flealdba/26ai_mvp_poc
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flealdba
2026-05-08 13:13:13 +00:00
parent 575625cf01
commit 9eac9227b2
4 changed files with 732 additions and 0 deletions
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347
fnc_26ai_utilities.sql Normal file
View File

@@ -0,0 +1,347 @@
create or replace function fnc_26ai_utilities( p_image_id in number,
p_comp_id in varchar2,
p_credential in varchar2 default 'OCI_CRED')
return clob
as
/*
Criado por: fernando.leal@oracle.com
Data: Dez/2025
Objetivo: demonstrar casos de uso do Oracle AI Database 26ai
v1 - funcao principal de Utilities, com similaridade e RAG - leal
-- carga imagens
DECLARE
v_bucket VARCHAR2(2000) :=
'https://objectstorage.sa-saopaulo-1.oraclecloud.com/n/idi1o0a010nx/b/bucket-img-tmp-torrescarga/o/';
BEGIN
-- lista todos arquivos do bucket que ainda nao foram vetorizados
FOR r1 IN (
SELECT object_name,
substr(object_name,1,instr(object_name,'/')-1) torre_name,
substr(object_name,instr(object_name,'/')+1) file_name
FROM DBMS_CLOUD.LIST_OBJECTS('OCI_CRED', 'https://objectstorage.sa-saopaulo-1.oraclecloud.com/n/idi1o0a010nx/b/bucket-img-tmp-torrescarga/o')
WHERE lower(object_name) LIKE '%.jpg'
AND object_name NOT IN (
SELECT object_name
FROM TB_26AI_UTILITIES_LOG
WHERE status = 'P'
)
) LOOP
-- copia temporaria do PDF para o DIRECTORY
-- exemplo > https://objectstorage.sa-saopaulo-1.oraclecloud.com/n/idi1o0a010nx/b/bucket-img-tmp-torrescarga/o/T.472%2FDJI_0167.JPG
DBMS_CLOUD.GET_OBJECT(
credential_name => 'OCI_CRED',
object_uri => v_bucket || replace( r1.object_name, '%2F', '/') ,
directory_name => 'DATA_PUMP_DIR'
);
-- teste: select * FROM DBMS_CLOUD.LIST_FILES ('DATA_PUMP_DIR') where object_name like 'DJI%'
insert into TB_26AI_UTILITIES
( FILE_NAME,
FILE_MIMETYPE,
FILE_BLOB,
UPDATED_DATE,
CREATED_BY,
REFERENCE_NAME)
values(
r1.file_name,
'image/jpeg',
to_blob(bfilename('DATA_PUMP_DIR', r1.file_name )),
sysdate,
'admin2',
r1.torre_name
);
INSERT INTO TB_26AI_UTILITIES_LOG
VALUES (sysdate, r1.object_name, 'P');
COMMIT;
-- remove o arquivo temporario armazenado no DATA_PUMP_DIR
DBMS_CLOUD.DELETE_FILE(
directory_name => 'DATA_PUMP_DIR',
file_name => r1.file_name
);
END LOOP;
END;
--Ajuste de Status
declare
v_status varchar2(200);
v_has number;
begin
for r1 in (select * from TB_26AI_UTILITIES where status_torre is null ) loop
v_status := FNC_26ai_rag ( 'A partir deste texto retorne uma "Classificação da Gravidade":
# Risco controlável - PRIORIDADE 3, PRIORITÁRIA 60D
# Risco alto - PRIORIDADE 2, URGÊNCIA 30D
# Risco elevado - PRIORIDADE 1, URGÊNCIA 15D
# Risco eminente - PRIORIDADE 0, EMERGÊNCIA (1 dia)
# Avaliação - PRIORIDADE 4, NECESSÁRIA 210D
# Monitoramento - PRIORIDADE 5, MONITORÁVEL 1A
# Histórico - PRIORIDADE 6, GERENCIÁVEL 3A
# Acompanhamento - PRIORIDADE 7, MONITORAMENTO 10 A
# Cadastro - PRIORIDADE 8, INFORMATIVA
Retorne apenas a classificaco como: "Risco controlável","Risco alto","Risco elevado","Risco eminente","Avaliação","Monitoramento","Histórico","Acompanhamento","Cadastro". Nenhum comentario é permitido.
