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96
fnc_26ai_rag_manufatura.sql
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96
fnc_26ai_rag_manufatura.sql
Normal file
@@ -0,0 +1,96 @@
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|
create or replace function fnc_26ai_rag_manufatura (p_ai_prompt IN clob,
|
||||||
|
p_oci_cred IN VARCHAR2,
|
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|
p_id in number,
|
||||||
|
p_comp_id in varchar2 )
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return clob
|
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as
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||||||
|
/*
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|
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Criado por: fernando.leal@oracle.com
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Data: Nov/2025
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Objetivo: demonstrar casos de uso do Oracle AI Database 26ai
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v1 - funcao de RAG para Manufatura - leal
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*/
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-- modelos: https://docs.oracle.com/en-us/iaas/Content/generative-ai/pretrained-models.htm
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-- cuidado com pre requisito (1)
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|
gen_ai_endpoint varchar2(500) := 'https://inference.generativeai.us-chicago-1.oci.oraclecloud.com';
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|
gen_ai_model varchar2(500) := 'meta.llama-4-maverick-17b-128e-instruct-fp8';
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||||||
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|
chat_resp dbms_cloud_types.RESP;
|
||||||
|
image_resp dbms_cloud_types.RESP;
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||||||
|
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||||||
|
base64_image CLOB := NULL;
|
||||||
|
request_json_part1 CLOB;
|
||||||
|
request_json_part2 CLOB;
|
||||||
|
request_body BLOB;
|
||||||
|
v_ext varchar2(20);
|
||||||
|
BEGIN
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||||||
|
-- create temp blobs
|
||||||
|
dbms_lob.createtemporary(request_body, FALSE);
|
||||||
|
|
||||||
|
select APEX_WEB_SERVICE.BLOB2CLOBBASE64( FILE_BLOB ,'N','N' ) ,
|
||||||
|
lower(regexp_replace(file_name, '.*\.([a-zA-Z0-9]+)$', '\1'))
|
||||||
|
into base64_image, v_ext
|
||||||
|
from TB_26AI_MANUFATURA
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||||||
|
where id = p_id;
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||||||
|
|
||||||
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request_json_part1 := to_clob(
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||||||
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'{
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||||||
|
"compartmentId": "' || p_comp_id || '",
|
||||||
|
"servingMode":
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||||||
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{
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||||||
|
"modelId": "' || gen_ai_model || '",
|
||||||
|
"servingType": "ON_DEMAND"
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||||||
|
}
|
||||||
|
,
|
||||||
|
"chatRequest": {
|
||||||
|
"apiFormat": "GENERIC",
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||||||
|
"messages": [
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||||||
|
{
|
||||||
|
"role": "USER",
|
||||||
|
"content": [
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"type": "TEXT",
|
||||||
|
"text": "' || replace(replace(replace(replace( p_ai_prompt ,chr(10),null),chr(13),null),'"',''),'''','') || '"
|
||||||
|
},
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"type": "IMAGE",
|
||||||
|
"imageUrl": {
|
||||||
|
"url": "data:image/' || v_ext || ';base64,');
|
||||||
|
|
||||||
|
request_json_part2 := to_clob('"
|
||||||
|
}
|
||||||
|
}
|
||||||
|
]
|
||||||
|
}
|
||||||
|
],
|
||||||
|
"temperature": 0.2
|
||||||
|
}
|
||||||
|
}');
|
||||||
|
|
||||||
|
-- append part1 json to request blob
|
||||||
|
dbms_lob.append(request_body, apex_util.clob_to_blob(p_clob => request_json_part1,p_charset => 'AL32UTF8'));
