Antonio Sergio Rodrigues Figueiredo
1e9af90582
Region estava fixa em us-chicago-1 em varios pontos (ACL, testes 5.1/5.2/5.3, FNC_26ai_rag, fnc_26ai_tech_rag, fnc_26ai_embed, PRC_26AI_TECH). Tenancies com escopo regional restrito (ex. America Latina) podem nao alcancar essa regiao, mesmo com credencial/ACL/compartimento corretos - o sintoma e ORA-20404 "Object not found" com uma URL bem formada. Novo parametro GENAI_REGION em TB_26AI_TECH_PARAMS (default us-chicago-1, editavel) substitui o valor fixo em todos os pontos de chamada. Seção 1.6 (ACL) continua com host fixo por rodar antes da tabela de config existir, mas o comentario agora aponta para o parametro. docs/09 ganhou uma entrada de checklist nova: ORA-20404 com URL correta pode ser modelo aposentado para uso on-demand na regiao (verificavel via `oci generative-ai model-collection list-models`), nao so credencial/ACL. Seções 6 e 7 de docs/04-passo-a-passo-banco.html tambem foram resincronizadas com o sql/01_ampminsights_db_setup.sql atual (estavam desatualizadas desde a adição do TB_26AI_TECH_LOG). Co-Authored-By: Claude Sonnet 5 <noreply@anthropic.com>
1628 lines
77 KiB
MySQL
1628 lines
77 KiB
MySQL
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-- ampmInsights - Oracle AI Database 26ai | Vulnerability & Audit Insights
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-- Script 1/2 - Provisionamento do banco de dados
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-- O que este script faz:
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-- 1) Cria o schema da aplicacao (AMPMINSIGHTS) e concede os privilegios
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-- necessarios (incluindo AI Vector Search / DBMS_VECTOR_CHAIN, DBMS_CLOUD
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-- e DBMS_CLOUD_AI) em um Autonomous Database 26ai.
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-- 2) Cria UMA UNICA tabela de configuracao com todos os OCIDs/identificadores
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-- OCI que voce vai precisar (SECAO 2). Voce preenche esses valores UMA
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-- VEZ; todos os passos seguintes leem essa tabela automaticamente, em vez
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-- de pedir para voce colar o mesmo OCID de novo em varios lugares.
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-- 3) Cria a credencial usada pelo banco para chamar o OCI Generative AI e o
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-- OCI Object Storage.
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-- 4) Carrega um modelo de embeddings (ONNX) ja convertido, a partir do
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-- Object Storage.
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-- 5) Roda testes rapidos de sanidade (embedding, geracao de texto, SELECT AI).
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-- 6) Cria as tabelas, a view, a sequence, o trigger e o PL/SQL (funcoes e
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-- procedure) que geram os insights de IA e os vetores (chunks) usados na
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-- busca semantica ("fale com os dados").
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-- Por que este script existe (V1):
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-- Esta e uma versao adaptada do ambiente de demonstracao construido para a
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-- AM/PM, para que a propria AM/PM (ou o parceiro V8 Solution) possa
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-- reproduzir o ambiente em seu proprio tenancy OCI. Nenhuma credencial,
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-- chave, senha ou OCID reais foram mantidos neste arquivo: todo valor que
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-- precisa ser preenchido por voce aparece como um marcador no formato
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-- <SUBSTITUA_...>.
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-- Como copiar e colar no Database Actions (SQL):
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-- Cada bloco abaixo esta pronto para ser copiado inteiro (com o botao
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-- "Copiar" da versao HTML desta documentacao, em docs/04-passo-a-passo-banco.html)
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-- e colado direto no SQL Worksheet do Database Actions. Rode um bloco de
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-- cada vez, na ordem apresentada, e confirme que nao houve erro antes de
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-- seguir para o proximo.
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-- Antes de rodar, leia (na pasta docs/, ao lado desta pasta sql/):
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-- 03-pre-requisitos-credenciais.html -> como obter cada OCID/valor
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-- 04-passo-a-passo-banco.html -> este script, explicado passo a passo,
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-- com cada bloco pronto para copiar
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-- Como usar este script:
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-- - SECAO 1 : conecte como ADMIN do Autonomous Database (ex.: via Database
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-- Actions / SQL Worksheet, ou SQL Developer/SQLcl).
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-- - SECAO 2+ : conecte como o novo usuario AMPMINSIGHTS criado na SECAO 1.
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-- - So depois de terminar este arquivo, instale o export do APEX
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-- (02_ampminsights_apex_app.sql) - veja docs/05-passo-a-passo-apex.html.
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-- Convencao usada neste arquivo:
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-- <SUBSTITUA_...> = valor obrigatorio que voce precisa colocar antes de
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-- rodar o bloco. O script NAO vai funcionar com o
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-- marcador no lugar do valor real.
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-- SECAO 1 - Executar conectado como ADMIN do Autonomous Database
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-- 1.1) Criar o schema/usuario da aplicacao.
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-- Troque a senha abaixo por uma senha forte escolhida por voce ANTES de
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-- rodar este comando (minimo 12 caracteres, com maiusculas, minusculas,
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-- numero e caractere especial - regra padrao do Oracle Database).
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CREATE USER AMPMINSIGHTS IDENTIFIED BY "<SUBSTITUA_POR_UMA_SENHA_FORTE_SUA>";
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-- 1.2) Papeis basicos
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GRANT CONNECT TO AMPMINSIGHTS;
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GRANT RESOURCE TO AMPMINSIGHTS;
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ALTER USER AMPMINSIGHTS DEFAULT ROLE CONNECT, RESOURCE;
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-- 1.3) Habilitar REST (ORDS) para o schema e habilitar Data Sharing
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BEGIN
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ORDS_ADMIN.ENABLE_SCHEMA(
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p_enabled => TRUE,
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|
p_schema => 'AMPMINSIGHTS',
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p_url_mapping_type => 'BASE_PATH',
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p_url_mapping_pattern => 'ampminsights',
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p_auto_rest_auth => TRUE
|
|
);
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-- habilita o compartilhamento de dados usado por alguns recursos de AI/Vector
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C##ADP$SERVICE.DBMS_SHARE.ENABLE_SCHEMA(
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|
SCHEMA_NAME => 'AMPMINSIGHTS',
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|
ENABLED => TRUE
|
|
);
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COMMIT;
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|
END;
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/
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-- 1.4) Quota de armazenamento no tablespace de dados
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ALTER USER AMPMINSIGHTS QUOTA UNLIMITED ON "DATA";
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-- 1.5) Privilegios usados pela aplicacao (AI Vector Search, DBMS_CLOUD,
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-- SELECT AI, mineracao/embeddings, credenciais e jobs agendados)
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GRANT EXECUTE ON dbms_vector_chain TO AMPMINSIGHTS;
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GRANT EXECUTE ON dbms_cloud TO AMPMINSIGHTS;
|
|
GRANT EXECUTE ON dbms_cloud_ai TO AMPMINSIGHTS;
|
|
GRANT CONNECT TO AMPMINSIGHTS;
|
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GRANT RESOURCE TO AMPMINSIGHTS;
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|
GRANT CREATE MINING MODEL TO AMPMINSIGHTS;
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|
GRANT CREATE CREDENTIAL TO AMPMINSIGHTS;
|
|
GRANT CREATE JOB TO AMPMINSIGHTS;
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-- 1.6) Regras de rede (ACL) para o schema poder chamar o endpoint do OCI
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-- Generative AI usado neste script (regiao us-chicago-1 por padrao - o
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-- mesmo valor que vai para o parametro GENAI_REGION da SECAO 2, que
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-- ainda nao existe neste ponto do script, por isso o host aqui e
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-- digitado direto). Nem toda tenancy alcanca us-chicago-1 (ex.: algumas
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-- tenancies com escopo regional restrito, como America Latina, podem
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-- so alcancar sa-saopaulo-1) - se for o seu caso, troque o host abaixo
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-- pela regiao que a sua tenancy alcanca, E use o mesmo valor no
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-- parametro GENAI_REGION da SECAO 2 (repita este bloco para cada host
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|
-- adicional que for necessario).
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BEGIN
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|
DBMS_NETWORK_ACL_ADMIN.APPEND_HOST_ACE(
|
|
host => 'inference.generativeai.us-chicago-1.oci.oraclecloud.com',
|
|
lower_port => 443,
|
|
upper_port => 443,
|
|
ace => xs$ace_type(
|
|
privilege_list => xs$name_list('connect'),
|
|
principal_name => 'AMPMINSIGHTS',
|
|
principal_type => xs_acl.ptype_db
|
|
)
|
|
);
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|
|
|
DBMS_NETWORK_ACL_ADMIN.APPEND_HOST_ACE(
|
|
host => 'inference.generativeai.us-chicago-1.oci.oraclecloud.com',
|
|
ace => xs$ace_type(
|
|
privilege_list => xs$name_list('resolve'),
|
|
principal_name => 'AMPMINSIGHTS',
|
|
principal_type => xs_acl.ptype_db
|
|
)
|
|
);
|
|
END;
|
|
/
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|
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|
-- 1.7) Conferir as regras de rede criadas
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SELECT host, lower_port, upper_port, principal, privilege
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|
FROM dba_host_aces
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|
WHERE principal = 'AMPMINSIGHTS';
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--------------------------------------------------------------------------------
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-- A partir daqui, conecte-se como o usuario AMPMINSIGHTS (nao mais como ADMIN)
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--------------------------------------------------------------------------------
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--------------------------------------------------------------------------------
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-- SECAO 2 - Tabela de configuracao (preencha os valores UMA UNICA VEZ aqui)
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--
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-- Esta e a UNICA seção onde voce vai colar OCIDs, regiao, namespace e bucket.
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-- Todos os blocos seguintes (credencial OCI, modelo ONNX, SELECT AI, e o job
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|
-- de geracao de insights criado pela propria aplicacao APEX) leem os valores
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-- DAQUI automaticamente - voce nao precisa colar o mesmo OCID de novo em
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-- nenhum outro lugar deste arquivo nem do aplicativo APEX.
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--
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-- Onde obter cada valor: ver docs/03-pre-requisitos-credenciais.html.
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--
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CREATE TABLE "TB_26AI_TECH_PARAMS"
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( "PARAM_NAME" VARCHAR2(100 CHAR) NOT NULL ENABLE,
|
|
"PARAM_VALUE" VARCHAR2(1000 CHAR) NOT NULL ENABLE,
|
|
"DESCRIPTION" VARCHAR2(4000),
|
|
CONSTRAINT "TB_26AI_TECH_PARAMS_PK" PRIMARY KEY ("PARAM_NAME")
|
|
USING INDEX ENABLE
|
|
);
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|
COMMENT ON TABLE "TB_26AI_TECH_PARAMS" IS 'Tabela de configuracao central da aplicacao ampmInsights - preencher uma unica vez.';
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|
-- Preencha os 8 marcadores abaixo e rode o bloco UMA VEZ.
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INSERT INTO TB_26AI_TECH_PARAMS (PARAM_NAME, PARAM_VALUE, DESCRIPTION) VALUES
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|
('EMBEDDING_CREDENTIAL', 'OCI_CRED',
|
|
'Nome da credencial que sera criada na SECAO 3. Nao precisa alterar este valor.');
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|
INSERT INTO TB_26AI_TECH_PARAMS (PARAM_NAME, PARAM_VALUE, DESCRIPTION) VALUES
|
|
('EMBEDDING_COMPARTMENT', '<SUBSTITUA_PELO_OCID_DO_COMPARTIMENTO_DO_BANCO>',
|
|
'OCID do compartimento OCI onde o Autonomous Database foi criado.');
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|
|
INSERT INTO TB_26AI_TECH_PARAMS (PARAM_NAME, PARAM_VALUE, DESCRIPTION) VALUES
|
|
('OCI_TENANCY_OCID', '<SUBSTITUA_PELO_OCID_DO_TENANCY>',
|
|
'OCID do tenancy OCI (campo "tenancy" da API key).');
|
|
|
|
INSERT INTO TB_26AI_TECH_PARAMS (PARAM_NAME, PARAM_VALUE, DESCRIPTION) VALUES
|
|
('OCI_USER_OCID', '<SUBSTITUA_PELO_OCID_DO_USUARIO_OCI>',
|
|
'OCID do usuario OCI dono da API key (campo "user" da API key).');
|
|
|
|
INSERT INTO TB_26AI_TECH_PARAMS (PARAM_NAME, PARAM_VALUE, DESCRIPTION) VALUES
|
|
('OCI_FINGERPRINT', '<SUBSTITUA_PELA_FINGERPRINT_DA_API_KEY>',
|
|
'Fingerprint da API key (campo "fingerprint" da API key).');
|
|
|
|
INSERT INTO TB_26AI_TECH_PARAMS (PARAM_NAME, PARAM_VALUE, DESCRIPTION) VALUES
|
|
('OCI_REGION', '<SUBSTITUA_PELA_SUA_REGIAO>',
|
|
'Regiao OCI do seu tenancy, ex.: sa-saopaulo-1 (campo "region" da API key).');
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|
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|
INSERT INTO TB_26AI_TECH_PARAMS (PARAM_NAME, PARAM_VALUE, DESCRIPTION) VALUES
|
|
('OS_NAMESPACE', '<SUBSTITUA_PELO_SEU_NAMESPACE_DE_OBJECT_STORAGE>',
|
|
'Namespace do Object Storage do seu tenancy (Console OCI > Storage > Buckets > "Namespace").');
|
|
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|
INSERT INTO TB_26AI_TECH_PARAMS (PARAM_NAME, PARAM_VALUE, DESCRIPTION) VALUES
|
|
('OS_BUCKET', '<SUBSTITUA_PELO_NOME_DO_BUCKET_QUE_VOCE_VAI_CRIAR>',
|
|
'Nome do bucket de Object Storage onde o modelo ONNX sera armazenado (ver SECAO 4).');
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|
|
|
INSERT INTO TB_26AI_TECH_PARAMS (PARAM_NAME, PARAM_VALUE, DESCRIPTION) VALUES
|
|
('AI_LOG_RETENTION_DAYS', '90',
|
|
'Dias de retencao do log de chamadas de IA/embeddings (TB_26AI_TECH_LOG) - ver docs/09-operacao-observabilidade.html para a query de purga.');
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|
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|
INSERT INTO TB_26AI_TECH_PARAMS (PARAM_NAME, PARAM_VALUE, DESCRIPTION) VALUES
|
|
('GENAI_REGION', 'us-chicago-1',
|
|
'Regiao do OCI Generative AI usada pelo RAG/insights/embeddings (SECAO 5+). Pode ser diferente da OCI_REGION (que e a regiao "de casa" do seu tenancy/bucket) - o Generative AI so roda em regioes especificas. Se a sua tenancy nao alcancar us-chicago-1 (comum em tenancies com escopo regional restrito, ex. America Latina), troque para uma regiao que a sua tenancy alcance (ex. sa-saopaulo-1) E repita a ACL da SECAO 1.6 para o novo host - confirme antes com "oci generative-ai model-collection list-models" ou o Console OCI que o modelo usado (meta.llama-4-maverick-17b-128e-instruct-fp8) ainda esta ativo para uso on-demand na regiao escolhida, ja que a disponibilidade de modelos varia por regiao e muda com o tempo.');
|
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|
COMMIT;
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-- Confira: nenhuma linha abaixo deve ainda mostrar um valor "<SUBSTITUA...>"
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|
-- antes de voce seguir para a SECAO 3.