Dados: ' || fnc_26ai_utilities( p_image_id => r1.id ,
p_comp_id => 'ocid1.compartment.oc1..aaaaaaaakvd4bq4b3n7yn3gjjqzfhsl62dec44tjvi2iwa3sugw5frgfpzea' ) ,
'OCI_CRED',
''
) ;
update TB_26AI_UTILITIES set status_torre = v_status where id = r1.id;
commit;
end loop;
end;
-- Geo
begin
UPDATE TB_26AI_UTILITIES t
SET GEOMETRY = SDO_GEOMETRY(
2001, -- 2D point
4326, -- SRID
SDO_POINT_TYPE(t.LONGITUDE, t.LATITUDE, NULL),
NULL,
NULL
)
where GEOMETRY is null ;
commit;
end;
-- Carga PDFs para vetorizacao
BEGIN
DBMS_CLOUD.GET_OBJECT(
credential_name => 'OCI_CRED',
object_uri => 'https://objectstorage.sa-saopaulo-1.oraclecloud.com/n/idi1o0a010nx/b/bucket-database-26ai/o/GED_15328_CPFL.pdf',
directory_name => 'DATA_PUMP_DIR');
END;
INSERT INTO "TB_26AI_UTILITIES_VECTOR"
select 'GED_15328_CPFL.pdf' object_name,
embed_id,
text_chunk,
embed_vector
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', 'GED_15328_CPFL.pdf' )) ),
json('{"by":"words","max":"320","split":"sentence","normalize":"all", "overlap":50}')
),
json('{"provider":"database", "model":"CLIP_VIT_LARGE_PATCH14_TXT"}')
)
) 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;
Imagem
select DBMS_VECTOR.UTL_TO_EMBEDDING(
to_blob(bfilename('DATA_PUMP_DIR', 'migrate.JPG')) ,
'image',
json('{"provider":"database", "model":"CLIP_VIT_LARGE_PATCH14_IMG"}') ) ;
*/
messages CLOB;
params_genai CLOB;
v_vector clob;
p_prompt clob;
p_prompt2 clob;
reranked_output json;
output CLOB;
v_best_text CLOB;
v_best_score NUMBER;
begin
-- Referencia Multi Modal: https://docs.oracle.com/en/database/oracle/oracle-database/23/vecse/onnx-pipeline-models-multi-modal-embedding.html
-- padrao 4 usa ONNX com CLIP_VIT_LARGE_PATCH14_IMG
-- embedding abaixo usa CLIP_VIT_LARGE_PATCH14_TXT
SELECT json_value( fnc_26ai_embed_image_cohere(image_name => file_name,
image_blob => file_blob,
oci_cred => p_credential ,
p_comp_id => p_comp_id,
p_code_mode => 4 -- cuidado
) , '$.embeddings[*].vector()')
INTO v_vector
from TB_26AI_UTILITIES
where id = p_image_id;
for message_cursor in (
SELECT embed_data , source
FROM TB_26AI_UTILITIES_VECTOR
ORDER BY VECTOR_DISTANCE(EMBED_VECTOR, v_vector , COSINE )
FETCH EXACT FIRST 50 ROWS ONLY -- era 60
) loop
messages := messages || '"' || replace(replace(replace(replace(message_cursor.embed_data || ' (' || message_cursor.source || ')',chr(10),null),chr(13),null),'"',''),'''','') || '",' ;
END LOOP;
messages := RTRIM( messages , ',') ;
p_prompt := 'Você é um especialista em inspeção aérea de linhas de transmissão utilizando drones, com profundo conhecimento em engenharia estrutural, manutenção de ativos elétricos de alta tensão e avaliação de riscos operacionais.
Sua tarefa é analisar imagens aéreas (ou frames de vídeo) capturadas por drones de inspeção, identificando falhas visíveis, sinais precoces de degradação e condições de risco em torres de transmissão e seus componentes associados.
## Objetivo da Análise
Realizar uma avaliação visual detalhada e sistemática, explorando a vantagem do drone de acessar pontos elevados, ângulos não convencionais e regiões críticas, com foco em:
Detecção proativa de anomalias que possam evoluir para falhas
Detecção reativa de danos evidentes já instalados
Priorização de riscos à segurança e à continuidade do serviço
## Considerações Específicas para Imagens de Drones
Durante a análise, leve em conta que:
A imagem pode apresentar variação de iluminação, sombras fortes ou reflexos
Alguns componentes podem estar parcialmente ocultos por cabos, vegetação ou pela própria estrutura
A resolução e o nível de zoom podem variar entre diferentes regiões da imagem
A perspectiva aérea pode causar distorções de escala ou alinhamento
Sempre que houver incerteza, registre explicitamente a limitação visual.
