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fnc_26ai_rag_aiagent.sql
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fnc_26ai_rag_aiagent.sql
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@@ -0,0 +1,125 @@
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create or replace FUNCTION fnc_26ai_rag_aiagent(p_query VARCHAR2,
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p_top_k IN NUMBER ,
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p_prompt_length out number,
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p_credential in varchar2 default 'OCI_CRED',
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p_app_user in varchar2 default V('APP_USER') )
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RETURN CLOB IS
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/*
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Criado por: fernando.leal@oracle.com
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Data: Oct/2025
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Objetivo: demonstrar casos de uso do Oracle AI Database 26ai
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v1 - funcao de RAG para estudo explorar "fale com seus dados" (quando nao ter AgentAI disponivel para exibicao) - leal
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*/
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v_context CLOB;
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v_pre_prompt clob;
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v_prompt clob;
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v_pre_prompt2 clob;
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params_genai CLOB;
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output CLOB;
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query_vec VECTOR;
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-- https://docs.oracle.com/en/database/oracle/oracle-database/23/arpls/dbms_vector_chain1.html#GUID-017C9002-194C-48E5-B59B-EF5C60BC8405
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v_llm varchar2(20) := 'LLAMA4'; -- [ LLAMA4 | OPENAI ]
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BEGIN
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-- embedding do prompt para dedicated
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query_vec := to_vector( fnc_26ai_embed ( p_string => p_query, p_emb_type => 'COHERE' ) );
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for message_cursor in (
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select lv.ID as DOCID,
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lv.EMBED_DATA as BODY,
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vector_distance(lv.EMBED_VECTOR, query_vec, cosine ) AS SCORE,
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lv.FILE_NAME
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from TB_26AI_AIAGENT_VECTOR lv
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where lower(p_query) <> 'oi'
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and lower(p_query) <> 'ola'
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||||
and lower(p_query) <> 'olá'
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||||
and lower(p_query) <> 'bom dia'
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and lower(p_query) <> 'boa tarde'
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||||
and lower(p_query) <> 'teste'
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||||
-- and vector_distance(lv.EMBED_VECTOR, query_vec, cosine ) >= 8/10
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and ( upper(USER_NAME) like 'ADMIN%' or upper(USER_NAME) = upper(p_app_user) )
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order by SCORE
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FETCH EXACT FIRST p_top_k ROWS ONLY
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) loop
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v_context := v_context || '"' || replace(replace(replace(replace(message_cursor.BODY || ' - Citations: ' || message_cursor.file_name ,
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chr(10),null),chr(13),null),'"',''),'''','') || '",' ;
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end loop;
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--
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-- pre requisito sao as credenciais definidas com nome OCI_CRED criadas a partir de dbms_vector.create_credential
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--
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-- para montar request body abaixo: https://docs.oracle.com/en-us/iaas/api/#/en/generative-ai-inference/20231130/datatypes/GenerateTextDetails
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--
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if v_llm = 'LLAMA4' then
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params_genai := '{
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"provider" : "ocigenai",
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||||
"credential_name" : "' || p_credential || '",
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||||
"url" : "https://inference.generativeai.us-chicago-1.oci.oraclecloud.com/20231130/actions/chat",
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"model": "meta.llama-4-maverick-17b-128e-instruct-fp8"}';
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||||
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elsif v_llm = 'OPENAI' then
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||||
params_genai := '{
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||||
"provider" : "openai",
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||||
"credential_name" : "CRED_OPENAI",
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||||
"url" : "https://api.openai.com/v1/chat/completions",
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"model" : "gpt-4.1-mini",
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"temperature": 0.4
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}';
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end if;
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-- augmented prompt atraves do vetor criado no banco
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v_pre_prompt := '"messages": [
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{
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"role": "system",
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"content": "Objetivo
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Resgate informações dos documentos de modo a trazer explicações claras e objetivas.
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Escopo
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• Responda apenas sobre informações contidas em documentos.
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• Se a pergunta não estiver nesse escopo, retorne com recusa educada.
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• Se o prompt tiver um"oi", "olá", "bom dia", ou qualquer tipo de saudação, retorne apenas "Como posso lhe ajudar?"
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• Sempre cite a origem da resposta, descrita em "Citations" (nome do arquivo PDF, DOC ou imagem PNG, JPG, etc)
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Formato da resposta
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• A saída deve ser obrigatoriamente em listas e tópicos, nunca em parágrafos corridos.
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• Estrutura fixa da resposta:
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• Título curto com o insight principal.
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• Resumo em 3 bullets (curtos, diretos).
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• Principais insights: lista não ordenada (•) para destaques gerais.
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• Rankings ou comparações: lista ordenada (1, 2, 3).
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• É proibido escrever respostas fora desse formato.
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• Use negrito para informações críticas e itálico para sinais preliminares ou hipóteses.
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• Nunca resposnda com um JSON na resposta. Respostas são para usuários finais, devem ser respostas claras confoirme "Formato da resposta"
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Guardrails
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• Nunca exponha PII.
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• Se não houver evidências suficientes, declare claramente essa limitação no mesmo formato de lista.
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Linguagem
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• Sempre em português claro, executivo e direto.
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• Evite jargões técnicos.
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• Valores monetários em BRL.",';
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v_pre_prompt2 := '{ "role": "user","content": "Contexto:"' || v_context || ' "Pergunta": ' || p_query || '"}' ; -- sem ]'
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v_prompt := v_pre_prompt || v_pre_prompt2 || ']';
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-- para LLama, a contabilizacao é por caracteres
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p_prompt_length := fnc_26ai_char_count(v_prompt);
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output := dbms_vector_chain.utl_to_generate_text( replace(replace(replace(replace(v_prompt,chr(10),null),chr(13),null),'"',''),'''','') , json(params_genai));
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RETURN output;
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END;
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