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SELECT param_name, param_value, description FROM TB_26AI_TECH_PARAMS ORDER BY param_name;
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--------------------------------------------------------------------------------
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-- SECAO 3 - Credencial de acesso a OCI (Generative AI + Object Storage)
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--------------------------------------------------------------------------------
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--
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-- Esta credencial (OCI_CRED) e o que permite o banco chamar o OCI Generative
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|
-- AI (para gerar embeddings e texto/insights) e o OCI Object Storage (para
|
|
-- carregar o modelo ONNX). Ela usa autenticacao "API Signing Key" da OCI.
|
|
-- O bloco abaixo LE tenancy/usuario/compartimento/fingerprint automaticamente
|
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-- da tabela de configuracao da SECAO 2 - voce so precisa colar a CHAVE
|
|
-- PRIVADA aqui (ela nao e guardada em nenhuma tabela; o proprio banco a
|
|
-- guarda de forma criptografada dentro da credencial).
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--
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|
-- PRE-REQUISITO (feito uma unica vez, no Console OCI, fora do banco):
|
|
-- Ver o passo a passo completo em docs/03-pre-requisitos-credenciais.html.
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|
-- Resumo: Console OCI > usuario > User settings > API keys > Add API key >
|
|
-- Generate API key pair > Download private key > Add. Os 4 valores exibidos
|
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-- (user, fingerprint, tenancy, region) vao para a SECAO 2 acima; a chave
|
|
-- privada baixada (.pem) vai direto no bloco abaixo.
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-- IMPORTANTE (seguranca):
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-- - A chave privada .pem equivale a uma senha: nao envie por e-mail/chat,
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-- nao suba para repositorio de codigo, restrinja a politica IAM ao
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-- minimo necessario e rotacione periodicamente.
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|
-- - Depois de rodar este bloco, o arquivo .pem local pode ser removido
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-- com seguranca - o banco guarda a chave de forma criptografada e ela
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-- nao aparece em nenhuma consulta.
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--
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DECLARE
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v_tenancy TB_26AI_TECH_PARAMS.PARAM_VALUE%TYPE;
|
|
v_user TB_26AI_TECH_PARAMS.PARAM_VALUE%TYPE;
|
|
v_compartment TB_26AI_TECH_PARAMS.PARAM_VALUE%TYPE;
|
|
v_fingerprint TB_26AI_TECH_PARAMS.PARAM_VALUE%TYPE;
|
|
jo JSON_OBJECT_T;
|
|
BEGIN
|
|
SELECT param_value INTO v_tenancy FROM TB_26AI_TECH_PARAMS WHERE param_name = 'OCI_TENANCY_OCID';
|
|
SELECT param_value INTO v_user FROM TB_26AI_TECH_PARAMS WHERE param_name = 'OCI_USER_OCID';
|
|
SELECT param_value INTO v_compartment FROM TB_26AI_TECH_PARAMS WHERE param_name = 'EMBEDDING_COMPARTMENT';
|
|
SELECT param_value INTO v_fingerprint FROM TB_26AI_TECH_PARAMS WHERE param_name = 'OCI_FINGERPRINT';
|
|
|
|
jo := JSON_OBJECT_T();
|
|
jo.put('user_ocid', v_user);
|
|
jo.put('tenancy_ocid', v_tenancy);
|
|
jo.put('compartment_ocid', v_compartment);
|
|
-- Cole aqui o conteudo COMPLETO do arquivo .pem baixado (incluindo as
|
|
-- linhas -----BEGIN PRIVATE KEY----- e -----END PRIVATE KEY-----, com as
|
|
-- quebras de linha originais). Este e o UNICO lugar de todo o pacote onde
|
|
-- a chave privada e digitada.
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|
jo.put('private_key',
|
|
'<SUBSTITUA_PELO_CONTEUDO_COMPLETO_DA_CHAVE_PRIVADA_PEM_INCLUINDO_AS_LINHAS_BEGIN_E_END_E_AS_QUEBRAS_DE_LINHA_ORIGINAIS>');
|
|
jo.put('fingerprint', v_fingerprint);
|
|
|
|
DBMS_VECTOR_CHAIN.CREATE_CREDENTIAL(
|
|
credential_name => 'OCI_CRED',
|
|
params => JSON(jo.to_string));
|
|
END;
|
|
/
|
|
|
|
-- Conferir que a credencial foi criada (nao mostra a chave privada)
|
|
SELECT credential_name, username, comments
|
|
FROM user_credentials
|
|
WHERE credential_name = 'OCI_CRED';
|
|
|
|
|
|
|
|
--------------------------------------------------------------------------------
|
|
-- SECAO 4 - Modelo de embeddings ONNX
|
|
--------------------------------------------------------------------------------
|
|
--
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|
-- Esta secao carrega um modelo de embeddings do tipo imagem/texto (ONNX) para
|
|
-- casos de uso que combinem imagem e texto. O fluxo principal de texto do
|
|
-- ampmInsights (embeddings de relatorios, RAG, etc.) usa o modelo hospedado no
|
|
-- OCI Generative AI (cohere.embed-v4.0, chamado via DBMS_VECTOR_CHAIN na
|
|
-- SECAO 5) e NAO depende desta secao. Pule a SECAO 4 se voce so precisa do
|
|
-- fluxo de texto (a maioria dos casos).
|
|
--
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|
-- 4.1) O arquivo CLIP_VIT_LARGE_PATCH14_TXT.onnx já convertido e testado no
|
|
-- formato que o Oracle AI Database espera está incluído neste pacote,
|
|
-- na pasta modelo-onnx/. Basta usá-lo diretamente no passo 4.2 abaixo.
|
|
-- (Se no futuro você quiser converter um modelo HuggingFace diferente,
|
|
-- o passo a passo está em docs/04-passo-a-passo-banco.html, seção
|
|
-- "Como converter um modelo ONNX" — é opcional, não é necessário para
|
|
-- usar o arquivo já incluído aqui.)
|
|
--
|
|
-- 4.2) Crie um bucket no SEU Object Storage (o nome deve ser o mesmo que voce
|
|
-- colocou em OS_BUCKET na SECAO 2) e faca upload do arquivo:
|
|
-- Console OCI > Storage > Buckets > Create Bucket
|
|
-- (ou via OCI CLI: oci os bucket create --name <valor-de-OS_BUCKET> --compartment-id <OCID-do-compartimento>)
|
|
-- Console OCI > abra o bucket > Upload > selecione o CLIP_VIT_LARGE_PATCH14_TXT.onnx
|
|
-- (ou via OCI CLI: oci os object put -bn <valor-de-OS_BUCKET> --file CLIP_VIT_LARGE_PATCH14_TXT.onnx)
|
|
--
|
|
-- 4.3) Carregue o modelo no banco. O bloco abaixo monta a URI sozinho, usando
|
|
-- OS_REGION/OS_NAMESPACE/OS_BUCKET da tabela de configuracao (SECAO 2) -
|
|
-- voce nao precisa editar nenhuma URL na mao.
|
|
--
|
|
DECLARE
|
|
v_region TB_26AI_TECH_PARAMS.PARAM_VALUE%TYPE;
|
|
v_namespace TB_26AI_TECH_PARAMS.PARAM_VALUE%TYPE;
|
|
v_bucket TB_26AI_TECH_PARAMS.PARAM_VALUE%TYPE;
|
|
v_uri VARCHAR2(1000);
|
|
BEGIN
|
|
SELECT param_value INTO v_region FROM TB_26AI_TECH_PARAMS WHERE param_name = 'OCI_REGION';
|
|
SELECT param_value INTO v_namespace FROM TB_26AI_TECH_PARAMS WHERE param_name = 'OS_NAMESPACE';
|
|
SELECT param_value INTO v_bucket FROM TB_26AI_TECH_PARAMS WHERE param_name = 'OS_BUCKET';
|
|
|
|
v_uri := 'https://objectstorage.' || v_region || '.oraclecloud.com/n/' || v_namespace || '/b/' || v_bucket || '/o/CLIP_VIT_LARGE_PATCH14_TXT.onnx';
|
|
|
|
DBMS_VECTOR.LOAD_ONNX_MODEL_CLOUD(
|
|
model_name => 'CLIP_VIT_LARGE_PATCH14_TXT',
|
|
credential => 'OCI_CRED',
|
|
uri => v_uri,
|
|
metadata => JSON('{
|
|
"function": "embedding",
|
|
"embeddingOutput": "embedding",
|
|
"input": {"input": ["DATA"]}
|
|
}')
|
|
);
|
|
END;
|
|
/
|
|
|
|
SELECT model_name, algorithm, mining_function
|
|
FROM user_mining_models
|
|
WHERE model_name = 'CLIP_VIT_LARGE_PATCH14_TXT';
|
|
|
|
|
|
|
|
--------------------------------------------------------------------------------
|
|
-- SECAO 5 - Testes rapidos de sanidade (embedding, geracao de texto, SELECT AI)
|
|
--------------------------------------------------------------------------------
|
|
-- Rode os 3 blocos abaixo para confirmar que a credencial e a rede estao OK
|
|
-- antes de seguir para as tabelas e o PL/SQL da aplicacao.
|
|
|
|
-- 5.1) Teste de embedding (Cohere, via OCI Generative AI). A URL usa a
|
|
-- regiao configurada em GENAI_REGION (SECAO 2), nao um valor fixo.
|
|
SELECT VECTOR_SERIALIZE(
|
|
DBMS_VECTOR_CHAIN.UTL_TO_EMBEDDING(
|
|
TO_CLOB('Teste simples para gerar um embedding.'),
|
|
JSON('{
|
|
"provider": "ocigenai",
|
|
"credential_name": "OCI_CRED",
|
|
"url": "https://inference.generativeai.' || (SELECT param_value FROM TB_26AI_TECH_PARAMS WHERE param_name = 'GENAI_REGION') || '.oci.oraclecloud.com/20231130/actions/embedText",
|
|
"model": "cohere.embed-v4.0"
|
|
}')
|
|
)
|
|
RETURNING CLOB
|
|
) AS embedding
|
|
FROM dual;
|
|
|
|
-- 5.2) Teste de geracao de texto (Llama 4, via OCI Generative AI). Mesma
|
|
-- logica: a URL usa a regiao configurada em GENAI_REGION (SECAO 2).
|
|
SELECT DBMS_VECTOR_CHAIN.UTL_TO_GENERATE_TEXT(
|
|
TO_CLOB('Responda somente com a palavra: sucesso'),
|
|
JSON('{
|
|
"provider": "ocigenai",
|
|
"credential_name": "OCI_CRED",
|
|
"url": "https://inference.generativeai.' || (SELECT param_value FROM TB_26AI_TECH_PARAMS WHERE param_name = 'GENAI_REGION') || '.oci.oraclecloud.com/20231130/actions/chat",
|
|
"model": "meta.llama-4-maverick-17b-128e-instruct-fp8",
|
|
"chatRequest": {
|
|
"temperature": 0.1,
|
|
"topK": 1,
|
|
"maxTokens": 50
|
|
}
|
|
}')
|
|
) AS resposta
|
|
FROM dual;
|
|
|
|
-- 5.3) Teste de SELECT AI (perguntas em linguagem natural sobre as views/
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|
-- tabelas do schema). O bloco abaixo le EMBEDDING_COMPARTMENT e
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-- GENAI_REGION da tabela de configuracao (SECAO 2). As tabelas/view
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-- referenciadas abaixo sao criadas na SECAO 6 - rode este bloco depois
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-- de criar V_26AI_TECH e TB_26AI_TECH_CMDB.
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|
--
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-- A regiao do OCI Generative AI abaixo vem do parametro GENAI_REGION -
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-- nao precisa (nem deve) ser trocada pelo valor de OCI_REGION da tabela
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-- de configuracao (sao coisas diferentes de proposito), ja que o
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|
-- servico so esta disponivel em algumas regioes especificas da OCI.
