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fnc_26ai_agro.sql

@@ -0,0 +1,145 @@
+create or replace function fnc_26ai_agro( p_image_id in number, 
+                                          p_tipo_cultura in varchar2 default 'Soja', 
+                                          p_comp_id in varchar2,
+                                          p_credential in varchar2 default 'OCI_CRED')
+return clob
+as
+/*
+
+  Criado por: fernando.leal@oracle.com
+  Data: Oct/2025
+  Objetivo: demonstrar casos de uso do Oracle AI Database 26ai
+
+  v1 - similaridade e rag para AGRO - leal
+  v2 - prompt nao cita mais origem do dado como documento Embrapa - leal
+
+-- PDF
+
+    BEGIN
+       DBMS_CLOUD.GET_OBJECT(
+       credential_name => 'OCI_CRED',
+       object_uri => 'https://objectstorage.sa-saopaulo-1.oraclecloud.com/p/d8iuDNoKn5EC_JZWO4JukFHL_WatZHxMY_NUnCzvE56WtliIIcCQlwLpH6EIGx-z/n/idajmumkp9ca/b/bucket-database26ai/o/Doc-256-2023OL-1.pdf',
+       directory_name => 'DATA_PUMP_DIR');
+    END;
+
+-- Embedding: 
+
+INSERT INTO "TB_26AI_AGRO_VECTOR"
+select  embed_id, 
+        text_chunk, 
+        embed_vector,
+        'Soja',
+        'Doc-256-2023OL-1.pdf' 
+ from dual dt
+             CROSS JOIN TABLE(
+                 dbms_vector_chain.utl_to_embeddings(
+                     dbms_vector_chain.utl_to_chunks(
+                          -- PDF Embrapa - Doencas no cultivo da Soja
+                         dbms_vector_chain.utl_to_text(   to_blob(bfilename('DATA_PUMP_DIR', 'Doc-256-2023OL-1.pdf')) ), 
+                         -- dicas para chunking:  https://docs.oracle.com/en/database/oracle/oracle-database/23/vecse/explore-chunking-techniques-and-examples.html
+                         json('{"by":"words","max":"220","split":"sentence","normalize":"all", "overlap":50}')
+                     ),
+                     json('{
+						"provider": "ocigenai",
+						"credential_name": "OCI_CRED",
+						"url": "https://inference.generativeai.us-chicago-1.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;
+
+   -- Citros
+   
+INSERT INTO "TB_26AI_AGRO_VECTOR"
+select  embed_id, 
+        text_chunk, 
+        embed_vector , 'Citros', 'agro_citrus_embrapa02.pdf'
+FROM dual dt
+CROSS JOIN TABLE(
+    dbms_vector_chain.utl_to_embeddings(
+        dbms_vector_chain.utl_to_chunks(
+            dbms_vector_chain.utl_to_text(   
+                to_blob(bfilename('DATA_PUMP_DIR', 'agro_citrus_embrapa02.pdf'))
+            ), 
+            json('{"by":"words","max":"120","split":"sentence","normalize":"all", "overlap":20}')
+        ),
+        json('{
+            "provider": "ocigenai",
+            "credential_name": "OCI_CRED",
+            "url": "https://inference.generativeai.us-chicago-1.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    
+
+*/
+   messages CLOB;
+   v_vector clob; 
+   p_prompt clob;
+   p_prompt2 clob;
+begin
+
+  SELECT json_value( fnc_26ai_embed_image_cohere(file_name, file_blob, p_credential, p_comp_id) , '$.embeddings[*].vector()')        
+    INTO v_vector
+    from TB_26AI_AGRO
+    where id = p_image_id;   
+
+  for message_cursor in (
+
+           SELECT embed_data, doc_origem
+			FROM TB_26AI_AGRO_VECTOR
+            WHERE TIPO_CULTURA = p_tipo_cultura
+			ORDER BY VECTOR_DISTANCE(EMBED_VECTOR, v_vector , COSINE    )
+			FETCH EXACT FIRST 60 ROWS ONLY    
+       
+       ) loop
+
+      messages := messages || '"' || replace(replace(replace(replace(message_cursor.embed_data || '- Fonte:' || message_cursor.doc_origem ,chr(10),null),chr(13),null),'"',''),'''','') || '",' ;
+
+  END LOOP;
+
+   p_prompt := 'Você é um especialista em fitopatologia treinado para analisar sinais e sintomas de doenças e pragas em plantas.
+##Seu objetivo é:
+Ao receber uma imagem e os textos recuperados pelo RAG, identificar:
+Sintomas visíveis na imagem, descrevendo:
+cor
+formato das lesões
+padrão/distribuição
+textura
+presença de manchas, necrose, deformações, podridão etc.
+##A provável doença ou praga, citando:
+nome da doença
+agente causal (fungo, bactéria, vírus, inseto, nematoide, parasita etc.)
+nome científico quando disponível nos trechos recuperados.
+##Explicação mostrando quais informações recuperadas justificam a conclusão.
+##Regras rígidas:
+Nunca invente sintomas, doenças ou causas.
+Só responda se houver correspondência clara entre a imagem e as informações dos trechos.
+Se o RAG não permitir identificar com segurança, responda “informação insuficiente nos trechos recuperados para diagnóstico.”
+##Nas explicações, cite sempre o trecho recuperado que embasou a conclusão.';
+
+    -- cuidado com temperatura usando "." ou ","
+   --execute immediate('alter session set nls_numeric_characters=''.,'' '); 
+
+    -- sem re-rank (opcao de uso para refinar resultado)
+    p_prompt2 := p_prompt || '. Estes dados referem-se à cultura de ' || p_tipo_cultura || ': ' || messages || '. Cite o documento de origem dos dados em destaque.';   
+
+    return fnc_26ai_rag_agro(p_prompt2 , p_credential , p_image_id, p_comp_id );
+
+end;
+/