|
||||||
|
|
||||||
|
-- append base64 image to request blob
|
||||||
|
dbms_lob.append(request_body, apex_util.clob_to_blob(p_clob => base64_image,p_charset => 'AL32UTF8'));
|
||||||
|
|
||||||
|
-- append part2 json to request blob
|
||||||
|
dbms_lob.append(request_body, apex_util.clob_to_blob(p_clob => request_json_part2,p_charset => 'AL32UTF8'));
|
||||||
|
|
||||||
|
-- call Gen AI Chat
|
||||||
|
chat_resp := dbms_cloud.send_request(
|
||||||
|
credential_name => p_oci_cred,
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||||||
|
uri => gen_ai_endpoint || '/20231130/actions/chat',
|
||||||
|
method => dbms_cloud.METHOD_POST,
|
||||||
|
body => request_body
|
||||||
|
);
|
||||||
|
|
||||||
|
-- clear temp blobs
|
||||||
|
dbms_lob.freetemporary(request_body);
|
||||||
|
|
||||||
|
RETURN json_value( dbms_cloud.get_response_text(chat_resp),'$.chatResponse.choices[0].message.content[0].text') ;
|
||||||
|
END;
|
||||||
|
/
|
||||||
168
fnc_26ai_rag_telecom.sql
Normal file
168
fnc_26ai_rag_telecom.sql
Normal file
@@ -0,0 +1,168 @@
|
|||||||
|
create or replace FUNCTION fnc_26ai_rag_telecom(p_query VARCHAR2,
|
||||||
|
p_top_k IN NUMBER,
|
||||||
|
p_new_session in number,
|
||||||
|
p_credential in varchar2 default 'OCI_CRED'
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||||||
|
)
|
||||||
|
RETURN CLOB IS
|
||||||
|
/*
|
||||||
|
|
||||||
|
Criado por: fernando.leal@oracle.com
|
||||||
|
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 TELECOM - leal
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|
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|
begin
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||||||
|
dbms_cloud_ai.create_profile(
|
||||||
|
profile_name => 'PROF_TELECOM_V1',
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||||||
|
attributes =>
|
||||||
|
'{"provider": "oci",
|
||||||
|
"credential_name": "OCI_CRED",
|
||||||
|
"oci_compartment_id": "ocid1.compartment.oc1..aaaaaaaakvd4bq4b3n7yn3gjjqzfhsl62dec44tjvi2iwa3sugw5frgfpzea",
|
||||||
|
"region": "us-chicago-1",
|
||||||
|
"model": "meta.llama-4-maverick-17b-128e-instruct-fp8",
|
||||||
|
"oci_apiformat": "GENERIC",
|
||||||
|
"object_list": [
|
||||||
|
{"owner": "AICHAT1", "name": "V_26AI_REMARK"},
|
||||||
|
{"owner": "AICHAT1", "name": "V_26AI_MASTER"},
|
||||||
|
{"owner": "AICHAT1", "name": "V_26AI_CLIENTE_FIXA_MOVEL_CONSOLIDADO"}
|
||||||
|
],
|
||||||
|
"comments": true,
|
||||||
|
"temperature": 0.1
|
||||||
|
}'
|
||||||
|
);
|
||||||
|
end;
|
||||||
|
/
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
*/
|
||||||
|
v_response_vector CLOB;
|
||||||
|
v_pre_prompt clob;
|
||||||
|
v_prompt 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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||||||
|
v_has number;
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||||||
|
v_assistant clob;
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||||||
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||||||
|
v_i number :=0 ;
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||||||
|
v_response_selectai clob;
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||||||
|
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||||||
|
v_pre_prompt2 clob;
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||||||
|
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||||||
|
v_select_ai_preprompt varchar2(4000) := ' . Não adicione nenhum filtro de data a menos que seja solicitado.';
|
||||||
|
v_select_ai_profile varchar2(20) := 'PROF_TELECOM_V1';
|
||||||
|
|
||||||
|
BEGIN
|
||||||
|
|
||||||
|
-- embedding do prompt para dedicated
|
||||||
|
query_vec := to_vector( fnc_26ai_embed ( p_string => p_query ,p_emb_type=>'COHERE') ); -- neste tenancy nao temos o DEDICATED - leal 17-10-25
|
||||||
|
|
||||||
|
for message_cursor in (
|
||||||
|
select lv.id as DOCID,
|
||||||
|
lv.EMBED_DATA as BODY,
|
||||||
|
vector_distance(lv.embed_vector, query_vec, cosine ) AS SCORE,
|
||||||
|
null txt_aug
|
||||||
|
from TB_26AI_TELECOM_VECTOR_DATA lv
|
||||||
|
order by SCORE
|
||||||
|
FETCH EXACT FIRST p_top_k ROWS ONLY
|
||||||
|
) loop
|
||||||
|
|
||||||
|
v_i := message_cursor.SCORE;
|
||||||
|