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DECLARE
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v_compartment TB_26AI_TECH_PARAMS.PARAM_VALUE%TYPE;
|
|
v_genai_region TB_26AI_TECH_PARAMS.PARAM_VALUE%TYPE;
|
|
BEGIN
|
|
SELECT param_value INTO v_compartment FROM TB_26AI_TECH_PARAMS WHERE param_name = 'EMBEDDING_COMPARTMENT';
|
|
SELECT param_value INTO v_genai_region FROM TB_26AI_TECH_PARAMS WHERE param_name = 'GENAI_REGION';
|
|
|
|
DBMS_CLOUD_AI.CREATE_PROFILE(
|
|
profile_name => 'OCI_CRED2',
|
|
attributes => '{
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|
"provider": "oci",
|
|
"credential_name": "OCI_CRED",
|
|
"region": "' || v_genai_region || '",
|
|
"model": "meta.llama-4-maverick-17b-128e-instruct-fp8",
|
|
"temperature": 0,
|
|
"comments": true,
|
|
"object_list": [
|
|
{"owner": "AMPMINSIGHTS", "name": "V_26AI_TECH"},
|
|
{"owner": "AMPMINSIGHTS", "name": "TB_26AI_TECH_CMDB"}
|
|
],
|
|
"enforce_object_list": "true"
|
|
}',
|
|
description => 'Profile ampmInsights para uso no SELECT AI (OCI Generative AI - Llama 4 Maverick). Compartimento: ' || v_compartment
|
|
);
|
|
END;
|
|
/
|
|
|
|
SELECT DBMS_CLOUD_AI.GENERATE(
|
|
prompt => 'Responda apenas: CONECTADO',
|
|
profile_name => 'OCI_CRED2',
|
|
action => 'chat'
|
|
) AS resposta
|
|
FROM dual;
|
|
|
|
|
|
|
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--------------------------------------------------------------------------------
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|
-- SECAO 6 - Tabelas, sequence, trigger e view da aplicacao
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|
--------------------------------------------------------------------------------
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-- Os nomes de tabelas, view, sequence e trigger abaixo sao os MESMOS nomes
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|
-- referenciados internamente pelo export da aplicacao APEX
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|
-- (02_ampminsights_apex_app.sql). Nao renomeie estes objetos: a aplicacao
|
|
-- tem centenas de referencias diretas a estes nomes exatos.
|
|
|
|
CREATE TABLE "TB_26AI_TECH_CHAT"
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|
( "USER_NAME" VARCHAR2(200) ANNOTATIONS("LLM_DESCRIPTION_PT_BR" 'Identificador, papel ou atributo de usuario/controle de acesso associado a interacoes de chat do dominio tecnico.'),
|
|
"IS_OWN" VARCHAR2(6) ANNOTATIONS("LLM_DESCRIPTION_PT_BR" 'Indicador booleano de is own no registro de interacoes de chat do dominio tecnico.'),
|
|
"COMMENT_TEXT" CLOB ANNOTATIONS("LLM_DESCRIPTION_PT_BR" 'Conteudo textual, documental ou binario associado a interacoes de chat do dominio tecnico; o nome da coluna indica o papel especifico no fluxo.'),
|
|
"COMMENT_DATE" DATE ANNOTATIONS("LLM_DESCRIPTION_PT_BR" 'Data, hora ou marco temporal associado ao registro de interacoes de chat do dominio tecnico.'),
|
|
"SESSION_ID" NUMBER ANNOTATIONS("LLM_DESCRIPTION_PT_BR" 'Identificador ou codigo de session no contexto de interacoes de chat do dominio tecnico.')
|
|
)
|
|
ANNOTATIONS("LLM_DESCRIPTION_PT_BR" 'Armazena registros de interacoes de chat do dominio tecnico ("fale com os dados"); e classificada, pela nomenclatura e estrutura, como tabela operacional do dominio.');
|
|
|
|
CREATE TABLE "TB_26AI_TECH_CMDB"
|
|
( "ID" NUMBER GENERATED BY DEFAULT ON NULL AS IDENTITY MINVALUE 1 MAXVALUE 9999999999999999999999999999 INCREMENT BY 1 START WITH 1 CACHE 20 NOORDER NOCYCLE NOKEEP NOSCALE NOT NULL ENABLE ANNOTATIONS("LLM_DESCRIPTION_PT_BR" 'Identificador unico do registro de itens de configuracao tecnica (CMDB); compoe a chave primaria da tabela. E coluna identity preenchida automaticamente pelo Oracle.'),
|
|
"NOME" VARCHAR2(255) ANNOTATIONS("LLM_DESCRIPTION_PT_BR" 'Nome ou titulo usado para identificar o registro de itens de configuracao tecnica (CMDB) em consultas e interfaces.'),
|
|
"EMPRESA" VARCHAR2(50) ANNOTATIONS("LLM_DESCRIPTION_PT_BR" 'Atributo EMPRESA do registro de itens de configuracao tecnica (CMDB).'),
|
|
"CLASSE" VARCHAR2(50) ANNOTATIONS("LLM_DESCRIPTION_PT_BR" 'Atributo de classificacao, versao, origem ou formato do registro de itens de configuracao tecnica (CMDB).'),
|
|
"AMBIENTE" VARCHAR2(50) ANNOTATIONS("LLM_DESCRIPTION_PT_BR" 'Atributo AMBIENTE do registro de itens de configuracao tecnica (CMDB).'),
|
|
"STATUS_OPERACIONAL" VARCHAR2(50) ANNOTATIONS("LLM_DESCRIPTION_PT_BR" 'Indicador de estado ou de controle do registro de itens de configuracao tecnica (CMDB).'),
|
|
"DESCRIÇÃO" VARCHAR2(32767) ANNOTATIONS("LLM_DESCRIPTION_PT_BR" 'Texto descritivo, detalhe ou observacao associado a itens de configuracao tecnica (CMDB).'),
|
|
"SOX" NUMBER ANNOTATIONS("LLM_DESCRIPTION_PT_BR" 'Atributo SOX do registro de itens de configuracao tecnica (CMDB).'),
|
|
"COFRE" NUMBER ANNOTATIONS("LLM_DESCRIPTION_PT_BR" 'Atributo COFRE do registro de itens de configuracao tecnica (CMDB).'),
|
|
"ENDEREÇO_IP" VARCHAR2(50) ANNOTATIONS("LLM_DESCRIPTION_PT_BR" 'Endereco IP registrado no contexto de itens de configuracao tecnica (CMDB).'),
|
|
"SISTEMA_OPERACIONAL" VARCHAR2(255) ANNOTATIONS("LLM_DESCRIPTION_PT_BR" 'Atributo SISTEMA_OPERACIONAL do registro de itens de configuracao tecnica (CMDB).'),
|
|
"TIPO_DE_REDE" VARCHAR2(50) ANNOTATIONS("LLM_DESCRIPTION_PT_BR" 'Atributo TIPO_DE_REDE do registro de itens de configuracao tecnica (CMDB).'),
|
|
"É_VIRTUAL" NUMBER ANNOTATIONS("LLM_DESCRIPTION_PT_BR" 'Atributo E_VIRTUAL do registro de itens de configuracao tecnica (CMDB).'),
|
|
"CRITICIDADE" VARCHAR2(50) ANNOTATIONS("LLM_DESCRIPTION_PT_BR" 'Atributo CRITICIDADE do registro de itens de configuracao tecnica (CMDB).'),
|
|
"INSTÂNCIAS_BANCOS" VARCHAR2(50) ANNOTATIONS("LLM_DESCRIPTION_PT_BR" 'Atributo INSTANCIAS_BANCOS do registro de itens de configuracao tecnica (CMDB).'),
|
|
"APLICAÇÕES_RELACIONADAS" VARCHAR2(32767) ANNOTATIONS("LLM_DESCRIPTION_PT_BR" 'Atributo APLICACOES_RELACIONADAS do registro de itens de configuracao tecnica (CMDB).'),
|
|
"JANELAS_DE_MANUTENÇÃO" VARCHAR2(255) ANNOTATIONS("LLM_DESCRIPTION_PT_BR" 'Atributo JANELAS_DE_MANUTENCAO do registro de itens de configuracao tecnica (CMDB).'),
|
|
"ANALISTA_RESPONSAVEL" VARCHAR2(255) ANNOTATIONS("LLM_DESCRIPTION_PT_BR" 'Atributo ANALISTA_RESPONSAVEL do registro de itens de configuracao tecnica (CMDB).'),
|
|
"ANALISTAS_RESPONSÁVEIS" VARCHAR2(255) ANNOTATIONS("LLM_DESCRIPTION_PT_BR" 'Atributo ANALISTAS_RESPONSAVEIS do registro de itens de configuracao tecnica (CMDB).'),
|
|
"GERENCIADO_PELO_GRUPO" VARCHAR2(255) ANNOTATIONS("LLM_DESCRIPTION_PT_BR" 'Atributo GERENCIADO_PELO_GRUPO do registro de itens de configuracao tecnica (CMDB).'),
|
|
"GRUPOS_RESPONSÁVEIS" VARCHAR2(32767) ANNOTATIONS("LLM_DESCRIPTION_PT_BR" 'Atributo GRUPOS_RESPONSAVEIS do registro de itens de configuracao tecnica (CMDB).'),
|
|
"GRUPO_RESPONSÁVEL" VARCHAR2(255) ANNOTATIONS("LLM_DESCRIPTION_PT_BR" 'Atributo GRUPO_RESPONSAVEL do registro de itens de configuracao tecnica (CMDB).'),
|
|
"EDR" NUMBER ANNOTATIONS("LLM_DESCRIPTION_PT_BR" 'Atributo EDR do registro de itens de configuracao tecnica (CMDB).'),
|
|
"TENABLE" NUMBER ANNOTATIONS("LLM_DESCRIPTION_PT_BR" 'Atributo TENABLE do registro de itens de configuracao tecnica (CMDB).'),
|
|
"SIEM" NUMBER ANNOTATIONS("LLM_DESCRIPTION_PT_BR" 'Atributo SIEM do registro de itens de configuracao tecnica (CMDB).'),
|
|
"APPLIANCE" NUMBER ANNOTATIONS("LLM_DESCRIPTION_PT_BR" 'Atributo APPLIANCE do registro de itens de configuracao tecnica (CMDB).'),
|
|
PRIMARY KEY ("ID")
|
|
USING INDEX ENABLE
|
|
)
|
|
ANNOTATIONS("LLM_DESCRIPTION_PT_BR" 'Armazena registros de itens de configuracao tecnica (CMDB); e utilizada por VIEW V_26AI_TECH.');
|
|
|
|
CREATE TABLE "TB_26AI_TECH_SYS"
|
|
( "ID_1" NUMBER GENERATED BY DEFAULT ON NULL AS IDENTITY MINVALUE 1 MAXVALUE 9999999999999999999999999999 INCREMENT BY 1 START WITH 1 CACHE 20 NOORDER NOCYCLE NOKEEP NOSCALE NOT NULL ENABLE ANNOTATIONS("LLM_DESCRIPTION_PT_BR" 'Identificador unico do registro de cadastro de sistemas tecnicos; compoe a chave primaria da tabela.'),
|
|
"ID" NUMBER ANNOTATIONS("LLM_DESCRIPTION_PT_BR" 'Identificador tecnico do registro de cadastro de sistemas tecnicos.'),
|
|
"TIMESTAMP" TIMESTAMP (9) WITH TIME ZONE ANNOTATIONS("LLM_DESCRIPTION_PT_BR" 'Data, hora ou marco temporal associado ao registro de cadastro de sistemas tecnicos.'),
|
|
"HOST" VARCHAR2(50) ANNOTATIONS("LLM_DESCRIPTION_PT_BR" 'Atributo HOST do registro de cadastro de sistemas tecnicos.'),
|
|
"FACILITY" VARCHAR2(50) ANNOTATIONS("LLM_DESCRIPTION_PT_BR" 'Atributo FACILITY do registro de cadastro de sistemas tecnicos.'),
|
|
"SEVERITY" VARCHAR2(50) ANNOTATIONS("LLM_DESCRIPTION_PT_BR" 'Atributo SEVERITY do registro de cadastro de sistemas tecnicos.'),
|
|
"PROCESS" VARCHAR2(50) ANNOTATIONS("LLM_DESCRIPTION_PT_BR" 'Atributo PROCESS do registro de cadastro de sistemas tecnicos.'),
|
|
"PID" NUMBER ANNOTATIONS("LLM_DESCRIPTION_PT_BR" 'Atributo PID do registro de cadastro de sistemas tecnicos.'),
|
|
"ORACLE_INSTANCE" VARCHAR2(50) ANNOTATIONS("LLM_DESCRIPTION_PT_BR" 'Atributo ORACLE_INSTANCE do registro de cadastro de sistemas tecnicos.'),
|
|
"MESSAGE" VARCHAR2(255) ANNOTATIONS("LLM_DESCRIPTION_PT_BR" 'Mensagem, diagnostico ou informacao de log associada ao processamento de cadastro de sistemas tecnicos.'),
|
|
"RAW_SYSLOG" VARCHAR2(255) ANNOTATIONS("LLM_DESCRIPTION_PT_BR" 'Mensagem, diagnostico ou informacao de log associada ao processamento de cadastro de sistemas tecnicos.'),
|
|
"INSIGHT_REPORT" CLOB ANNOTATIONS("LLM_DESCRIPTION_PT_BR" 'Conteudo textual gerado por IA associado a cadastro de sistemas tecnicos.'),
|
|