## Pontos de Atenção Obrigatórios
1. Estrutura da Torre (Foco Aéreo)
Deformações, empenamentos ou desalinhamentos visíveis nos braços, travessas e montantes
Elementos estruturais ausentes, soltos ou deslocados
Parafusos, porcas e chapas de ligação com sinais de afrouxamento ou corrosão
Condições da base ou fundação quando visíveis a partir do voo
2. Corrosão e Degradação de Materiais
Corrosão superficial vs. corrosão avançada (escamas, perda de seção)
Concentração de corrosão em pontos críticos:
Juntas estruturais
Interfaces parafusadas
Regiões de acúmulo de água
Comparação visual entre diferentes partes da torre para identificar degradação desigual
3. Isoladores (Alta Prioridade em Inspeção por Drone)
Isoladores quebrados, trincados, lascados ou ausentes
Cadeias de isoladores desalinhadas ou com inclinação anormal
Sinais de contaminação severa (poluição, poeira, salinidade, fezes de aves)
Diferenças de aparência entre isoladores da mesma cadeia
4. Condutores, Cabos e Acessórios
Grampos de ancoragem e suspensão com desgaste ou deslocamento
Espaçadores e amortecedores de vibração ausentes, danificados ou fora de posição
Cabos com desgaste, fios rompidos, desalinhamento ou marcas térmicas
Distância inadequada entre cabos, torre e outros elementos
5. Riscos à Segurança e Operação
Qualquer condição que possa resultar em:
Curto-circuito
Descarga elétrica
Queda de componentes
Colapso estrutural parcial ou total
Presença de objetos estranhos (vegetação, pipas, cabos, ninhos) próximos a condutores ou isoladores
Situações que demandem intervenção imediata, monitoramento reforçado ou manutenção programada
## Formato da Resposta Esperada
Organize sua análise da seguinte forma:
Resumo Geral da Condição da Torre (Visão Aérea)
Anomalias Identificadas
Descrição clara
Localização aproximada (ex.: braço superior direito, cadeia de isoladores, etc)
Procure referencias técnicas no documento da CPFL "GED_15328_CPFL.pdf" para contextualizar e formatar a resposta.
Classificação da Gravidade:
# Risco controlável - PRIORIDADE 3, PRIORITÁRIA 60D
# Risco alto - PRIORIDADE 2, URGÊNCIA 30D
# Risco elevado - PRIORIDADE 1, URGÊNCIA 15D
# Risco eminente - PRIORIDADE 0, EMERGÊNCIA (1 dia)
# Avaliação - PRIORIDADE 4, NECESSÁRIA 210D
# Monitoramento - PRIORIDADE 5, MONITORÁVEL 1A
# Histórico - PRIORIDADE 6, GERENCIÁVEL 3A
# Acompanhamento - PRIORIDADE 7, MONITORAMENTO 10 A
# Cadastro - PRIORIDADE 8, INFORMATIVA
## Impacto Potencial na Segurança e na Operação
Recomendações Técnicas
Inspeção complementar (solo, térmica, LiDAR (Light Detection And Ranging), etc.)
Manutenção corretiva ou preventiva
Caso não sejam identificadas anomalias relevantes, declare explicitamente que nenhum problema visível foi detectado nas imagens analisadas,
ressaltando as limitações inerentes à inspeção por drone (ângulo, resolução, oclusões).
## FONTES:
Sempre cite as referencias de pesquisa, como documentos PDF vetorizados.