v_response_vector := v_response_vector || '"' || replace(replace(replace(replace(message_cursor.BODY || ': ' || message_cursor.txt_aug,chr(10),null),chr(13),null),'"',''),'''','') || '",' ;
|
||||||
|
|
||||||
|
END LOOP;
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
begin
|
||||||
|
SELECT DBMS_CLOUD_AI.GENERATE(prompt => p_query || v_select_ai_preprompt ,
|
||||||
|
profile_name => v_select_ai_profile,
|
||||||
|
action => 'runsql') response
|
||||||
|
into v_response_selectai;
|
||||||
|
|
||||||
|
if v_response_selectai like 'Sorry%' or v_response_selectai like 'No data found%' then
|
||||||
|
v_response_selectai := '--' ;
|
||||||
|
end if;
|
||||||
|
exception
|
||||||
|
when others then
|
||||||
|
v_response_selectai := '-' ;
|
||||||
|
end;
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
--
|
||||||
|
-- pre requisito sao as credenciais definidas com nome OCI_CRED criadas a partir de dbms_vector.create_credential
|
||||||
|
--
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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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||||||
|
params_genai := '{
|
||||||
|
"provider" : "ocigenai",
|
||||||
|
"credential_name" : "' || p_credential || '",
|
||||||
|
"url" : "https://inference.generativeai.us-chicago-1.oci.oraclecloud.com/20231130/actions/chat",
|
||||||
|
"model": "meta.llama-4-maverick-17b-128e-instruct-fp8"}';
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
-- augmented prompt atraves do vetor criado no banco
|
||||||
|
v_pre_prompt := '"messages": [
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||||||
|
{
|
||||||
|
"role": "system",
|
||||||
|
"content": "Objetivo
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|
Transformar perguntas em análises qualitativas ou quantitativas e acionáveis para os executivos, cobrindo todos os motivos de contato.
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|
Instruções
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|
Escopo
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|
• Responda apenas sobre chamadas e motivos de contato no call center.
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||||||
|
• Se a pergunta não estiver nesse escopo, retorne com recusa educada.
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||||||
|
Processo
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|
• Classifique os resultados em temas: Técnico; Contas; Retenção; Vendas; Comercial/Atendimento.
|
||||||
|
• Extraia sinais relevantes: qualidade de serviço, motivos dominantes de contato, intenções de cancelamento, menções a concorrentes, objeções de preço, falhas de processo, elogios, risco qualitativo de churn.
|
||||||
|
• Analise sentimento (positivo, negativo, neutro) e emoções (raiva, frustração, ansiedade, alívio).
|
||||||
|
• Avalie pitch de vendas quando aplicável.
|
||||||
|
• Sintetize sempre em linguagem executiva.
|
||||||
|
• Nunca invente números; se usar contagens, declare a amostra.
|
||||||
|
• Nunca traga informações como "Não há dados suficientes para montar um gráfico"
|
||||||
|
Formato da resposta (não use Markdown)
|
||||||
|
• A saída deve ser obrigatoriamente em listas e tópicos, nunca em parágrafos corridos.
|
||||||
|
• Estrutura fixa da resposta:
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|
• Título curto com o insight principal.
|
||||||
|
• Resumo executivo: exatamente 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).
|
||||||
|
• É proibido escrever respostas fora desse formato.
|
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|
• Use negrito para informações críticas e itálico para sinais preliminares ou hipóteses.
|
||||||
|
Guardrails
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||||||
|
• Nunca exponha PII.
|
||||||
|
• Não reporte métricas individuais de agentes.
|
||||||
|
• Se não houver evidências suficientes, declare claramente essa limitação no mesmo formato de lista.
|
||||||
|
• Nunca cite "Não há necessidade de gráfico, pois os dados podem ser facilmente compreendidos na lista ordenada acima."
|
||||||
|
Linguagem
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|
• Sempre em português claro, executivo e direto.
|
||||||
|
• Evite jargões técnicos.