"INSIGHT_JSON" CLOB ANNOTATIONS("LLM_DESCRIPTION_PT_BR" 'Conteudo estruturado em JSON relacionado ao insight gerado por IA para cadastro de sistemas tecnicos.'),
|
|
PRIMARY KEY ("ID_1")
|
|
USING INDEX ENABLE
|
|
)
|
|
ANNOTATIONS("LLM_DESCRIPTION_PT_BR" 'Armazena registros de cadastro de sistemas tecnicos (syslog); e utilizada por PROCEDURE PRC_26AI_TECH.');
|
|
|
|
CREATE SEQUENCE "SEQ_26AI_TECH" MINVALUE 1 MAXVALUE 9999999999999999999999999999 INCREMENT BY 1 START WITH 1 CACHE 20 NOORDER NOCYCLE NOKEEP NOSCALE GLOBAL;
|
|
|
|
CREATE TABLE "TB_26AI_TECH_V2"
|
|
( "ID_1" NUMBER GENERATED BY DEFAULT ON NULL AS IDENTITY MINVALUE 1 MAXVALUE 9999999999999999999999999999 INCREMENT BY 1 START WITH 1 CACHE 20 NOORDER NOCYCLE NOKEEP NOSCALE NOT NULL ENABLE ANNOTATIONS("LLM_DESCRIPTION_PT_BR" 'Identificador unico do registro de dados tecnicos (versao 2); compoe a chave primaria da tabela.'),
|
|
"AGE_IN_DAYS" NUMBER ANNOTATIONS("LLM_DESCRIPTION_PT_BR" 'Idade em dias do achado, referenciada em VIEW V_26AI_TECH.'),
|
|
"ASSET_DISPLAY_IPV4_ADDRESS" VARCHAR2(255) ANNOTATIONS("LLM_DESCRIPTION_PT_BR" 'Endereco IPv4 do ativo, referenciado em VIEW V_26AI_TECH.'),
|
|
"ASSET_ID" VARCHAR2(255) ANNOTATIONS("LLM_DESCRIPTION_PT_BR" 'Identificador do ativo, referenciado em VIEW V_26AI_TECH.'),
|
|
"ASSET_NAME" VARCHAR2(100) ANNOTATIONS("LLM_DESCRIPTION_PT_BR" 'Nome do ativo, referenciado em VIEW V_26AI_TECH.'),
|
|
"ASSET_TAGS" VARCHAR2(32767) ANNOTATIONS("LLM_DESCRIPTION_PT_BR" 'Tags do ativo, referenciadas em VIEW V_26AI_TECH.'),
|
|
"DEFINITION_EXPLOITABILITY_EASE" VARCHAR2(50) ANNOTATIONS("LLM_DESCRIPTION_PT_BR" 'Facilidade de exploracao da vulnerabilidade, referenciada em VIEW V_26AI_TECH.'),
|
|
"DEFINITION_FAMILY" VARCHAR2(255) ANNOTATIONS("LLM_DESCRIPTION_PT_BR" 'Familia da definicao de vulnerabilidade, referenciada em VIEW V_26AI_TECH.'),
|
|
"DEFINITION_ID" NUMBER ANNOTATIONS("LLM_DESCRIPTION_PT_BR" 'Identificador da definicao de vulnerabilidade, referenciado em VIEW V_26AI_TECH.'),
|
|
"DEFINITION_NAME" VARCHAR2(255) ANNOTATIONS("LLM_DESCRIPTION_PT_BR" 'Nome da definicao de vulnerabilidade, referenciado em VIEW V_26AI_TECH.'),
|
|
"DEFINITION_VPR_SCORE" NUMBER ANNOTATIONS("LLM_DESCRIPTION_PT_BR" 'Score VPR (Vulnerability Priority Rating), referenciado em VIEW V_26AI_TECH.'),
|
|
"FIRST_OBSERVED" TIMESTAMP (9) WITH TIME ZONE ANNOTATIONS("LLM_DESCRIPTION_PT_BR" 'Data da primeira observacao, referenciada em VIEW V_26AI_TECH.'),
|
|
"ID" VARCHAR2(255) ANNOTATIONS("LLM_DESCRIPTION_PT_BR" 'Identificador tecnico do achado, referenciado em VIEW V_26AI_TECH.'),
|
|
"LAST_SEEN" TIMESTAMP (9) WITH TIME ZONE ANNOTATIONS("LLM_DESCRIPTION_PT_BR" 'Data da ultima observacao, referenciada em VIEW V_26AI_TECH.'),
|
|
"OUTPUT" VARCHAR2(32767) ANNOTATIONS("LLM_DESCRIPTION_PT_BR" 'Saida/detalhe tecnico do scanner, referenciada em VIEW V_26AI_TECH.'),
|
|
"PROTOCOL" VARCHAR2(50) ANNOTATIONS("LLM_DESCRIPTION_PT_BR" 'Protocolo relacionado ao achado, referenciado em VIEW V_26AI_TECH.'),
|
|
"RESURFACED_DATE" TIMESTAMP (9) WITH TIME ZONE ANNOTATIONS("LLM_DESCRIPTION_PT_BR" 'Data de ressurgimento do achado, referenciada em VIEW V_26AI_TECH.'),
|
|
"SEVERITY" VARCHAR2(50) ANNOTATIONS("LLM_DESCRIPTION_PT_BR" 'Severidade do achado, referenciada em VIEW V_26AI_TECH.'),
|
|
"STATE" VARCHAR2(50) ANNOTATIONS("LLM_DESCRIPTION_PT_BR" 'Estado do achado, referenciado em VIEW V_26AI_TECH.'),
|
|
"INSIGHT_REPORT" CLOB ANNOTATIONS("LLM_DESCRIPTION_PT_BR" 'Relatorio de insight gerado por IA, referenciado em VIEW V_26AI_TECH.'),
|
|
"INSIGHT_JSON" CLOB ANNOTATIONS("LLM_DESCRIPTION_PT_BR" 'Insight estruturado em JSON gerado por IA.'),
|
|
"ID_INSIGHT" NUMBER ANNOTATIONS("LLM_DESCRIPTION_PT_BR" 'Identificador sequencial do insight, gerado pelo trigger BIU_TB_26AI_TECH_V2, referenciado em VIEW V_26AI_TECH.'),
|
|
PRIMARY KEY ("ID_1")
|
|
USING INDEX ENABLE
|
|
)
|
|
ANNOTATIONS("LLM_DESCRIPTION_PT_BR" 'Armazena os achados de vulnerabilidade (principal fonte de dados tecnicos); e utilizada por PROCEDURE PRC_26AI_TECH e VIEW V_26AI_TECH.');
|
|
|
|
CREATE OR REPLACE EDITIONABLE TRIGGER "BIU_TB_26AI_TECH_V2"
|
|
BEFORE INSERT OR UPDATE
|
|
ON TB_26AI_TECH_V2
|
|
FOR EACH ROW
|
|
BEGIN
|
|
:new.ID_INSIGHT := SEQ_26AI_TECH.NEXTVAL;
|
|
END;
|
|
/
|
|
ALTER TRIGGER "BIU_TB_26AI_TECH_V2" ENABLE;
|
|
|
|
-- Tabela legada (mantida por compatibilidade: ainda e usada por uma pagina/
|
|
-- carga de dados mais antiga da aplicacao - "DL_TECH_VULNERABILIDADES").
|
|
CREATE TABLE "TB_26AI_TECH"
|
|
( "ID_1" NUMBER GENERATED BY DEFAULT ON NULL AS IDENTITY MINVALUE 1 MAXVALUE 9999999999999999999999999999 INCREMENT BY 1 START WITH 1 CACHE 20 NOORDER NOCYCLE NOKEEP NOSCALE NOT NULL ENABLE,
|
|
"AGE_IN_DAYS" NUMBER,
|
|
"ASSET_DISPLAY_IPV4_ADDRESS" VARCHAR2(255),
|
|
"ASSET_ID" VARCHAR2(255),
|
|
"ASSET_NAME" VARCHAR2(100),
|
|
"EMPRESA" VARCHAR2(50),
|
|
"AMBIENTE" VARCHAR2(50),
|
|
"STATUS" VARCHAR2(50),
|
|
"DESCRIÇÃO" VARCHAR2(32767),
|
|
"ASSET_OPERATING_SYSTEM" VARCHAR2(255),
|
|
"DEFINITION_EXPLOITABILITY_EASE" VARCHAR2(50),
|
|
"DEFINITION_FAMILY" VARCHAR2(255),
|
|
"DEFINITION_ID" NUMBER,
|
|
"DEFINITION_NAME" VARCHAR2(255),
|
|
"DEFINITION_VPR_SCORE" NUMBER,
|
|
"FIRST_OBSERVED" DATE,
|
|
"ID" VARCHAR2(255),
|
|
"LAST_SEEN" DATE,
|
|
"OUTPUT" VARCHAR2(32767),
|
|
"PROTOCOL" VARCHAR2(50),
|
|
"RESURFACED_DATE" DATE,
|
|
"SEVERITY" VARCHAR2(50),
|
|
"STATE" VARCHAR2(50),
|
|
"INSIGHT_REPORT" CLOB,
|
|
"INSIGHT_JSON" CLOB,
|
|
"ID_INSIGHT" NUMBER,
|
|
PRIMARY KEY ("ID_1")
|
|
USING INDEX ENABLE
|
|
);
|
|
|
|
CREATE TABLE "TB_26AI_TECH_VECTOR"
|
|
( "EMBED_ID" NUMBER ANNOTATIONS("LLM_DESCRIPTION_PT_BR" 'Representacao vetorial (embedding) associada ao conteudo de embeddings de conhecimento tecnico, destinada a buscas por similaridade e fluxos de recuperacao aumentada (RAG).'),
|
|
"EMBED_DATA" CLOB ANNOTATIONS("LLM_DESCRIPTION_PT_BR" 'Trecho de texto (chunk) que originou o vetor, referenciado em FUNCTION FNC_26AI_TECH_RAG.'),
|
|
"EMBED_VECTOR" VECTOR ANNOTATIONS("LLM_DESCRIPTION_PT_BR" 'Vetor (embedding) do trecho, referenciado em FUNCTION FNC_26AI_TECH_RAG.'),
|
|
"TITULO" VARCHAR2(2000) ANNOTATIONS("LLM_DESCRIPTION_PT_BR" 'Titulo/identificacao do registro de embeddings de conhecimento tecnico.'),
|
|
"ID" VARCHAR2(200) ANNOTATIONS("LLM_DESCRIPTION_PT_BR" 'Referencia (rowid/id) do registro de origem do insight, referenciada em FUNCTION FNC_26AI_TECH_RAG.'),
|
|
"SOURCE_TYPE" VARCHAR2(3) ANNOTATIONS("LLM_DESCRIPTION_PT_BR" 'Origem do dado vetorizado: VUL (vulnerabilidades) ou SYS (syslog).')
|
|
)
|
|
ANNOTATIONS("LLM_DESCRIPTION_PT_BR" 'Armazena os vetores (chunks) usados na busca semantica/RAG; e utilizada por FUNCTION FNC_26AI_TECH_RAG e PROCEDURE PRC_26AI_TECH.');
|
|
|
|
-- View consolidada usada pela aplicacao e pelo SELECT AI.
|
|
-- Observacao: as duas chamadas REPLACE() abaixo (colunas NOME/EMPRESA)
|
|
-- fazem parte da logica de negocio original do ambiente de origem e
|
|
-- generalizam nomes de marca especificos para "Company" em determinados
|
|
-- cenarios de apresentacao. Como este e o proprio ambiente da AM/PM, avalie
|
|
-- com o time de negocio se esse tratamento ainda faz sentido aqui ou se pode
|
|
-- ser removido (ver docs/07-seguranca-boas-praticas.html).
|
|
CREATE OR REPLACE FORCE EDITIONABLE VIEW "V_26AI_TECH" ("CID", "AGE_IN_DAYS", "ASSET_DISPLAY_IPV4_ADDRESS", "ASSET_ID", "ASSET_NAME", "ASSET_TAGS", "DEFINITION_EXPLOITABILITY_EASE", "DEFINITION_FAMILY", "DEFINITION_ID", "DEFINITION_NAME", "DEFINITION_VPR_SCORE", "FIRST_OBSERVED", "ID", "LAST_SEEN", "OUTPUT", "PROTOCOL", "RESURFACED_DATE", "SEVERITY", "STATE", "INSIGHT_REPORT", "ID_INSIGHT", "NOME", "EMPRESA", "CLASSE", "AMBIENTE", "STATUS_OPERACIONAL", "DESCRICAO", "SOX", "COFRE", "ENDERECO_IP", "SISTEMA_OPERACIONAL", "TIPO_DE_REDE", "IS_VIRTUAL", "CRITICIDADE", "INSTANCIAS_BANCOS", "APLICACOES_RELACIONADAS", "JANELAS_DE_MANUTENCAO", "ANALISTA_RESPONSAVEL", "ANALISTAS_RESPONSAVEIS", "GERENCIADO_PELO_GRUPO", "GRUPOS_RESPONSAVEIS", "GRUPO_RESPONSAVEL", "EDR", "TENABLE", "SIEM", "APPLIANCE") AS
|
|
SELECT
|
|
v.rowid cid,
|
|
v.AGE_IN_DAYS ,
|
|
v.ASSET_DISPLAY_IPV4_ADDRESS ,
|
|
v.ASSET_ID ,
|
|
v.ASSET_NAME ,
|
|
v.ASSET_TAGS ,
|
|
v.DEFINITION_EXPLOITABILITY_EASE ,
|
|
v.DEFINITION_FAMILY ,
|
|
v.DEFINITION_ID ,
|
|
v.DEFINITION_NAME ,
|
|
v.DEFINITION_VPR_SCORE ,
|
|
v.FIRST_OBSERVED ,
|
|
v.ID ,
|
|
v.LAST_SEEN ,
|
|
v.OUTPUT ,
|
|
v.PROTOCOL ,
|
|
v.RESURFACED_DATE ,
|
|
v.SEVERITY ,
|
|
v.STATE ,
|
|
v.INSIGHT_REPORT ,
|
|
v.ID_INSIGHT ,
|
|
replace(replace(initcap(c.NOME),'Ipiranga','Company'),'Ampm','Company') NOME ,
|
|
replace(replace(initcap(c.EMPRESA),'Ipiranga','Company'),'Ampm','Company') EMPRESA ,
|
|
c.CLASSE ,
|
|
c.AMBIENTE ,
|
|
c.STATUS_OPERACIONAL ,
|
|
c.DESCRIÇÃO DESCRICAO ,
|
|
c.SOX ,
|
|
c.COFRE ,
|
|
c.ENDEREÇO_IP ENDERECO_IP ,
|
|
c.SISTEMA_OPERACIONAL ,
|
|
c.TIPO_DE_REDE ,
|
|
c.É_VIRTUAL IS_VIRTUAL ,
|
|
c.CRITICIDADE ,
|
|
c.INSTÂNCIAS_BANCOS INSTANCIAS_BANCOS ,
|
|
c.APLICAÇÕES_RELACIONADAS APLICACOES_RELACIONADAS ,
|
|
c.JANELAS_DE_MANUTENÇÃO JANELAS_DE_MANUTENCAO ,
|
|
c.ANALISTA_RESPONSAVEL ,
|
|
c.ANALISTAS_RESPONSÁVEIS ANALISTAS_RESPONSAVEIS ,
|
|
c.GERENCIADO_PELO_GRUPO ,
|
|
c.GRUPOS_RESPONSÁVEIS GRUPOS_RESPONSAVEIS ,
|
|
c.GRUPO_RESPONSÁVEL GRUPO_RESPONSAVEL ,
|
|
c.EDR,
|
|
c.TENABLE ,
|
|
c.SIEM ,
|
|
c.APPLIANCE
|
|
FROM TB_26AI_TECH_v2 v
|
|
LEFT OUTER JOIN
|
|
(SELECT *
|
|
FROM TB_26AI_TECH_CMDB
|
|
WHERE nome IN (SELECT nome
|
|
FROM TB_26AI_TECH_CMDB
|
|
GROUP BY nome
|
|
HAVING count(1) = 1 )
|
|
) c
|
|
ON ( upper(v.ASSET_NAME) = upper(c.nome) AND c.AMBIENTE IS NOT NULL );
|
|
|
|
-- Log de chamadas de IA/embeddings (sucesso e erro) - nao guarda prompt/
|
|
-- resposta completos, so metadados de uso. Ver docs/09-operacao-observabilidade.html.
