# 06 - RAG Vector Classified Docs

## Objetivo

Demonstrar que um agente RAG ou copilot interno so recupera documentos e chunks autorizados para o usuario final antes de enviar contexto ao LLM.

## O Que Este Lab Mostra

Antes do Oracle Deep Data Security, a busca vetorial pode recuperar chunks confidenciais de RH, juridico e executivo. Depois dos data grants, a recuperacao vetorial respeita a classificacao do documento e a persona do usuario.

## Personas

- `nina`: colaboradora comum.
- `heitor`: RH.
- `sofia`: juridico.
- `carlos`: executivo.

## Onde Executar Os Comandos

Execute os comandos a partir da raiz do repositorio:

```powershell
cd C:\Users\rodrigo\Documents\Codex\oracle-deep-data-security-lab
```

Conecte no banco com SQLcl ou SQL*Plus:

```bash
sql "<connect_string>"
```

Este cenario usa tipo `VECTOR`, `TO_VECTOR` e `VECTOR_DISTANCE`. Use uma versao do banco com suporte a Oracle AI Vector Search.

## Passo A Passo - Antes, Ambiente Vulneravel

1. Acesse o banco:

   ```bash
   sql "<connect_string>"
   ```

2. Limpe o cenario:

   ```sql
   @scenarios/06-rag-vector-classified-docs/sql/99_reset.sql
   ```

3. Crie a tabela de chunks, embeddings simples e personas:

   ```sql
   @scenarios/06-rag-vector-classified-docs/sql/00_schema.sql
   @scenarios/06-rag-vector-classified-docs/sql/01_seed_data.sql
   @scenarios/06-rag-vector-classified-docs/sql/02_identities.sql
   ```

4. Simule a pergunta RAG:

   ```text
   Resuma documentos criticos sobre renovacoes, pessoas e riscos legais.
   ```

5. Execute a busca vetorial:

   ```sql
   @scenarios/06-rag-vector-classified-docs/sql/04_test_queries.sql
   ```

Resultado esperado antes: a busca pode recuperar chunks `HR_CONFIDENTIAL`, `LEGAL_CONFIDENTIAL` e `EXECUTIVE_CONFIDENTIAL`.

## Passo A Passo - Depois, Com Deep Data Security

1. Aplique os data grants por classificacao:

   ```sql
   @scenarios/06-rag-vector-classified-docs/sql/03_data_grants.sql
   ```

2. Execute novamente a mesma busca vetorial:

   ```sql
   @scenarios/06-rag-vector-classified-docs/sql/04_test_queries.sql
   ```

3. Repita a demonstracao simulando `nina`, `heitor`, `sofia` e `carlos`.

Resultado esperado depois:

- `nina` ve apenas chunks `PUBLIC` e `INTERNAL`.
- `heitor` ve conteudo de RH autorizado.
- `sofia` ve conteudo juridico autorizado.
- `carlos` ve todos os documentos por perfil executivo.
- O LLM recebe somente contexto autorizado.

## Execucao Automatizada Opcional

Windows:

```powershell
powershell -ExecutionPolicy Bypass -File .\scripts\run-scenario.ps1 -Scenario 06-rag-vector-classified-docs -ConnectString "<connect_string>"
```

Linux/macOS:

```bash
./scripts/run-scenario.sh 06-rag-vector-classified-docs "<connect_string>"
```

## Detalhes Da Demo

Veja o passo a passo completo, evidencias e referencias oficiais em [RUNBOOK.md](RUNBOOK.md).