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||||||
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• Estruture como briefing para diretoria.
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||||||
|
• Valores monetários em BRL.",';
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||||||
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||||||
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|
v_pre_prompt2 := '{ "role": "user","content": "Contexto Chamadas:"' || v_response_vector || ' "Contexto BI": ' || v_response_selectai || ' "Pergunta": ' || p_query || '"}' ; -- sem ]'
|
||||||
|
|
||||||
|
v_prompt := v_pre_prompt || v_pre_prompt2 || ']';
|
||||||
|
|
||||||
|
begin
|
||||||
|
output := dbms_vector_chain.utl_to_generate_text( replace(replace(replace(replace(v_prompt,chr(10),null),chr(13),null),'"',''),'''','') , json(params_genai));
|
||||||
|
exception
|
||||||
|
when others then
|
||||||
|
begin
|
||||||
|
v_prompt := v_pre_prompt || v_pre_prompt2 ;
|
||||||
|
output := dbms_vector_chain.utl_to_generate_text( replace(replace(replace(replace(v_prompt,chr(10),null),chr(13),null),'"',''),'''','') , json(params_genai));
|
||||||
|
exception
|
||||||
|
when others then
|
||||||
|
v_prompt := v_pre_prompt;
|
||||||
|
output := dbms_vector_chain.utl_to_generate_text( replace(replace(replace(replace(v_prompt,chr(10),null),chr(13),null),'"',''),'''','') , json(params_genai));
|
||||||
|
end ;
|
||||||
|
end;
|
||||||
|
|
||||||
|
--output := FNC_AI_LLAMA( replace(replace(replace(replace(messages,chr(10),null),chr(13),null),'"',''),'''','') ,'OCI_CRED');
|
||||||
|
RETURN output;
|
||||||
|
|
||||||
|
END;
|
||||||
|
/
|
||||||
97
fnc_26ai_rag_utilities.sql
Normal file
97
fnc_26ai_rag_utilities.sql
Normal file
@@ -0,0 +1,97 @@
|
|||||||
|
create or replace function fnc_26ai_rag_utilities (p_ai_prompt IN clob,
|
||||||
|
p_oci_cred IN VARCHAR2,
|
||||||
|
p_id in number,
|
||||||
|
p_comp_id in varchar2)
|
||||||
|
return clob
|
||||||
|
as
|
||||||
|
/*
|
||||||
|
|
||||||
|
Criado por: fernando.leal@oracle.com
|
||||||
|
Data: Dez/2025
|
||||||
|
Objetivo: demonstrar casos de uso do Oracle AI Database 26ai
|
||||||
|
|
||||||
|
v1 - funcao de RAG para Utilities - leal
|
||||||
|
|
||||||
|
*/
|
||||||
|
|
||||||
|
-- modelos: https://docs.oracle.com/en-us/iaas/Content/generative-ai/pretrained-models.htm
|
||||||
|
-- cuidado com pre requisito (1)
|
||||||
|
gen_ai_endpoint varchar2(500) := 'https://inference.generativeai.us-chicago-1.oci.oraclecloud.com';
|
||||||
|
gen_ai_model varchar2(500) := 'meta.llama-4-maverick-17b-128e-instruct-fp8';
|
||||||
|
|
||||||
|
chat_resp dbms_cloud_types.RESP;
|
||||||
|
image_resp dbms_cloud_types.RESP;
|
||||||
|
|
||||||
|
base64_image CLOB := NULL;
|
||||||
|
request_json_part1 CLOB;
|
||||||
|
request_json_part2 CLOB;
|
||||||
|
request_body BLOB;
|
||||||
|
v_ext varchar2(20);
|
||||||
|
BEGIN
|
||||||
|
-- create temp blobs
|
||||||
|
dbms_lob.createtemporary(request_body, FALSE);
|
||||||
|
|
||||||
|
select APEX_WEB_SERVICE.BLOB2CLOBBASE64( FILE_BLOB ,'N','N' ) ,
|
||||||
|
lower(regexp_replace(file_name, '.*\.([a-zA-Z0-9]+)$', '\1'))
|
||||||
|
into base64_image, v_ext
|
||||||
|
from TB_26AI_UTILITIES
|
||||||
|
where id = p_id;
|
||||||
|
|
||||||
|
request_json_part1 := to_clob(
|
||||||
|
'{
|
||||||
|
"compartmentId": "' || p_comp_id || '",
|
||||||
|
"servingMode":
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"modelId": "' || gen_ai_model || '",
|
||||||
|
"servingType": "ON_DEMAND"
|
||||||
|
}
|
||||||
|
,
|
||||||
|
"chatRequest": {
|
||||||
|
"apiFormat": "GENERIC",
|
||||||
|
"messages": [
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"role": "USER",
|
||||||
|
"content": [
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"type": "TEXT",
|
||||||
|
"text": "' || replace(replace(replace(replace( p_ai_prompt ,chr(10),null),chr(13),null),'"',''),'''','') || '"
|
||||||
|
},
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"type": "IMAGE",
|
||||||
|
"imageUrl": {
|
||||||
|
"url": "data:image/' || v_ext || ';base64,');
|
||||||
|
|
||||||
|
request_json_part2 := to_clob('"
|
||||||
|
}
|
||||||
|
}
|
||||||
|
]
|
||||||
|
}
|
||||||
|
],
|
||||||
|
"maxTokens": 4000,
|
||||||
|
"temperature": 0
|
||||||
|
}
|
||||||
|
}');
|
||||||
|
|
||||||
|
-- append part1 json to request blob
|
||||||
|
dbms_lob.append(request_body, apex_util.clob_to_blob(p_clob => request_json_part1,p_charset => 'AL32UTF8'));
|
||||||
|
|
||||||
|
-- append base64 image to request blob