|
|
CREATE TABLE "TB_26AI_TECH_LOG"
|
|
( "LOG_ID" NUMBER GENERATED ALWAYS AS IDENTITY MINVALUE 1 MAXVALUE 9999999999999999999999999999 INCREMENT BY 1 START WITH 1 CACHE 20 NOORDER NOCYCLE NOKEEP NOSCALE NOT NULL ENABLE,
|
|
"LOG_TS" TIMESTAMP(6) WITH TIME ZONE DEFAULT SYSTIMESTAMP NOT NULL ENABLE,
|
|
"CALLING_OBJECT" VARCHAR2(128),
|
|
"OPERATION" VARCHAR2(30),
|
|
"SOURCE_TYPE" VARCHAR2(10),
|
|
"SOURCE_ID" VARCHAR2(200),
|
|
"PROVIDER" VARCHAR2(30),
|
|
"MODEL_NAME" VARCHAR2(100),
|
|
"APP_USER" VARCHAR2(100),
|
|
"STATUS" VARCHAR2(10),
|
|
"ERROR_CODE" NUMBER,
|
|
"ERROR_MESSAGE" VARCHAR2(4000),
|
|
"DURATION_MS" NUMBER,
|
|
"PROMPT_CHARS" NUMBER,
|
|
"RESPONSE_CHARS" NUMBER,
|
|
CONSTRAINT "TB_26AI_TECH_LOG_PK" PRIMARY KEY ("LOG_ID") USING INDEX ENABLE
|
|
);
|
|
|
|
CREATE INDEX "TB_26AI_TECH_LOG_TS_IX" ON "TB_26AI_TECH_LOG" ("LOG_TS");
|
|
CREATE INDEX "TB_26AI_TECH_LOG_ST_IX" ON "TB_26AI_TECH_LOG" ("STATUS","LOG_TS");
|
|
|
|
COMMENT ON TABLE "TB_26AI_TECH_LOG" IS 'Log de cada chamada a Generative AI/embeddings feita pelo ampmInsights (sucesso ou erro) - nao guarda prompt/resposta completos, so metadados de uso (modelo, duracao, tamanho, status, erro). Usada para troubleshooting e monitoramento de consumo - ver docs/09-operacao-observabilidade.html.';
|
|
|
|
|
|
|
|
--------------------------------------------------------------------------------
|
|
-- SECAO 7 - PL/SQL de geracao de embeddings, RAG e insights (ampmInsights)
|
|
--------------------------------------------------------------------------------
|
|
|
|
CREATE OR REPLACE PROCEDURE PRC_26AI_TECH_LOG (
|
|
p_calling_object IN VARCHAR2,
|
|
p_operation IN VARCHAR2,
|
|
p_status IN VARCHAR2,
|
|
p_source_type IN VARCHAR2 DEFAULT NULL,
|
|
p_source_id IN VARCHAR2 DEFAULT NULL,
|
|
p_provider IN VARCHAR2 DEFAULT NULL,
|
|
p_model_name IN VARCHAR2 DEFAULT NULL,
|
|
p_error_code IN NUMBER DEFAULT NULL,
|
|
p_error_message IN VARCHAR2 DEFAULT NULL,
|
|
p_duration_ms IN NUMBER DEFAULT NULL,
|
|
p_prompt_chars IN NUMBER DEFAULT NULL,
|
|
p_response_chars IN NUMBER DEFAULT NULL
|
|
) AS
|
|
PRAGMA AUTONOMOUS_TRANSACTION;
|
|
/*
|
|
Projeto: ampmInsights
|
|
Objetivo: registrar em TB_26AI_TECH_LOG cada chamada a Generative AI/
|
|
embeddings (sucesso ou erro), para troubleshooting e
|
|
monitoramento de consumo (ver docs/09-operacao-observabilidade.html).
|
|
Autonomous transaction: pode ser chamada de dentro de functions invocadas
|
|
em contexto SQL sem interferir na transacao do chamador; nunca propaga erro
|
|
(uma falha ao logar nao pode derrubar a chamada real de IA).
|
|
*/
|
|
BEGIN
|
|
INSERT INTO TB_26AI_TECH_LOG (
|
|
calling_object, operation, source_type, source_id, provider, model_name,
|
|
app_user, status, error_code, error_message, duration_ms, prompt_chars,
|
|
response_chars
|
|
) VALUES (
|
|
p_calling_object, p_operation, p_source_type, p_source_id, p_provider,
|
|
p_model_name, NVL(V('APP_USER'), SYS_CONTEXT('USERENV','SESSION_USER')),
|
|
p_status, p_error_code, SUBSTR(p_error_message, 1, 4000), p_duration_ms,
|
|
p_prompt_chars, p_response_chars
|
|
);
|
|
COMMIT;
|
|
EXCEPTION
|
|
WHEN OTHERS THEN
|
|
NULL; -- logging nunca pode quebrar a chamada real
|
|
END;
|
|
/
|
|
|
|
CREATE OR REPLACE FUNCTION fnc_26ai_embed( p_string IN VARCHAR2,
|
|
p_emb_type IN VARCHAR2 DEFAULT 'COHERE',
|
|
p_credential IN VARCHAR2 DEFAULT 'OCI_CRED')
|
|
RETURN CLOB
|
|
AS
|
|
/*
|
|
Projeto: ampmInsights
|
|
Objetivo: gerar o embedding (vetor) de um texto, usando o provider indicado
|
|
em p_emb_type: ONNX (modelo local carregado na SECAO 4),
|
|
COHERE (OCI Generative AI - usado por padrao) ou vLLM (endpoint
|
|
self-hosted, opcional).
|
|
*/
|
|
v_embedding CLOB;
|
|
v_string CLOB;
|
|
v_url VARCHAR2(700) := 'https://inference.generativeai.sa-saopaulo-1.oci.oraclecloud.com/20231130/actions/embedText';
|
|
v_body JSON_OBJECT_T;
|
|
r DBMS_CLOUD_TYPES.RESP;
|
|
|
|
BEGIN
|
|
|
|
v_string := replace(replace(replace(p_string,chr(13),' '),chr(10),' '),'"','') ;
|
|
|
|
IF p_emb_type = 'ONNX' THEN
|
|
|
|
/* Pre-requisito: modelo ONNX carregado na SECAO 4 deste script (opcional). */
|
|
|
|
SELECT VECTOR_EMBEDDING( CLIP_VIT_LARGE_PATCH14_TXT USING v_string AS data ) AS embedding
|
|
INTO v_embedding;
|
|
|
|
ELSIF p_emb_type = 'COHERE' THEN
|
|
|
|
/* CUIDADO: dbms_vector_chain.utl_to_text(v_string) usa internamente o Oracle
|
|
Text Filter (processo externo ctxfilt) para converter documentos (PDF,
|
|
DOCX etc.) em texto puro. O erro DRG-11225 (third-party filter timed out)
|
|
indica que esse processo demorou mais que o timeout configurado. */
|
|
|
|
SELECT embed_vector
|
|
INTO v_embedding
|
|
FROM dual
|
|
CROSS JOIN TABLE(
|
|
dbms_vector_chain.utl_to_embeddings(
|
|
dbms_vector_chain.utl_to_text( v_string ),
|
|
json('{ "provider": "ocigenai",
|
|
"credential_name": "' || p_credential || '",
|
|
"url": "https://inference.generativeai.' || (SELECT param_value FROM TB_26AI_TECH_PARAMS WHERE param_name = 'GENAI_REGION') || '.oci.oraclecloud.com/20231130/actions/embedText",
|
|
"model": "cohere.embed-v4.0"
|
|
}')
|
|
)
|
|
) t
|
|
CROSS JOIN JSON_TABLE(
|
|
t.column_value,
|
|
'$[*]' COLUMNS (
|
|
embed_id NUMBER PATH '$.embed_id',
|
|
text_chunk VARCHAR2(4000) PATH '$.embed_data',
|
|
embed_vector CLOB PATH '$.embed_vector'
|
|
)
|
|
) AS et;
|
|
|
|
ELSIF p_emb_type = 'vLLM' THEN
|
|
-- Endpoint self-hosted opcional (ex.: vLLM atras de um load
|
|
-- balancer proprio). Ajuste "host" e "model" para o seu
|
|
-- ambiente antes de usar esta opcao; nao e necessaria para o
|
|
-- fluxo padrao (COHERE via OCI Generative AI).
|
|
DECLARE
|
|
params clob;
|
|
v_embedding2 vector;
|
|
BEGIN
|
|
|
|
params := '{
|
|
"provider": "openai",
|
|
"url": "https://<SUBSTITUA_PELO_SEU_ENDPOINT_VLLM>/embed/v1/embeddings",
|
|
"host": "local",
|
|
"model": "<SUBSTITUA_PELO_MODELO_QUE_VOCE_HOSPEDA>",
|
|
"batch_size": 50}';
|
|
|
|
v_embedding2 := dbms_vector_chain.utl_to_embedding( v_string , json(params)) ;
|
|
|
|
v_embedding := TO_CLOB(TO_CHAR( v_embedding2 ) ) ;
|
|
|
|
EXCEPTION
|
|
WHEN OTHERS THEN
|
|
DBMS_OUTPUT.PUT_LINE('Erro: ' || SQLCODE || ' - ' || SQLERRM);
|
|
PRC_26AI_TECH_LOG(
|
|
p_calling_object => 'FNC_26AI_EMBED',
|
|
p_operation => 'EMBEDDING',
|
|
p_status => 'ERROR',
|
|
p_provider => 'vLLM',
|
|
p_error_code => SQLCODE,
|
|
p_error_message => SQLERRM
|
|
);
|
|
END;
|
|
|
|
END IF;
|
|
|
|
RETURN v_embedding;
|
|
|
|
EXCEPTION
|
|
WHEN OTHERS THEN
|
|
-- Cobre os ramos ONNX/COHERE (o vLLM ja trata e loga o proprio erro
|
|
-- acima e nao propaga). Loga e repropaga sem mudar o comportamento
|
|
-- existente.
|
|
PRC_26AI_TECH_LOG(
|
|
p_calling_object => 'FNC_26AI_EMBED',
|
|
p_operation => 'EMBEDDING',
|
|
p_status => 'ERROR',
|
|
p_provider => p_emb_type,
|
|
p_error_code => SQLCODE,
|
|
p_error_message => SQLERRM
|
|
);
|
|
RAISE;
|
|
END;
|
|
/
|
|
|
|
|
|
|
|
CREATE OR REPLACE FUNCTION fnc_26ai_tech_rag(p_query VARCHAR2,
|
|
p_top_k IN NUMBER ,
|
|
p_credential in varchar2 default 'OCI_CRED',
|
|
p_app_user in varchar2 default V('APP_USER'),
|
|
p_source_type varchar2 default 'VUL' )
|
|
RETURN CLOB IS
|
|
/*
|
|
Projeto: ampmInsights
|
|
Objetivo: funcao de RAG (Retrieval-Augmented Generation) para "fale com os
|
|
seus dados" no dominio tecnico (vulnerabilidades e syslog).
|
|
*/
|
|
v_context CLOB;
|
|
v_pre_prompt CLOB;
|
|
v_prompt CLOB;
|
|
v_pre_prompt2 CLOB;
|
|
params_genai CLOB;
|
|
output CLOB;
|
|
query_vec VECTOR;
|
|
v_llm VARCHAR2(20) := 'LLAMA4'; -- [ LLAMA4 | OPENAI ]
|
|
v_genai_region TB_26AI_TECH_PARAMS.PARAM_VALUE%TYPE;
|
|
|
|
BEGIN
|
|
|
|
SELECT param_value INTO v_genai_region FROM TB_26AI_TECH_PARAMS WHERE param_name = 'GENAI_REGION';
|
|
|
|
-- embedding da pergunta do usuario
|
|
query_vec := to_vector( fnc_26ai_embed ( p_string => p_query, p_emb_type => 'COHERE' ) ) ;
|
|
|
|
FOR message_cursor IN (
|
|
SELECT lv.ID AS DOCID,
|
|
lv.EMBED_DATA AS BODY,
|
|
vector_distance( lv.EMBED_VECTOR, query_vec, cosine ) AS SCORE
|
|
FROM TB_26AI_TECH_VECTOR lv
|
|
WHERE source_type = p_source_type
|
|
ORDER BY SCORE
|
|
FETCH EXACT FIRST p_top_k ROWS ONLY
|
|
) LOOP
|
|
|
|
v_context := v_context || '"' || replace(replace(replace(replace(message_cursor.BODY,chr(10),null),chr(13),null),'"',''),'''','') || '",' ;
|
|
|
|
END LOOP;
|
|
|
|
-- Pre-requisito: credencial OCI_CRED criada na SECAO 3.