Fonte CPFL: https://objectstorage.sa-saopaulo-1.oraclecloud.com/n/idi1o0a010nx/b/bucket-database-26ai/o/GED_15328_CPFL.pdf
Procure referencias IEEE e na Abrate (Fonte: https://abrate.org.br/) ';
-- cuidado com temperatura usando "." ou ","
execute immediate('alter session set nls_numeric_characters=''.,'' ');
--
-- ReRank (https://docs.oracle.com/en/database/oracle/oracle-database/23/vecse/use-reranking-better-rag-results.html)
--
/*
--
-- Pre Req para Re-Rank: criamos nova credential para Cohere
-- Podemos usar ReRank como ONNX atraves de https://docs.oracle.com/en/database/oracle/oracle-database/23/vecse/onnx-pipeline-models-reranking-pipeline.html
--
DECLARE
jo json_object_t;
BEGIN
jo := json_object_t();
jo.put('access_token', 'xxxxxxxxxxZBDKaQjPzB2Xdt8CkMtNz3KYRc1H0PjzRf6wkHxxxxxxxxxxxxx'); -- Token em https://dashboard.cohere.com/
DBMS_VECTOR.CREATE_CREDENTIAL(
credential_name => 'COHERE_CRED',
params => json(jo.to_string));
END;
*/
/* params_genai := '{"provider": "cohere",
"credential_name": "COHERE_CRED",
"url": "https://api.cohere.com/v1/rerank",
"model": "rerank-v3.5",
"return_documents": true,
"top_n": 15 }'; -- era 20
reranked_output := dbms_vector_chain.rerank( p_prompt , json('{ "documents": [ ' || messages || '] }'), json(params_genai));
p_prompt2 := JSON_SERIALIZE(reranked_output) ;
-- Score do top resultado
v_best_score := JSON_VALUE(
p_prompt2,
'$[0].relevance_score'
RETURNING NUMBER
NULL ON ERROR -- ← evita exception silenciosa
);
-- Texto do top resultado
-- Campo correto é 'document.text', não 'content'
v_best_text := JSON_VALUE(
p_prompt2,
'$[0].document.text'
RETURNING CLOB
NULL ON ERROR
); */
-- rag
output := fnc_26ai_rag_utilities(p_prompt || '. Dados: ' || messages , p_credential, p_image_id, p_comp_id);
return output ;
end;
/

241
fnc_26ai_utilities_V2.sql Normal file
View File

@@ -0,0 +1,241 @@
create or replace function fnc_26ai_utilities( p_image_id in number,
p_comp_id in varchar2,
p_credential in varchar2 default 'OCI_CRED')
return clob
as
/*
Criado por: fernando.leal@oracle.com
Data: Dez/2025
Objetivo: demonstrar casos de uso do Oracle AI Database 26ai
v1 - funcao principal de Utilities, com similaridade e RAG - leal
-- carga imagens
DECLARE
v_bucket VARCHAR2(2000) :=
'https://objectstorage.sa-saopaulo-1.oraclecloud.com/n/idi1o0a010nx/b/bucket-img-tmp-torrescarga/o/';
BEGIN
-- lista todos arquivos do bucket que ainda nao foram vetorizados
FOR r1 IN (
SELECT object_name,
substr(object_name,1,instr(object_name,'/')-1) torre_name,
substr(object_name,instr(object_name,'/')+1) file_name
FROM DBMS_CLOUD.LIST_OBJECTS('OCI_CRED', 'https://objectstorage.sa-saopaulo-1.oraclecloud.com/n/idi1o0a010nx/b/bucket-img-tmp-torrescarga/o')
WHERE lower(object_name) LIKE '%.jpg'
AND object_name NOT IN (
SELECT object_name
FROM TB_26AI_UTILITIES_LOG
WHERE status = 'P'
)
) LOOP
-- copia temporaria do PDF para o DIRECTORY
-- exemplo > https://objectstorage.sa-saopaulo-1.oraclecloud.com/n/idi1o0a010nx/b/bucket-img-tmp-torrescarga/o/T.472%2FDJI_0167.JPG
DBMS_CLOUD.GET_OBJECT(
credential_name => 'OCI_CRED',
object_uri => v_bucket || replace( r1.object_name, '%2F', '/') ,
directory_name => 'DATA_PUMP_DIR'
);
-- teste: select * FROM DBMS_CLOUD.LIST_FILES ('DATA_PUMP_DIR') where object_name like 'DJI%'
insert into TB_26AI_UTILITIES
( FILE_NAME,
FILE_MIMETYPE,
FILE_BLOB,
UPDATED_DATE,
CREATED_BY,
REFERENCE_NAME)
values(
r1.file_name,
'image/jpeg',
to_blob(bfilename('DATA_PUMP_DIR', r1.file_name )),
sysdate,
'admin2',
r1.torre_name
);
INSERT INTO TB_26AI_UTILITIES_LOG
VALUES (sysdate, r1.object_name, 'P');
COMMIT;
-- remove o arquivo temporario armazenado no DATA_PUMP_DIR
DBMS_CLOUD.DELETE_FILE(
directory_name => 'DATA_PUMP_DIR',
file_name => r1.file_name
);
END LOOP;
END;
--Ajuste de Status
declare
v_status varchar2(200);
v_has number;
begin
for r1 in (select * from TB_26AI_UTILITIES where status_torre is null ) loop
v_status := FNC_26ai_rag ( 'A partir deste texto retorne uma "Classificação da Gravidade":
# Risco controlável - PRIORIDADE 3, PRIORITÁRIA 60D
# Risco alto - PRIORIDADE 2, URGÊNCIA 30D
# Risco elevado - PRIORIDADE 1, URGÊNCIA 15D
# Risco iminente - PRIORIDADE 0, EMERGÊNCIA (1 dia)
Retorne apenas a classificaco como: "Risco controlável","Risco alto","Risco elevado","Risco iminente". Nenhum comentario é permitido.