|
||||||
|
dbms_lob.append(request_body, apex_util.clob_to_blob(p_clob => base64_image,p_charset => 'AL32UTF8'));
|
||||||
|
|
||||||
|
-- append part2 json to request blob
|
||||||
|
dbms_lob.append(request_body, apex_util.clob_to_blob(p_clob => request_json_part2,p_charset => 'AL32UTF8'));
|
||||||
|
|
||||||
|
-- call Gen AI Chat
|
||||||
|
chat_resp := dbms_cloud.send_request(
|
||||||
|
credential_name => p_oci_cred,
|
||||||
|
uri => gen_ai_endpoint || '/20231130/actions/chat',
|
||||||
|
method => dbms_cloud.METHOD_POST,
|
||||||
|
body => request_body
|
||||||
|
);
|
||||||
|
|
||||||
|
-- clear temp blobs
|
||||||
|
dbms_lob.freetemporary(request_body);
|
||||||
|
|
||||||
|
RETURN json_value( dbms_cloud.get_response_text(chat_resp),'$.chatResponse.choices[0].message.content[0].text') ;
|
||||||
|
END;
|
||||||
|
/
|
||||||
117
fnc_26ai_rag_varejo.sql
Normal file
117
fnc_26ai_rag_varejo.sql
Normal file
@@ -0,0 +1,117 @@
|
|||||||
|
create or replace FUNCTION fnc_26ai_rag_varejo (p_ai_prompt IN clob,
|
||||||
|
p_oci_cred IN VARCHAR2,
|
||||||
|
p_id in number,
|
||||||
|
p_comp_id in varchar2 )
|
||||||
|
RETURN CLOB AS
|
||||||
|
/*
|
||||||
|
|
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Criado por: fernando.leal@oracle.com
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Data: Nov/2025
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Objetivo: demonstrar casos de uso do Oracle AI Database 26ai
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v1 - funcao de RAG interpretar imagens do VAREJO - leal
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begin
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dbms_cloud_ai.create_profile(
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profile_name => 'PROF_RETAIL_V1',
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attributes =>
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'{"provider": "oci",
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"credential_name": "OCI_CRED",
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"oci_compartment_id": "ocid1.compartment.oc1..aaaaaaaakvd4bq4b3n7yn3gjjqzfhsl62dec44tjvi2iwa3sugw5frgfpzea",
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"region": "us-chicago-1",
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"model": "meta.llama-4-maverick-17b-128e-instruct-fp8",
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"oci_apiformat": "GENERIC",
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"object_list": [
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{"owner": "AICHAT1", "name": "V_26AI_VAREJO"}
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],
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"comments": true,
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"temperature": 0.1
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}'
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);
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end;
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/
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*/
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-- modelos: https://docs.oracle.com/en-us/iaas/Content/generative-ai/pretrained-models.htm
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-- cuidado com pre requisito (1)
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gen_ai_endpoint varchar2(500) := 'https://inference.generativeai.us-chicago-1.oci.oraclecloud.com';
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gen_ai_model varchar2(500) := 'meta.llama-4-maverick-17b-128e-instruct-fp8';
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chat_resp dbms_cloud_types.RESP;
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image_resp dbms_cloud_types.RESP;
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base64_image CLOB := NULL;
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request_json_part1 CLOB;
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request_json_part2 CLOB;
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request_body BLOB;
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v_ext varchar2(20);
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BEGIN
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-- create temp blobs
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dbms_lob.createtemporary(request_body, FALSE);
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select APEX_WEB_SERVICE.BLOB2CLOBBASE64( FILE_BLOB ,'N','N' ) ,