|
|
-- Referencia do corpo da chamada:
|
|
-- https://docs.oracle.com/en-us/iaas/api/#/en/generative-ai-inference/20231130/datatypes/GenerateTextDetails
|
|
IF v_llm = 'LLAMA4' THEN
|
|
|
|
params_genai := '{
|
|
"provider" : "ocigenai",
|
|
"credential_name" : "' || p_credential || '",
|
|
"url" : "https://inference.generativeai.' || v_genai_region || '.oci.oraclecloud.com/20231130/actions/chat",
|
|
"model": "meta.llama-4-maverick-17b-128e-instruct-fp8"}';
|
|
|
|
ELSIF v_llm = 'OPENAI' THEN
|
|
|
|
params_genai := '{
|
|
"provider" : "openai",
|
|
"credential_name" : "CRED_OPENAI",
|
|
"url" : "https://api.openai.com/v1/chat/completions",
|
|
"model" : "gpt-4.1-mini",
|
|
"temperature": 0.4
|
|
}';
|
|
|
|
END IF;
|
|
|
|
v_pre_prompt := 'Voce e um Analista Senior de Inteligencia Operacional especializado em analisar relatorios tecnicos e executivos previamente gerados.
|
|
|
|
Contexto de trabalho:
|
|
- Voce recebera:
|
|
1) A pergunta do usuario
|
|
2) Um conjunto de trechos recuperados da base vetorizada de relatorios (com metadados como report_id, data, area, severidade, prioridade, fonte).
|
|
- Sua tarefa e encontrar evidencias relevantes nesses relatorios e responder com precisao, sem inventar informacoes.
|
|
|
|
Regras obrigatorias:
|
|
- Use SOMENTE informacoes presentes nos trechos recuperados.
|
|
- Se faltar dado para responder algo, escreva explicitamente: "Informacao nao fornecida".
|
|
- Sempre cite as evidencias no formato: [report_id | secao/campo | data].
|
|
- Quando houver conflito entre relatorios, sinalize divergencia e indique qual evidencia e mais confiavel (recencia, completude, consistencia).
|
|
- Priorize risco de negocio, severidade e urgencia.
|
|
- Nao repita conteudo desnecessario; seja objetivo e acionavel.
|
|
|
|
Metodo de resposta:
|
|
1) Entenda a intencao da pergunta (comparar, diagnosticar, priorizar, tendencia, causa, acao).
|
|
2) Selecione os trechos mais relevantes por aderencia semantica a pergunta.
|
|
3) Consolide achados em linguagem executiva + tecnica.
|
|
4) Gere recomendacoes praticas com prioridade e esforco.
|
|
5) Indique lacunas de dados que limitam a conclusao.
|
|
|
|
Formato obrigatorio de saida:
|
|
## Resposta objetiva
|
|
- Responda em formato markdown, e use fontes com mesmo tamanho, porem com titulos em NEGRITO.
|
|
- Resposta direta a pergunta em 3 a 6 linhas.
|
|
|
|
## Evidencias encontradas
|
|
- Evidencia 1: <achado> [report_id | secao/campo | data]
|
|
- Evidencia 2: <achado> [report_id | secao/campo | data]
|
|
- Evidencia 3: <achado> [report_id | secao/campo | data]
|
|
|
|
## Diagnostico consolidado
|
|
- Causa/hipotese principal (Alta/Media/Baixa)
|
|
- Risco de curto prazo
|
|
- Risco de medio prazo
|
|
|
|
## Recomendacoes priorizadas
|
|
- P1: <acao> | Impacto: <...> | Esforco: <Baixo/Medio/Alto>
|
|
- P2: <acao> | Impacto: <...> | Esforco: <Baixo/Medio/Alto>
|
|
- P3: <acao> | Impacto: <...> | Esforco: <Baixo/Medio/Alto>
|
|
|
|
## Lacunas e proximos dados necessarios
|
|
- Informacao nao fornecida: <campo/contexto ausente>
|
|
- Dado adicional recomendado para aumentar confianca da resposta: <...>';
|
|
|
|
v_pre_prompt2 := '{ "role": "user","content": "Contexto:"' || v_context || ' "Pergunta": ' || p_query || '"}' ;
|
|
|
|
output := dbms_vector_chain.utl_to_generate_text( replace(replace(replace(replace(v_pre_prompt || v_pre_prompt2,chr(10),null),chr(13),null),'"',''),'''','') , json(params_genai));
|
|
|
|
RETURN output;
|
|
|
|
EXCEPTION
|
|
WHEN OTHERS THEN
|
|
-- Nao havia handler antes; loga e repropaga (comportamento de
|
|
-- propagar o erro ao chamador continua o mesmo).
|
|
PRC_26AI_TECH_LOG(
|
|
p_calling_object => 'FNC_26AI_TECH_RAG',
|
|
p_operation => 'RAG',
|
|
p_status => 'ERROR',
|
|
p_source_type => p_source_type,
|
|
p_provider => 'ocigenai',
|
|
p_error_code => SQLCODE,
|
|
p_error_message => SQLERRM
|
|
);
|
|
RAISE;
|
|
END;
|
|
/
|
|
|
|
|
|
|
|
-- Funcao auxiliar usada por integracoes do tipo MCP (Model Context Protocol),
|
|
-- caso a AM/PM/V8 Solution queira expor o RAG do ampmInsights como uma
|
|
-- ferramenta (tool) de um agente externo.
|
|
CREATE OR REPLACE FUNCTION FNC_26AI_TECH_MCP_V1 (
|
|
p_query IN VARCHAR2
|
|
) RETURN CLOB AS
|
|
V_TXT CLOB;
|
|
V_SQL CLOB;
|
|
BEGIN
|
|
SELECT fnc_26ai_tech_rag(p_query, 60, 'OCI_CRED', 'MCPUSER')
|
|
INTO V_TXT;
|
|
RETURN V_TXT;
|
|
END;
|
|
/
|
|
|
|
|
|
|
|
CREATE OR REPLACE FUNCTION FNC_26ai_rag (p_ai_prompt IN CLOB,
|
|
p_oci_cred IN VARCHAR2 DEFAULT 'OCI_CRED',
|
|
p_comp IN VARCHAR2
|
|
)
|
|
RETURN CLOB AS
|
|
/*
|
|
Projeto: ampmInsights
|
|
Objetivo: funcao global de chamada ao LLM (Llama 4, via OCI Generative AI)
|
|
usada pelo RAG e pela geracao de insights.
|
|
*/
|
|
v_gen_ai_endpoint VARCHAR2(500);
|
|
v_gen_ai_model VARCHAR2(500) := 'meta.llama-4-maverick-17b-128e-instruct-fp8';
|
|
resp DBMS_CLOUD_TYPES.RESP;
|
|
v_t0 PLS_INTEGER := DBMS_UTILITY.GET_TIME;
|
|
v_result CLOB;
|
|
BEGIN
|
|
SELECT 'https://inference.generativeai.' || param_value || '.oci.oraclecloud.com'
|
|
INTO v_gen_ai_endpoint
|
|
FROM TB_26AI_TECH_PARAMS WHERE param_name = 'GENAI_REGION';
|
|
|
|
resp := dbms_cloud.send_request(
|
|
credential_name => p_oci_cred,
|
|
uri => v_gen_ai_endpoint || '/20231130/actions/chat',
|
|
method => dbms_cloud.METHOD_POST,
|
|
body => utl_raw.cast_to_raw(json_object(
|
|
'compartmentId' value p_comp,
|
|
'servingMode' value
|
|
(json_object(
|
|
'modelId' value v_gen_ai_model,
|
|
'servingType' value 'ON_DEMAND'
|
|
)),
|
|
'chatRequest' value
|
|
(json_object(
|
|
'apiFormat' value 'GENERIC',
|
|
'messages' value
|
|
(json_array(JSON_OBJECT(
|
|
'role' value 'USER',
|
|
'content' value
|
|
(json_array(JSON_OBJECT(
|
|
'type' value 'TEXT',
|
|
'text' value p_ai_prompt
|
|
)))
|
|
))),
|
|
'temperature' value 0.1,
|
|
'topK' value -1
|
|
))
|
|
))
|
|
);
|
|
v_result := json_value( dbms_cloud.get_response_text(resp) , '$.chatResponse.choices[0].message.content[0].text') ;
|
|
|
|
PRC_26AI_TECH_LOG(
|
|
p_calling_object => 'FNC_26AI_RAG',
|
|
p_operation => 'CHAT',
|
|
p_status => 'OK',
|
|
p_provider => 'ocigenai',
|
|
p_model_name => v_gen_ai_model,
|
|
p_duration_ms => (DBMS_UTILITY.GET_TIME - v_t0) * 10,
|
|
p_prompt_chars => LENGTH(p_ai_prompt),
|
|
p_response_chars => LENGTH(v_result)
|
|
);
|
|
|
|
RETURN v_result;
|
|
|
|
EXCEPTION
|
|
WHEN OTHERS THEN
|
|
PRC_26AI_TECH_LOG(
|
|
p_calling_object => 'FNC_26AI_RAG',
|
|
p_operation => 'CHAT',
|
|
p_status => 'ERROR',
|
|
p_provider => 'ocigenai',
|
|
p_model_name => v_gen_ai_model,
|
|
p_error_code => SQLCODE,
|
|
p_error_message => SQLERRM,
|
|
p_duration_ms => (DBMS_UTILITY.GET_TIME - v_t0) * 10,
|
|
p_prompt_chars => LENGTH(p_ai_prompt)
|
|
);
|
|
RETURN 'Nao foi possivel gerar um texto com base nas informacoes.';
|
|
END;
|
|
/
|
|
|
|
|
|
|
|
CREATE OR REPLACE PROCEDURE prc_26ai_tech (p_rowid IN VARCHAR DEFAULT NULL,
|
|
p_oci_cred IN VARCHAR2 DEFAULT 'OCI_CRED',
|
|
p_comp IN VARCHAR2,
|
|
p_source_type VARCHAR2 DEFAULT 'VUL' )
|
|
/*
|
|
Projeto: ampmInsights
|
|
Gera o insight de IA (analise + diagnostico + recomendacoes + plano de acao)
|
|
para um registro de TB_26AI_TECH_V2 (vulnerabilidades) ou TB_26AI_TECH_SYS
|
|
(syslog), grava o resultado e cria o vetor (chunk) correspondente em
|
|
TB_26AI_TECH_VECTOR.
|
|
|
|
Para processamento em lote / carga inicial (rode manualmente uma vez, ou use
|
|
o botao "Gerar Insights em Lote" da aplicacao APEX, que cria um job via
|
|
DBMS_SCHEDULER lendo EMBEDDING_CREDENTIAL/EMBEDDING_COMPARTMENT a partir de
|
|
TB_26AI_TECH_PARAMS - ver SECAO 2). O bloco abaixo tambem le o compartimento
|
|
direto da tabela de configuracao, entao nao ha nenhum OCID para colar aqui:
|
|
|
|
DECLARE
|
|
v_resp CLOB;
|
|
v_comp TB_26AI_TECH_PARAMS.PARAM_VALUE%TYPE;
|
|
BEGIN
|
|
SELECT param_value INTO v_comp FROM TB_26AI_TECH_PARAMS WHERE param_name = 'EMBEDDING_COMPARTMENT';
|
|
FOR r1 IN (SELECT rowid cid FROM TB_26AI_TECH_v2 WHERE insight_report IS NULL) LOOP
|
|
PRC_26AI_TECH (p_rowid => r1.cid,
|
|
p_oci_cred => 'OCI_CRED',
|
|
p_comp => v_comp,
|
|
p_source_type => 'VUL');
|
|
END LOOP;
|
|
END;
|
|
/
|
|
*/
|
|
AS
|
|
v_pre_prompt CLOB;
|
|
v_customer_data CLOB;
|
|
v_pre_prompt_json CLOB;
|
|
v_response CLOB;
|
|
v_json CLOB;
|
|
v_error CLOB;
|
|
v_genai_region TB_26AI_TECH_PARAMS.PARAM_VALUE%TYPE;
|
|
BEGIN
|
|
|
|
SELECT param_value INTO v_genai_region FROM TB_26AI_TECH_PARAMS WHERE param_name = 'GENAI_REGION';
|
|
|
|
IF p_source_type = 'VUL' THEN -- vulnerabilidades
|
|
|
|
v_pre_prompt :='Voce e um analista senior de dados e operacoes.
|
|
Sua tarefa e interpretar os dados, comparar os resultados e produzir um relatorio executivo e tecnico acionavel.
|
|
|
|
Objetivo:
|
|
Gerar insights em 4 blocos:
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|
1) Analise
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|
2) Diagnostico
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|
3) Recomendacoes
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|
4) Plano de acao
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|
|
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Regras de qualidade:
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|
- Nao invente dados ausentes. Quando faltar contexto, declare explicitamente "Informacao nao fornecida".
|
|
- Seja especifico, com linguagem executiva + tecnica.
|
|
- Priorize risco real de negocio e explorabilidade.
|
|
- Sempre indicar severidade e prioridade.