Dados: ' || fnc_26ai_utilities( p_image_id => r1.id ,
p_comp_id => 'ocid1.compartment.oc1..aaaaaaaakvd4bq4b3n7yn3gjjqzfhsl62dec44tjvi2iwa3sugw5frgfpzea' ) ,
'OCI_CRED',
''
) ;
update TB_26AI_UTILITIES set status_torre = v_status where id = r1.id;
commit;
end loop;
end;
-- Geo
begin
UPDATE TB_26AI_UTILITIES t
SET GEOMETRY = SDO_GEOMETRY(
2001, -- 2D point
4326, -- SRID
SDO_POINT_TYPE(t.LONGITUDE, t.LATITUDE, NULL),
NULL,
NULL
)
where GEOMETRY is null ;
commit;
end;
*/
messages CLOB;
params_genai CLOB;
v_vector clob;
p_prompt clob;
p_prompt2 clob;
reranked_output json;
output 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_UTILITIES
where id = p_image_id;
for message_cursor in (
SELECT embed_data , source
FROM TB_26AI_UTILITIES_VECTOR
ORDER BY VECTOR_DISTANCE(EMBED_VECTOR, v_vector , COSINE )
FETCH EXACT FIRST 20 ROWS ONLY -- era 60
) loop
messages := messages || '"' || replace(replace(replace(replace(message_cursor.embed_data || ' (' || message_cursor.source || ')',chr(10),null),chr(13),null),'"',''),'''','') || '",' ;
END LOOP;
p_prompt := 'Você é um especialista em inspeção aérea de linhas de transmissão utilizando drones, com profundo conhecimento em engenharia estrutural, manutenção de ativos elétricos de alta tensão e avaliação de riscos operacionais.
Sua tarefa é analisar imagens aéreas (ou frames de vídeo) capturadas por drones de inspeção, identificando falhas visíveis, sinais precoces de degradação e condições de risco em torres de transmissão e seus componentes associados.
## Objetivo da Análise
Realizar uma avaliação visual detalhada e sistemática, explorando a vantagem do drone de acessar pontos elevados, ângulos não convencionais e regiões críticas, com foco em:
Detecção proativa de anomalias que possam evoluir para falhas
Detecção reativa de danos evidentes já instalados
Priorização de riscos à segurança e à continuidade do serviço
## Considerações Específicas para Imagens de Drones
Durante a análise, leve em conta que:
A imagem pode apresentar variação de iluminação, sombras fortes ou reflexos
Alguns componentes podem estar parcialmente ocultos por cabos, vegetação ou pela própria estrutura
A resolução e o nível de zoom podem variar entre diferentes regiões da imagem
A perspectiva aérea pode causar distorções de escala ou alinhamento
Sempre que houver incerteza, registre explicitamente a limitação visual.