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lower(regexp_replace(file_name, '.*\.([a-zA-Z0-9]+)$', '\1'))
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into base64_image, v_ext
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from TB_26AI_VAREJO
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where id = p_id;
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request_json_part1 := to_clob(
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'{
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"compartmentId": "' || p_comp_id || '",
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"servingMode":
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{
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"modelId": "' || gen_ai_model || '",
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"servingType": "ON_DEMAND"
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}
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,
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"chatRequest": {
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"apiFormat": "GENERIC",
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"messages": [
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{
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"role": "USER",
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"content": [
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||||||
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{
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"type": "TEXT",
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"text": "' || replace(replace(replace(replace( p_ai_prompt ,chr(10),null),chr(13),null),'"',''),'''','') || '"
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|
},
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|
{
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|
"type": "IMAGE",
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"imageUrl": {
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"url": "data:image/' || v_ext || ';base64,');
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request_json_part2 := to_clob('"
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}
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}
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]
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|
}
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],
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"maxTokens": 2000,
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"temperature": 0
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}
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}');
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-- append part1 json to request blob
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dbms_lob.append(request_body, apex_util.clob_to_blob(p_clob => request_json_part1,p_charset => 'AL32UTF8'));
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-- append base64 image to request blob
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|
dbms_lob.append(request_body, apex_util.clob_to_blob(p_clob => base64_image,p_charset => 'AL32UTF8'));
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||||||
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||||||
|
-- append part2 json to request blob
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||||||
|
dbms_lob.append(request_body, apex_util.clob_to_blob(p_clob => request_json_part2,p_charset => 'AL32UTF8'));
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-- call Gen AI Chat
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chat_resp := dbms_cloud.send_request(
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credential_name => p_oci_cred,
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uri => gen_ai_endpoint || '/20231130/actions/chat',
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method => dbms_cloud.METHOD_POST,
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body => request_body
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);
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-- clear temp blobs
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dbms_lob.freetemporary(request_body);
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RETURN json_value( dbms_cloud.get_response_text(chat_resp),'$.chatResponse.choices[0].message.content[0].text') ;
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END;
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