|
|
- Sempre incluir acoes de curto, medio e longo prazo.
|
|
- Quando possivel, referenciar boas praticas (OWASP, NIST, CIS, CVE/CWE).
|
|
|
|
Formato obrigatorio da resposta:
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|
## 1. Analise
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- Resumo executivo (5 a 8 linhas)
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|
- Principais metricas observadas
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|
- Pontos fora do padrao (outliers/anomalias)
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|
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|
## 2. Diagnostico
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|
- Causas provaveis por ordem de impacto (Alta/Media/Baixa)
|
|
- Evidencias que sustentam cada causa (referenciando campos do JSON)
|
|
- Riscos de curto e medio prazo se nada for feito
|
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|
|
## 3. Recomendacoes
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|
Para cada recomendacao, informe:
|
|
- Acao recomendada
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|
- Problema que resolve
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|
- Impacto esperado
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|
- Esforco estimado (Baixo/Medio/Alto)
|
|
- Prioridade (P1/P2/P3)
|
|
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## 4. Plano de acao (30-60-90 dias)
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|
- 30 dias: acoes imediatas e "quick wins"
|
|
- 60 dias: ajustes estruturais
|
|
- 90 dias: consolidacao e otimizacao
|
|
Para cada etapa, incluir:
|
|
- Responsavel sugerido (perfil/funcao)
|
|
- Dependencias
|
|
- Metrica de sucesso (KPI)
|
|
- Criterio de conclusao';
|
|
|
|
|
|
v_pre_prompt_json := '## FORMATO DE SAIDA JSON
|
|
Quando solicitado no modo JSON, responda EXCLUSIVAMENTE com o objeto JSON
|
|
valido conforme o schema abaixo, sem texto antes ou depois, sem markdown,
|
|
sem blocos de codigo. O JSON deve ser parseable diretamente.
|
|
Campos nao avaliaveis por qualidade de imagem devem receber null.
|
|
Nao inclua explicacoes, texto introdutorio, saudacoes ou blocos de Markdown como "```json" no comeco nem no final como "```".
|
|
|
|
## Exemplo JSON:
|
|
Retorne um JSON valido (sem comentarios), espelhando o relatorio:
|
|
{
|
|
"id": "",
|
|
"titulo": "",
|
|
"analise": {
|
|
"resumo_tecnico": "",
|
|
"vetor_ataque": "",
|
|
"pre_condicoes": [],
|
|
"impacto_cia": {
|
|
"confidencialidade": "",
|
|
"integridade": "",
|
|
"disponibilidade": ""
|
|
}
|
|
},
|
|
"diagnostico": {
|
|
"causa_raiz": "",
|
|
"classificacao": {
|
|
"cwe": "",
|
|
"owasp": ""
|
|
},
|
|
"severidade": "",
|
|
"probabilidade_exploracao": "",
|
|
"impacto_negocio": "",
|
|
"prioridade_final": "",
|
|
"justificativa": ""
|
|
},
|
|
"recomendacoes": [
|
|
{
|
|
"acao": "",
|
|
"tipo": "corretiva|preventiva|detectiva",
|
|
"esforco": "baixo|medio|alto",
|
|
"dependencias": []
|
|
}
|
|
],
|
|
"plano_acao": [
|
|
{
|
|
"prazo": "curto|medio|longo",
|
|
"etapa": "",
|
|
"responsavel_sugerido": "",
|
|
"deadline_sugerido": "",
|
|
"resultado_esperado": "",
|
|
"criterio_aceite": ""
|
|
}
|
|
],
|
|
"lacunas_informacao": []
|
|
}';
|
|
|
|
SELECT json_object(
|
|
'AGE_IN_DAYS' VALUE AGE_IN_DAYS,
|
|
'ASSET_DISPLAY_IPV4_ADDRESS' VALUE ASSET_DISPLAY_IPV4_ADDRESS,
|
|
'ASSET_ID' VALUE ASSET_ID,
|
|
'ASSET_NAME' VALUE ASSET_NAME,
|
|
'ASSET_TAGS' VALUE ASSET_TAGS,
|
|
'DEFINITION_EXPLOITABILITY_EASE' VALUE DEFINITION_EXPLOITABILITY_EASE,
|
|
'DEFINITION_FAMILY' VALUE DEFINITION_FAMILY,
|
|
'DEFINITION_ID' VALUE DEFINITION_ID,
|
|
'DEFINITION_NAME' VALUE DEFINITION_NAME,
|
|
'DEFINITION_VPR_SCORE' VALUE DEFINITION_VPR_SCORE,
|
|
'FIRST_OBSERVED' VALUE FIRST_OBSERVED,
|
|
'ID' VALUE ID,
|
|
'LAST_SEEN' VALUE LAST_SEEN,
|
|
'OUTPUT' VALUE OUTPUT,
|
|
'PROTOCOL' VALUE PROTOCOL,
|
|
'RESURFACED_DATE' VALUE RESURFACED_DATE,
|
|
'SEVERITY' VALUE SEVERITY,
|
|
'STATE' VALUE STATE,
|
|
'INSIGHT_REPORT' VALUE INSIGHT_REPORT,
|
|
'ID_INSIGHT' VALUE ID_INSIGHT,
|
|
'NOME' VALUE NOME,
|
|
'EMPRESA' VALUE EMPRESA,
|
|
'CLASSE' VALUE CLASSE,
|
|
'AMBIENTE' VALUE AMBIENTE,
|
|
'STATUS_OPERACIONAL' VALUE STATUS_OPERACIONAL,
|
|
'DESCRICAO' VALUE DESCRICAO,
|
|
'SOX' VALUE SOX,
|
|
'COFRE' VALUE COFRE,
|
|
'ENDERECO_IP' VALUE ENDERECO_IP,
|
|
'SISTEMA_OPERACIONAL' VALUE SISTEMA_OPERACIONAL,
|
|
'TIPO_DE_REDE' VALUE TIPO_DE_REDE,
|
|
'IS_VIRTUAL' VALUE IS_VIRTUAL,
|
|
'CRITICIDADE' VALUE CRITICIDADE,
|
|
'INSTANCIAS_BANCOS' VALUE INSTANCIAS_BANCOS,
|
|
'APLICACOES_RELACIONADAS' VALUE APLICACOES_RELACIONADAS,
|
|
'JANELAS_DE_MANUTENCAO' VALUE JANELAS_DE_MANUTENCAO,
|
|
'ANALISTA_RESPONSAVEL' VALUE ANALISTA_RESPONSAVEL,
|
|
'ANALISTAS_RESPONSAVEIS' VALUE ANALISTAS_RESPONSAVEIS,
|
|
'GERENCIADO_PELO_GRUPO' VALUE GERENCIADO_PELO_GRUPO,
|
|
'GRUPOS_RESPONSAVEIS' VALUE GRUPOS_RESPONSAVEIS,
|
|
'GRUPO_RESPONSAVEL' VALUE GRUPO_RESPONSAVEL,
|
|
'EDR' VALUE EDR,
|
|
'TENABLE' VALUE TENABLE,
|
|
'SIEM' VALUE SIEM,
|
|
'APPLIANCE' VALUE APPLIANCE
|
|
) AS my_json
|
|
INTO v_customer_data
|
|
FROM v_26ai_tech a
|
|
WHERE cid = p_rowid;
|
|
|
|
v_response := FNC_26ai_rag( p_ai_prompt => v_pre_prompt || '. Dados: ' || v_customer_data,
|
|
p_oci_cred => p_oci_cred,
|
|
p_comp => p_comp
|
|
);
|
|
|
|
v_json := replace( replace( FNC_26ai_rag( p_ai_prompt => 'MODO JSON: ' || v_pre_prompt || ' ' || v_pre_prompt_json || '. Dados: ' || v_customer_data,
|
|
p_oci_cred => p_oci_cred,
|
|
p_comp => p_comp
|
|
) ,'```json','' ),'```','' );
|
|
|
|
UPDATE TB_26AI_TECH_v2
|
|
SET insight_report = v_response,
|
|
insight_json = v_json
|
|
WHERE rowid = p_rowid;
|
|
|
|
ELSIF p_source_type = 'SYS' THEN -- SYSLOG
|
|
|
|
v_pre_prompt :='Voce e um Assistente de Decisao Operacional especializado em interpretacao de eventos Syslog
|
|
gerados por servidores Linux que executam bancos de dados Oracle.
|
|
|
|
Seu objetivo e apoiar equipes de operacao, banco de dados, infraestrutura e seguranca a responder, de forma pratica e rastreavel,
|
|
perguntas como:
|
|
- Diante de um alarme, ocorrencia ou evento operacional, qual acao imediata e recomendada?
|
|
- Existe historico parecido nos dados recuperados?
|
|
- Qual procedimento operacional se aplica?
|
|
- Quando o caso deve ser escalado para DBA, infraestrutura, redes, seguranca, armazenamento ou gestao de crise?
|
|
- Qual evidencia do Syslog sustenta a recomendacao?
|
|
|
|
Esquema dos dados:
|
|
- `id`: identificador sequencial do evento no CSV.
|
|
- `timestamp`: data e hora do evento em formato ISO com fuso horario.
|
|
- `host`: servidor que gerou o evento.
|
|
- `facility`: origem Syslog, como `daemon`, `local0`, `kern`, `authpriv` ou `cron`.
|
|
- `severity`: severidade Syslog, como `info`, `notice`, `warning`, `err` ou `crit`.
|
|
- `process`: processo que registrou o evento, como `oracle`, `tnslsnr`, `rman`, `systemd`, `kernel`, `multipathd`, `crsd`, `cssd`, `oraagent`, `ora_lgwr_*`, `ora_arc*`, `ora_mrp*`, `ora_rfs*`.
|
|
- `pid`: identificador do processo.
|
|
- `oracle_instance`: instancia Oracle relacionada, como `PROD`, `STBY` ou `RAC1`.
|
|
- `message`: mensagem operacional normalizada.
|
|
- `raw_syslog`: linha Syslog original ou aproximada.
|
|
|
|
Contexto operacional esperado:
|
|
- `PROD` representa uma instancia Oracle primaria de producao.
|
|
- `STBY` representa uma instancia standby/Data Guard.
|
|
- `RAC1` representa um ambiente Oracle RAC/Clusterware.
|
|
- Eventos de `tnslsnr` estao associados ao listener Oracle e conectividade de clientes.
|
|
- Eventos de `rman` indicam operacoes de backup e recuperacao.
|
|
- Eventos `ora_arc*` indicam arquivamento de redo logs.
|
|
- Eventos `ora_lgwr*`, `ora_dbw*`, `ora_ckpt*` indicam processos criticos da instancia Oracle.
|
|
- Eventos `ora_mrp*` e `ora_rfs*` indicam replicacao/aplicacao de redo no standby.
|
|
- Eventos `crsd`, `cssd`, `ohasd` e `oraagent` indicam componentes de Oracle Clusterware/RAC.
|
|
- Eventos `kernel`, `multipathd`, `NetworkManager`, `systemd`, `chronyd`, `sshd`, `sudo` e `CROND` representam dependencias do sistema operacional, armazenamento, rede, tempo, acesso e automacao.
|
|
|
|
Regras de interpretacao:
|
|
1. Use prioritariamente os trechos recuperados pelo RAG. Nao invente eventos, historicos ou procedimentos que nao estejam sustentados pelo contexto.
|
|
2. Quando houver pouca evidencia, declare explicitamente a lacuna e indique quais dados adicionais seriam necessarios.
|
|
3. Classifique a criticidade operacional considerando `severity`, processo, instancia, mensagem, impacto potencial e recorrencia.
|
|
4. Diferencie eventos informativos de eventos que exigem acao.
|
|
5. Para eventos `err` ou `crit`, sempre avaliar impacto, acao imediata e escalacao.
|
|
6. Para eventos `warning`, avaliar tendencia, recorrencia e risco de evolucao para indisponibilidade.
|
|
7. Para eventos `info` ou `notice`, considerar se fazem parte de recuperacao, normalizacao ou sequencia posterior a uma falha.
|
|
8. Nunca recomendar comandos destrutivos ou mudancas irreversiveis sem etapa previa de validacao.
|
|
9. Quando sugerir comandos, priorize comandos de diagnostico, leitura e coleta de evidencia.
|
|
10. Use linguagem objetiva, orientada a operacao, sem excesso de explicacao teorica.
|
|
|
|
Padroes relevantes para decisao:
|
|
- `ORA-00600`: erro interno Oracle. Tratar como criticidade alta ou critica. Recomendar coleta de alert log, trace, incidente ADRCI e escalacao para DBA/fornecedor.
|
|
- `ORA-00257`: erro de archiver/FRA cheia. Tratar como risco direto de bloqueio de conexoes e indisponibilidade. Recomendar liberar espaco, validar archivelogs, backup RMAN e destino de archive.
|
|
- `RMAN-03009`: falha de backup. Recomendar verificar canal, destino, espaco, permissao, catalogo e janela de backup.
|
|
- `ORA-01034`: instancia Oracle indisponivel. Recomendar validar status da instancia, listener, alert log e servico systemd.
|
|
- `TNS-12535`: timeout de listener/conectividade. Recomendar validar rede, firewall, listener, carga e origem do cliente.
|
|
- `ORA-00060`: deadlock. Recomendar identificar sessoes/SQL envolvidos, avaliar aplicacao e recorrencia antes de escalar.
|
|
- `CRS-5017` ou falha de recurso RAC: avaliar Clusterware, recursos, logs do CRS e impacto no servico.
|
|
- Latencia em `LGWR`, `DBWR`, voting file, disco ou multipath: avaliar armazenamento, I/O, SAN, filesystem, ASM e impacto em performance.
|
|
- Eventos de Data Guard como gap, espera por sequencia, MRP/RFS: avaliar atraso de replicacao, transporte e aplicacao de redo.
|
|
- Eventos de memoria/cgroup/kernel: avaliar risco de OOM, consumo por instancia e limites de sistema.