## Pontos de Atenção Obrigatórios
1. Estrutura da Torre (Foco Aéreo)
Deformações, empenamentos ou desalinhamentos visíveis nos braços, travessas e montantes
Elementos estruturais ausentes, soltos ou deslocados
Parafusos, porcas e chapas de ligação com sinais de afrouxamento ou corrosão
Condições da base ou fundação quando visíveis a partir do voo
2. Corrosão e Degradação de Materiais
Corrosão superficial vs. corrosão avançada (escamas, perda de seção)
Concentração de corrosão em pontos críticos:
Juntas estruturais
Interfaces parafusadas
Regiões de acúmulo de água
Comparação visual entre diferentes partes da torre para identificar degradação desigual
3. Isoladores (Alta Prioridade em Inspeção por Drone)
Isoladores quebrados, trincados, lascados ou ausentes
Cadeias de isoladores desalinhadas ou com inclinação anormal
Sinais de contaminação severa (poluição, poeira, salinidade, fezes de aves)
Diferenças de aparência entre isoladores da mesma cadeia
4. Condutores, Cabos e Acessórios
Grampos de ancoragem e suspensão com desgaste ou deslocamento
Espaçadores e amortecedores de vibração ausentes, danificados ou fora de posição
Cabos com desgaste, fios rompidos, desalinhamento ou marcas térmicas
Distância inadequada entre cabos, torre e outros elementos
5. Riscos à Segurança e Operação
Qualquer condição que possa resultar em:
Curto-circuito
Descarga elétrica
Queda de componentes
Colapso estrutural parcial ou total
Presença de objetos estranhos (vegetação, pipas, cabos, ninhos) próximos a condutores ou isoladores
Situações que demandem intervenção imediata, monitoramento reforçado ou manutenção programada
## Formato da Resposta Esperada
Organize sua análise da seguinte forma:
Resumo Geral da Condição da Torre (Visão Aérea)
Anomalias Identificadas
Descrição clara
Localização aproximada (ex.: braço superior direito, cadeia de isoladores fase B)
Classificação da Gravidade
# Risco controlável - PRIORIDADE 3, PRIORITÁRIA 60D
# Risco alto - PRIORIDADE 2, URGÊNCIA 30D
# Risco elevado - PRIORIDADE 1, URGÊNCIA 15D
# Risco iminente - PRIORIDADE 0, EMERGÊNCIA (1 dia)
Impacto Potencial na Segurança e na Operação
Recomendações Técnicas
Inspeção complementar (solo, térmica, LiDAR, etc.)
Manutenção corretiva ou preventiva
Caso não sejam identificadas anomalias relevantes, declare explicitamente que nenhum problema visível foi detectado nas imagens analisadas, ressaltando as limitações inerentes à inspeção por drone (ângulo, resolução, oclusões).
## Sempre cite as referencias de pesquisa, como documentos PDF vetorizados. Procure e cite também referencias da ABRATE: https://abrate.org.br/ ';
-- cuidado com temperatura usando "." ou ","
execute immediate('alter session set nls_numeric_characters=''.,'' ');
--
-- ReRank (https://docs.oracle.com/en/database/oracle/oracle-database/23/vecse/use-reranking-better-rag-results.html)
--
params_genai := '{"provider": "cohere",
"credential_name": "COHERE_CRED",
"url": "https://api.cohere.com/v1/rerank",
"model": "rerank-v3.5",
"return_documents": true,
"top_n": 5 }'; -- era 20
reranked_output := dbms_vector_chain.rerank( p_prompt , json('{ "documents": [ ' || messages || '] }'), json(params_genai));
p_prompt2 := p_prompt || '. Informações obtidas para a imagem : ' || JSON_VALUE( JSON_SERIALIZE(reranked_output), '$[0].content' );
-- rag
output := fnc_26ai_rag_utilities(p_prompt2 , p_credential, p_image_id, p_comp_id);
return output ;
end;
/

49
pck_26ai_apis.sql Normal file
View File

@@ -0,0 +1,49 @@
create or replace package pck_26ai_apis
as
/*
Criado por: fernando.leal@oracle.com
Data: Oct/2025
Objetivo: demonstrar casos de uso do Oracle AI Database 26ai
v1 - package de chamada a APIs - leal
*/
procedure api_text2speech (p_text in varchar2,
p_filename in varchar2,
p_bucket in varchar2 ,
p_comp_id in varchar2,
p_credential in varchar2 default 'OCI_CRED',
p_speaker in varchar2 default 'Felix',
p_language_code in varchar2 default 'pt-BR');
/*
https://docs.oracle.com/en-us/iaas/api/#/en/speech/20220101/SynthesizeSpeech/SynthesizeSpeech
*/
function api_visio( p_id in number, p_feature_type in varchar2 , p_comp_id in varchar2) return clob;
/*
p_feature_type: https://docs.oracle.com/en-us/iaas/api/#/en/vision/20220125/datatypes/ImageFeature
IMAGE_CLASSIFICATION: Label the image.
OBJECT_DETECTION: Identify objects in the image with bounding boxes.
TEXT_DETECTION: Recognize text at the word and line level.
