI 和 AWS 云中的无服务器计算引擎。外部过程是使用第三代语言编写的例程，并作为 SQL 函数或 PL/SQL 过程或函数调用。SQL 和 PL/SQL 最适合在数据库中快速高效地处理数据和事务处理。云函数和外部过程可以通过在远程 VM 中执行计算和内存密集型任务并将结果返回到数据库来补充 SQL 和 PL/SQL 数据库内处理。这些任务的典型例子是科学和工程问题，其计算库存在于云中，或者存在于 Linux 操作系统中（并且不容易移植到数据库），脱机数据分析，实时设备和过程的控制等等。

有关详细信息，请参见 Invoke Cloud Functions and External Procedures 和 DBMS_CLOUD_FUNCTION Package 。

将生成式 AI 功能集成到 Python 工作流中

现在，您可以在 Oracle Autonomous AI Database on Dedicated Exadata Infrastructure 上使用 Select AI for Python 从 Python 应用访问 Autonomous AI Database 中的 DBMS_CLOUD_AI 功能。使用 Select AI for Python，您可以：

  • 使用自然语言询问有关数据库数据的问题 (NL2SQL)

  • 查看和解释 AI 生成的 SQL 查询

  • 使用定制提示与 LLM 聊天

  • 使用自动流程创建向量索引和使用检索增强生成 (RAG)

  • 使用大型语言模型生成合成数据来填充数据库表

  • 为短期和长期记忆举办对话式 AI 会话

有关更多信息，请参见 Select AI for Python 。

2026 年 2 月

功能 说明
提高了 Exadata VM 集群的存储扩展操作期间 ASM 重新平衡进度的可见性。 在 Oracle Autonomous AI Database on Dedicated Exadata Infrastructure 中，您可以在缩放存储时查看详细的 ASM 重新平衡进度。即使存储连接正在进行并且集群处于 UPDATING 状态，也可以使用“缩放 VM 集群”选项。存储附件完成且正在运行重新平衡的群集将转换回 AVAILABLE，因此您可以启动新操作，而无需等待所有群集完成。VM 集群在存储连接完成后自动返回到 AVAILABLE。您还可以查看存储附件和重新平衡的更清晰进度，包括完成状态、进度百分比和相关日志消息。
使用 DB_NOTIFICATIONS 视图可查看有关维护状态通知的信息。 在 Oracle Public Cloud 部署上，您可以使用 DB_NOTIFICATIONS 视图查看有关维护状态通知的信息。

有关更多详细信息，请参阅查看维护状态通知。

DBMS_DCAT 软件包支持

借助 Oracle Autonomous AI Database on Dedicated Exadata Infrastructure 部署，您可以使用 DBMS_DCAT 程序包中的函数和过程来帮助 Autonomous AI Database 用户利用 OCI Data Catalog 的数据发现和集中元数据管理系统。DBMS_DCAT 过程和函数将 Autonomous AI Database 连接到数据目录，然后将资产与数据库同步，从而创建受保护方案和外部表。然后，您可以使用这些外部表查询对象存储，将外部数据与存储在 Autonomous AI Database 中的数据轻松联接。

有关详细信息，请参见 DBMS_DCAT Package 。

能够在 Oracle Database@AWS 中选择自治恢复服务作为备份目标。

在 Autonomous AI Database on Oracle Database@AWS 中，您可以在创建 ACD 时选择 Autonomous Recovery Service 作为备份目的地。这是备份目的地的建议选项。

有关详细信息，请参阅创建自治容器数据库和编辑自治容器数据库备份设置。

使用 Select AI 汇总文本

通过在 Autonomous AI Database on Dedicated Exadata Infrastructure 上选择 AI，您可以直接在提示符或 URI 中生成文本摘要。您可以自定义汇总的生成方式。

要了解此功能，请参见 GENERATE a Summary with Select AI 、 Example：Select AI SUMMARIZE 、 GENERATE Function 和 SUMMARIZE Function 。

使用 Select AI 翻译文本

Select AI on Autonomous AI Database on Dedicated Exadata Infrastructure 的翻译功能支持您使用 SQL 或 PL/SQL 跨多种语言翻译文本。