|
|
- Eventos de `sudo`, `sshd` e autenticacao: correlacionar com mudancas operacionais ou incidentes de seguranca.
|
|
|
|
Tarefa:
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|
Gere um report de decisao operacional com base na pergunta do usuario e no contexto recuperado.
|
|
|
|
Formato obrigatorio da resposta:
|
|
1. Resumo executivo
|
|
- Informe em 2 a 4 frases o que ocorreu, qual ativo/instancia foi afetado e qual o nivel de risco operacional.
|
|
2. Evidencias encontradas no Syslog
|
|
- Liste os eventos mais relevantes.
|
|
- Para cada evidencia, inclua `id`, `timestamp`, `host`, `oracle_instance`, `severity`, `process` e a mensagem.
|
|
- Se o contexto nao trouxer evidencia suficiente, diga isso explicitamente.
|
|
3. Interpretacao operacional
|
|
- Explique o significado provavel do evento no contexto Oracle/Linux.
|
|
- Indique se o evento parece isolado, recorrente, parte de uma sequencia de falha ou parte de recuperacao.
|
|
4. Acao recomendada
|
|
- Liste a acao imediata recomendada.
|
|
- Priorize contencao, diagnostico e reducao de impacto.
|
|
- Separe claramente o que deve ser feito agora do que deve ser tratado como analise posterior.
|
|
5. Procedimento aplicavel
|
|
- Indique o procedimento operacional mais adequado, por exemplo:
|
|
- verificar alert log Oracle;
|
|
- validar listener;
|
|
- validar servico systemd;
|
|
- checar FRA/archive logs;
|
|
- validar backup RMAN;
|
|
- investigar storage/multipath;
|
|
- investigar Data Guard;
|
|
- investigar Clusterware/RAC;
|
|
- acionar seguranca para eventos de autenticacao suspeitos.
|
|
6. Confianca da recomendacao
|
|
- Informe `Alta`, `Media` ou `Baixa`.
|
|
- Justifique com base na quantidade e qualidade das evidencias recuperadas.
|
|
Regras finais:
|
|
- Responda em portugues do Brasil.
|
|
- Seja objetivo e operacional.
|
|
- Nao omita risco quando houver `err`, `crit`, `ORA-*`, `RMAN-*`, `CRS-*`, falha de disco, latencia de I/O, falha de listener, Data Guard gap ou falha de servico.
|
|
- Nao declare causa raiz definitiva sem evidencia suficiente.
|
|
- Sempre diferencie fato observado, inferencia e recomendacao.';
|
|
|
|
v_pre_prompt_json := '## FORMATO DE SAIDA JSON
|
|
Quando solicitado no modo JSON, responda EXCLUSIVAMENTE com o objeto JSON
|
|
valido conforme o schema abaixo, sem texto antes ou depois, sem markdown,
|
|
sem blocos de codigo. O JSON deve ser parseable diretamente.
|
|
Campos nao avaliaveis por qualidade de imagem devem receber null.
|
|
Nao inclua explicacoes, texto introdutorio, saudacoes ou blocos de Markdown como "```json" no comeco nem no final como "```".
|
|
|
|
## Exemplo JSON:
|
|
Retorne um JSON valido (sem comentarios), espelhando o relatorio:
|
|
{
|
|
"tipo_relatorio": "decisao_operacional_syslog_oracle_linux",
|
|
"versao_schema": "1.0",
|
|
"fonte_dados": {
|
|
"arquivo_csv": "syslog_oracle_linux_examples.csv",
|
|
"mecanismo": "RAG",
|
|
"modelo_destino": "Llama 4",
|
|
"campos_csv": [
|
|
"id",
|
|
"timestamp",
|
|
"host",
|
|
"facility",
|
|
"severity",
|
|
"process",
|
|
"pid",
|
|
"oracle_instance",
|
|
"message",
|
|
"raw_syslog"
|
|
]
|
|
},
|
|
"classificacao_evento": {
|
|
"nivel_risco": "Baixo|Medio|Alto|Critico",
|
|
"severidade_syslog": "info|notice|warning|err|crit",
|
|
"categoria": "Banco de dados|Sistema operacional|Rede|Storage|Seguranca|Backup|Data Guard|RAC|Autenticacao",
|
|
"impacto_potencial": "Descrever impacto operacional provavel",
|
|
"estado": "Informativo|Em investigacao|Acao requerida|Escalado|Resolvido"
|
|
},
|
|
"resumo_executivo": {
|
|
"descricao": "Resumo em 2 a 4 frases do evento ou alarme analisado",
|
|
"ativo_afetado": {
|
|
"host": "Nome do servidor afetado",
|
|
"oracle_instance": "Instancia Oracle afetada",
|
|
"processo": "Processo principal relacionado ao evento"
|
|
},
|
|
"risco_operacional": "Descricao objetiva do risco",
|
|
"recomendacao_curta": "Acao recomendada em uma frase"
|
|
},
|
|
"evidencias_syslog": [
|
|
{
|
|
"id": 0,
|
|
"timestamp": "YYYY-MM-DDTHH:MM:SS-03:00",
|
|
"host": "host_origem",
|
|
"facility": "facility_syslog",
|
|
"severity": "severity_syslog",
|
|
"process": "processo_origem",
|
|
"pid": 0,
|
|
"oracle_instance": "instancia_oracle",
|
|
"message": "mensagem_normalizada",
|
|
"raw_syslog": "linha_syslog_original",
|
|
"relevancia": "Alta|Media|Baixa"
|
|
}
|
|
],
|
|
"interpretacao_operacional": {
|
|
"fato_observado": "O que foi observado diretamente no Syslog",
|
|
"inferencia": "Interpretacao operacional baseada nas evidencias",
|
|
"possivel_causa": "Hipotese provavel, sem declarar causa raiz definitiva sem evidencia",
|
|
"sequencia_eventos": "Evento isolado, sequencia de falha, recuperacao ou recorrencia",
|
|
"recorrencia": "Isolado|Recorrente|Sequencia de falha|Recuperacao|Indeterminado"
|
|
},
|
|
"acoes_recomendadas": {
|
|
"imediatas": [
|
|
{
|
|
"prioridade": 1,
|
|
"acao": "Acao imediata recomendada",
|
|
"objetivo": "Resultado esperado da acao",
|
|
"responsavel_sugerido": "Operacao N1|Operacao N2|DBA Oracle|Linux/Infraestrutura|Storage|Redes|Seguranca|Sustentacao de Aplicacao|Gestao de Crise"
|
|
}
|
|
]
|
|
}';
|
|
|
|
SELECT json_object(
|
|
'ID_1' VALUE a."ID_1",
|
|
'ID' VALUE a."ID",
|
|
'TIMESTAMP' VALUE a."TIMESTAMP",
|
|
'HOST' VALUE a."HOST",
|
|
'FACILITY' VALUE a."FACILITY",
|
|
'SEVERITY' VALUE a."SEVERITY",
|
|
'PROCESS' VALUE a."PROCESS",
|
|
'PID' VALUE a."PID",
|
|
'ORACLE_INSTANCE' VALUE a."ORACLE_INSTANCE",
|
|
'MESSAGE' VALUE a."MESSAGE",
|
|
'RAW_SYSLOG' VALUE a."RAW_SYSLOG"
|
|
) AS my_json
|
|
INTO v_customer_data
|
|
FROM "TB_26AI_TECH_SYS" a
|
|
WHERE rowid = p_rowid;
|
|
|
|
v_response := FNC_26ai_rag( p_ai_prompt => v_pre_prompt || '. Dados: ' || v_customer_data,
|
|
p_oci_cred => p_oci_cred,
|
|
p_comp => p_comp
|
|
);
|
|
|
|
UPDATE TB_26AI_TECH_SYS
|
|
SET insight_report = v_response,
|
|
insight_json = v_json
|
|
WHERE rowid = p_rowid;
|
|
|
|
END IF;
|
|
|
|
|
|
IF length(v_response) > 0 THEN
|
|
|
|
-- vetorizacao do relatorio gerado
|
|
INSERT INTO TB_26AI_TECH_VECTOR
|
|
SELECT et.embed_id,
|
|
v_response,
|
|
et.embed_vector,
|
|
null,
|
|
p_rowid,
|
|
p_source_type
|
|
FROM dual
|
|
CROSS JOIN TABLE(
|
|
DBMS_VECTOR_CHAIN.UTL_TO_EMBEDDINGS(
|
|
( v_response ) ,
|
|
json('{ "provider": "ocigenai",
|
|
"credential_name": "' || p_oci_cred || '",
|
|
"url": "https://inference.generativeai.' || v_genai_region || '.oci.oraclecloud.com/20231130/actions/embedText",
|
|
"model": "cohere.embed-v4.0"
|
|
}')
|
|
)
|
|
) t
|
|
CROSS JOIN JSON_TABLE(
|
|
t.column_value, '$[*]'
|
|
COLUMNS (
|
|
embed_id NUMBER PATH '$.embed_id',
|
|
text_chunk VARCHAR2(4000) PATH '$.embed_data',
|
|
embed_vector CLOB PATH '$.embed_vector'
|
|
)
|
|
) AS et;
|
|
|
|
PRC_26AI_TECH_LOG(
|
|
p_calling_object => 'PRC_26AI_TECH',
|
|
p_operation => 'EMBEDDING',
|
|
p_status => 'OK',
|
|
p_source_type => p_source_type,
|
|
p_source_id => p_rowid,
|
|
p_provider => 'ocigenai',
|
|
p_model_name => 'cohere.embed-v4.0',
|
|
p_prompt_chars => LENGTH(v_response)
|
|
);
|
|
|
|
END IF;
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PRC_26AI_TECH_LOG(
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p_calling_object => 'PRC_26AI_TECH',
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p_operation => 'INSIGHT_PIPELINE',
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p_status => 'OK',
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p_source_type => p_source_type,
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p_source_id => p_rowid
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);
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COMMIT;
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EXCEPTION
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WHEN OTHERS THEN
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v_error := sqlerrm;
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PRC_26AI_TECH_LOG(
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p_calling_object => 'PRC_26AI_TECH',
|
|
p_operation => 'INSIGHT_PIPELINE',
|
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p_status => 'ERROR',
|
|
p_source_type => p_source_type,
|
|
p_source_id => p_rowid,
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p_error_code => SQLCODE,
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p_error_message => v_error
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);
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-- Antes, o erro tecnico (sqlerrm) era gravado direto em insight_report e
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-- ficava visivel pro usuario de negocio no modal. Agora o erro completo
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-- vai so pro log (TB_26AI_TECH_LOG); o usuario ve uma mensagem amigavel.
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IF p_source_type = 'VUL' THEN
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UPDATE TB_26AI_TECH_v2
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SET insight_report = 'Nao foi possivel gerar o insight para este registro no momento.',
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insight_json = null
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WHERE rowid = p_rowid;
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ELSIF p_source_type = 'SYS' THEN
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UPDATE TB_26AI_TECH_SYS
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SET insight_report = 'Nao foi possivel gerar o insight para este registro no momento.',
|
|
insight_json = null
|
|
WHERE rowid = p_rowid;
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END IF;
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COMMIT;
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END;
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/
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-- SECAO 8 - Instalar a aplicacao APEX (ampmInsights)
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-- etapa 1) Criar um workspace APEX (ou reutilizar um existente).
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-- etapa 2) Acessar o workspace usando o usuario de banco AMPMINSIGHTS criado
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-- na SECAO 1 (App Builder > associar o schema AMPMINSIGHTS ao
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-- workspace, se ainda nao estiver associado).
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-- etapa 3) Fazer upload do arquivo 02_ampminsights_apex_app.sql (instalacao
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-- da aplicacao). Confirmar que o "parsing schema" e AMPMINSIGHTS.
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-- Confirmar "Run and Build".
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-- etapa 4) Executar a aplicacao (logar com um usuario criado dentro da
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-- propria aplicacao, ou com o esquema de autenticacao configurado).
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-- etapa 5) Carregar os dados de CMDB (ativos/servidores).
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-- etapa 6) Carregar os dados de vulnerabilidades.
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-- etapa 7) Iniciar o processo de geracao de relatorios (insights) e
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-- vetorizacao (botao "Gerar Insights em Lote" na aplicacao, que cria
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-- um job via DBMS_SCHEDULER usando os parametros da SECAO 2).
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-- Veja o passo a passo detalhado, com telas e checklist, em:
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-- docs/05-passo-a-passo-apex.html
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-- ANEXO - Limitacoes conhecidas / roadmap (herdadas do ambiente original)
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-- 1) Os vetores (TB_26AI_TECH_VECTOR) nao sao removidos automaticamente em um
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-- eventual reprocessamento de um insight ja existente - avaliar rotina de
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-- limpeza/DELETE antes de reprocessar em massa.
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-- 2) A carga de dados (Data Load) atual faz "append": reexecutar uma carga
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-- pode gerar linhas duplicadas se o usuario nao tiver certeza de que os
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-- dados ja carregados nao estao duplicados (isso pode afetar contagens
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-- e indicadores). Considere um processo de MERGE/UPSERT como evolucao.
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-- ANEXO - Objetos do ambiente de origem NAO incluidos neste script
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-- O schema original continha ainda os objetos abaixo, confirmados (via
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-- inspecao do export da aplicacao) como NAO referenciados por
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-- 02_ampminsights_apex_app.sql. Foram deixados de fora desta linha de base
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-- limpa (V1) para nao carregar objetos orfaos no ambiente do cliente:
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-- DEMO_TECHNOLOGY
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-- DR$IDX_CONTENT_TECHNOLOGIES$N / $I / $B / $C / $K / $Q / $U (indice
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-- Oracle Text orfao, sem tabela base associada no export analisado)
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-- Caso alguma dessas pecas seja necessaria no seu caso de uso, recrie-a
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-- manualmente antes de prosseguir.
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