FACE_DETECTION: Identify faces in the image with bounding boxes and face landmarks.
*/
function api_doc_understanding(p_id in number, p_feature_type in varchar2 , p_comp_id in varchar2) return clob;
/*
p_feature_type: https://docs.oracle.com/en-us/iaas/api/#/en/document-understanding/20221109/datatypes/DocumentClassificationFeature
DOCUMENT_CLASSIFICATION
TABLE_EXTRACTION
TEXT_EXTRACTION
LANGUAGE_CLASSIFICATION
*/
function api_translate(p_data_text in clob,p_source_code in varchar2 default 'en', p_target_code in varchar2 default 'pt-BR' , p_comp_id in varchar2) return clob;
/*
https://docs.oracle.com/en-us/iaas/api/#/en/language/20221001/BatchLanguageTranslation/BatchLanguageTranslation
*/
end;
/

95
pkg_26ai_auto_load.sql Normal file
View File

@@ -0,0 +1,95 @@
create or replace package pkg_26ai_auto_load
as
/*
-- Teste
-- gerar arquivos a serem vetorizados
begin
PKG_26AI_AUTO_LOAD.prc_refresh_files(p_mimetype => 'PDF',p_embedding_name=>'COHERE');
PKG_26AI_AUTO_LOAD.prc_refresh_files(p_mimetype => 'JPG',p_embedding_name=>'COHERE');
PKG_26AI_AUTO_LOAD.prc_refresh_files(p_mimetype => 'CLOB',p_embedding_name=>'COHERE');
end;
-- liste de dados a serem vetorizados. Status incial: NULL
select * from tb_26ai_auto_load
-- reserva de dados para associar aos jobs que executarao, marcado status como R
-- CUIDADO: nao preciso executar manulamnete opois faz parte da rotina de embedding AUTOMATICAMENTE
declare
v_name SYS.ODCIVARCHAR2LIST;
begin
PKG_26AI_AUTO_LOAD.prc_reserve_files (
p_limit => 10,
p_worker_id => 1 ,
p_oci_cred => 'OCI_CRED',
p_bucket => '',
p_docs =>v_name
) ;
end;
-- liste de dados a serem vetorizados. Status reservado por worker id em R
select * from tb_26ai_auto_load
-- Embedding
-- CUIDADO: ja faz o reserve de acordo com p_worker_id e p_limit
declare
v_name SYS.ODCIVARCHAR2LIST;
begin
PKG_26AI_AUTO_LOAD.proc_embed_files (
p_limit => 10,
p_worker_id => 1 ,
p_stop_process_list => 'N'
) ;
end;
-- liste status
select * from tb_26ai_auto_load
-- erro
select * from tb_26ai_auto_load_debug
-- vector
select * from tb_26ai_auto_load_vector
-- em caso de erro nos TESTES
begin
update tb_26ai_auto_load set ERROR_MSG= null, status = NULL, WORKER_ID = null where status is not null ;
delete tb_26ai_auto_load_debug;
delete tb_26ai_auto_load_vector;
end;
*/
c_embedding_name CONSTANT VARCHAR2(10) := 'ONNX-E5'; -- requer ajuste do JSON usado nas rotinas de embedding no BODY
PROCEDURE prc_refresh_files(p_oci_cred IN VARCHAR2 default 'OCI_CRED',
p_bucket in varchar2 default null,
p_mimetype in varchar2 default 'PDF',
p_embedding_name in varchar2 default 'COHERE');
PROCEDURE prc_reserve_files (
p_limit IN NUMBER,
p_worker_id IN VARCHAR2,
p_oci_cred IN VARCHAR2 default 'OCI_CRED',
p_bucket in varchar2 ,
p_docs OUT SYS.ODCIVARCHAR2LIST,
p_mimetype in varchar2 default 'PDF',
p_embedding_name in varchar2 default 'COHERE' ) ;
PROCEDURE proc_embed_files(p_limit in number default 10,
p_worker_id in number,
p_stop_process_list in varchar2 default 'N',
p_mimetype in varchar2 default 'PDF',
p_embedding_name in varchar2 default 'COHERE');
PROCEDURE proc_remove_jobs;
PROCEDURE proc_add_jobs(p_limit in number,
p_total_jobs in number,
p_mimetype in varchar2 default 'PDF',
p_embedding_name in varchar2 default 'COHERE');
end;
/