fnc_26ai_censo_vpd.sql

@@ -0,0 +1,60 @@
+create or replace FUNCTION fnc_26ai_censo_vpd (
+  schema_name  IN VARCHAR2,
+  object_name  IN VARCHAR2
+) RETURN VARCHAR2
+AS
+/*
+
+  Criado por: fernando.leal@oracle.com
+  Data: Oct/2025
+  Objetivo: demonstrar casos de uso do Oracle AI Database 26ai
+
+  v1 - funcao de VPD para demonstracao de dados Censo - leal
+
+  Pre req: 
+  
+-- como ADMIN
+grant CREATE ANY CONTEXT to aichat1
+
+-- como AICHAT1
+CREATE CONTEXT CTX_26AI_RLS USING pkg_26AI_CENSO_RLS;
+
+CREATE OR REPLACE PACKAGE pkg_26AI_CENSO_RLS AS
+  PROCEDURE set_user(p_user IN VARCHAR2);
+END;
+
+CREATE OR REPLACE PACKAGE BODY pkg_26AI_CENSO_RLS AS
+
+  PROCEDURE set_user(p_user IN VARCHAR2) IS
+  BEGIN
+    DBMS_SESSION.SET_CONTEXT(
+      namespace => 'CTX_26AI_RLS',
+      attribute => 'SESSION_USER',
+      value     => p_user
+    );
+  END;
+
+END ;
+
+-- teste
+BEGIN
+  pkg_26AI_CENSO_RLS.set_user('ADMIN');
+END;
+
+SELECT SYS_CONTEXT('CTX_26AI_RLS','SESSION_USER') ;
+
+
+*/
+  l_predicate  VARCHAR2(4000);
+BEGIN
+
+  pkg_26AI_CENSO_RLS.set_user( trim(lower(V('APP_USER')))  );
+
+  -- Build a predicate that filters by allowed operation codes for current user
+  l_predicate := ' UF IN (SELECT UF FROM TB_26AI_CENSO_VPD WHERE trim(lower(username)) = ''' || SYS_CONTEXT('CTX_26AI_RLS','SESSION_USER')  || ''')';
+
+  --insert into tb_test values(  l_predicate  );
+    
+  RETURN l_predicate;
+END;
+/

fnc_26ai_char_count.sql

@@ -0,0 +1,25 @@
+create or replace FUNCTION fnc_26ai_char_count (p_text CLOB)
+   RETURN NUMBER
+IS
+/*
+
+  Criado por: fernando.leal@oracle.com
+  Data: Oct/2025
+  Objetivo: demonstrar casos de uso do Oracle AI Database 26ai
+
+  v1 - contador de palavras para estudo de custo de modelo LLAMA - leal
+
+*/
+   v_len         NUMBER;
+   v_len_sem     NUMBER;
+BEGIN
+   -- Tamanho original
+   v_len := NVL(DBMS_LOB.GETLENGTH(p_text), 0);
+
+   IF v_len = 0 THEN
+      RETURN 0;
+   END IF;
+
+   RETURN v_len;
+END;
+/

fnc_26ai_default_password.sql

@@ -0,0 +1,42 @@
+create or replace FUNCTION fnc_26ai_default_password RETURN VARCHAR2 IS
+    v_letras      VARCHAR2(52) := 'ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZabcdefghijklmnopqrstuvwxyz';
+    v_numeros     VARCHAR2(10) := '0123456789';
+    v_especiais   VARCHAR2(20) := '@#$';
+    v_senha       VARCHAR2(50);
+    v_final       VARCHAR2(50);
+
+    -- Função interna para embaralhar caracteres
+    FUNCTION shuffle(p_str VARCHAR2) RETURN VARCHAR2 IS
+        v_tmp VARCHAR2(200);
+        v_idx PLS_INTEGER;
+        v_src VARCHAR2(200) := p_str;
+    BEGIN
+        WHILE LENGTH(v_src) > 0 LOOP
+            v_idx := DBMS_RANDOM.VALUE(1, LENGTH(v_src)+1);
+            v_tmp := v_tmp || SUBSTR(v_src, v_idx, 1);
+            v_src := SUBSTR(v_src, 1, v_idx-1) || SUBSTR(v_src, v_idx+1);
+        END LOOP;
+        RETURN v_tmp;
+    END;
+BEGIN
+    DBMS_RANDOM.INITIALIZE(TRUNC(DBMS_RANDOM.VALUE * 100000));
+
+    -- 4 letras
+    FOR i IN 1..4 LOOP
+        v_senha := v_senha || SUBSTR(v_letras, TRUNC(DBMS_RANDOM.VALUE(1, LENGTH(v_letras)+1)), 1);
+    END LOOP;
+
+    -- 2 números
+    FOR i IN 1..2 LOOP
+        v_senha := v_senha || SUBSTR(v_numeros, TRUNC(DBMS_RANDOM.VALUE(1, LENGTH(v_numeros)+1)), 1);
+    END LOOP;
+
+    -- 1 especial
+    v_senha := v_senha || SUBSTR(v_especiais, TRUNC(DBMS_RANDOM.VALUE(1, LENGTH(v_especiais)+1)), 1);
+
+    -- Embaralhar tudo
+    v_final := shuffle(v_senha);
+
+    RETURN v_final;
+END;
+/