要浏览此功能，请参阅使用 Select AI 翻译文本、示例：选择 AI 翻译、生成函数和 TRANSLATE 函数

与元数据交互以改进 Select AI SQL 查询生成

Select AI on Autonomous AI Database on Dedicated Exadata Infrastructure 包含以下新功能：

提供反馈，通过 Select AI 改善 LLM

在 Autonomous AI Database on Dedicated Exadata Infrastructure 上，Select AI 支持您对生成的 NL2SQL 结果提供反馈，从而提高查询生成准确性。可以通过 SQL 命令行以及 PL/SQL 过程提供反馈。

要了解此功能，请参见 Provide FEEDBACK to Improve LLMs 、 Example：Select AI FEEDBACK 和 FEEDBACK Procedure 。

使用 Select AI 创建和定制对话

在 Autonomous AI Database on Dedicated Exadata Infrastructure 上，Select AI 支持可定制的对话，使您能够将 Select AI 与不同的主题结合使用，而无需混合上下文，从而提高灵活性和效率。您可以通过 DBMS_CLOUD_AI 对话过程和函数创建、设置、删除和更新对话。

有关更多信息，请参见 Use and Customize Conversations 和 Example：Enable Conversations in Select AI 以及 Summary of DBMS_CLOUD_AI Subprograms 。

使用 Select AI 生成属性图形数据

在 Autonomous AI Database on Dedicated Exadata Infrastructure 上，您可以使用 Select AI 来使用自然语言绘制结构和查询 SQL 属性图形，从而减少使用 GRAPH_TABLE 运算符构建图形查询的时间和工作量。

有关更多信息，请参见 Query Graph Data with Property Graphs 、 Example：Select AI for Property Graphs 和 Example：Sample Prompts for Property Graphs 。

选择 AI 代理（自治代理框架）

Select AI Agent（自治代理框架）引入了用于构建代理工作流的框架，使开发人员能够创建代理、工具、任务和团队，以便使用数据库中的生成式 AI 进行推理、操作和协作。

代理可以计划操作，使用内置或定制工具（例如 SQL、RAG、Websearch 或 Notification），并在多回合对话中维护上下文。利用此功能，开发人员可以使用 SQL 和 PL/SQL 创建代理工作流，这些工作流支持 AI 驱动的自动化、数据交互和人工循环控制。

要浏览此功能，请参见 Build Autonomous Agents with Select AI Agent 、DBMS_CLOUD_AI_AGENT Package 、DBMS_CLOUD_AI_AGENT Views 和 Examples of Using Select AI Agent 。

2026 年 1 月

功能 说明
在 OCI 中的 ACD 与 AWS 区域中的 ACD 之间配置 Autonomous Data Guard。

您可以在 OCI 中的 ACD 与 AWS 中的 ACD 之间创建和管理 Autonomous Data Guard。此功能提供完整的 Autonomous Data Guard 功能，可实现灾难恢复和跨云的高可用性。

有关详细信息，请参阅管理 Autonomous Data Guard 配置。

使用 AWS 密钥管理服务 (AWS KMS) 管理 Autonomous AI Database on Oracle Database@AWS 中的主加密密钥。

在 Autonomous AI Database on Oracle Database@AWS 中，您可以使用 AWS 密钥管理服务 (AWS KMS) 来管理 AWS 中的主加密密钥。

有关详细信息，请参阅 AWS 区域中的自治 AI Database on Dedicated Exadata Infrastructure。

能够选择自治恢复服务作为备份目的地。

在 Oracle Public Cloud 部署上，您可以在创建 ACD 时选择 Autonomous Recovery Service 作为备份目标。这是备份目的地的建议选项。

有关详细信息，请参阅创建自治容器数据库和编辑自治容器数据库备份设置。

能够将第三个网络接口卡 (network interface card，NIC) 用于特定的数据库操作，例如 Autonomous Data Guard 和克隆 Autonomous AI Database 。

在 Exadata Cloud@Customer 部署上，如果您启用了灾难恢复网络，则可以使用为特定数据库操作（例如 Autonomous Data Guard (AuDG) 和克隆 Autonomous AI Database ）配置的第三个 NIC。Data Guard 和克隆操作与常规网络流量分开，从而降低网络拥塞风险并提高性能。

要将第三个 NIC 与自治虚拟机集群 (Autonomous Virtual Machine Cluster，AVMC) 一起使用，必须先向 Oracle 技术支持提交服务请求 (Service Request，SR)。必须在创建 AVMC 之前提出此服务请求。启用后，数据库实例中的所有 Data Guard 和克隆操作仅使用第三个 NIC。

有关详细信息，请参见 Network Requirements for Oracle Exadata Database Service on Cloud@Customer 。