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Sélectionner AI pour Python

Select AI for Python intègre des fonctionnalités d'IA générative dans les workflows de base de données d'IA autonome. Sélectionnez AI pour Python qui fournit une bibliothèque client, select_ai, qui vous permet d'utiliser les fonctionnalités DBMS_CLOUD_AI dans Autonomous AI Database à partir de Python.

Tâches disponibles

  • Se connecter à la base de données à l'aide de connexions synchrones ou asynchrones

  • Créer et gérer des profils d'IA pour permettre l'utilisation de modèles d'IA provenant d'un large éventail de fournisseurs d'IA

  • Utiliser le langage naturel pour interroger votre base de données via la génération SQL basée sur l'IA

  • Décrire les résultats des requêtes en langage naturel

  • Créer et gérer des conversations avec l'historique des invites

  • Créer et mettre à jour facilement des index vectoriels pour les utiliser avec des workflows de génération augmentée de récupération (RAG) intégrés et automatisés

  • Générer des données synthétiques pour les tests et les analyses à l'aide de l'IA générative

Plates-forme prises en charge

Select AI for Python est certifié pour Autonomous Database 19c et Autonomous AI Database 26ai. Sélectionnez AI pour Python peut fonctionner sur d'autres plates-formes, mais il n'est pas certifié.

Cliquez sur https://github.com/oracle/python-select-ai/issues pour signaler les problèmes.

Fonctions prises en charge pour sélectionner un profil AI (synchrone et asynchrone)

Lorsque vous envoyez des invites via un profil, vous pouvez choisir parmi plusieurs fonctions définies pour les objets profil AI. Certaines sont les suivantes :

  • create() : créez le profil AI dans la base de données ou remplacez-le si nécessaire.

  • delete() : supprimez le profil.

  • generate() : utilisez le profil pour traiter une invite conformément à l'action choisie.

  • generate_synthetic_data() : créez des données synthétiques en fonction des attributs fournis.

  • get_attributes() : renvoie les attributs de profil en cours.

  • run_sql() : générez et exécutez le code SQL (par défaut).

  • show_sql() : générez du code SQL sans l'exécuter.

  • explain_sql() : fournissez une explication du code SQL généré.

  • narrate() : décrivez les résultats de requête en langage naturel.

  • chat() : engagez une conversation libre.

  • show_prompt() : affiche l'invite construite envoyée au modèle d'IA générative.

Pour obtenir la liste complète des fonctions, reportez-vous au guide Sélectionner AI pour Python. Pour plus d'informations sur les actions Sélectionner IA, reportez-vous également à Utiliser le mot-clé AI pour saisir des invites.

Classes prises en charge

La bibliothèque comprend des classes pour gérer les fournisseurs, les profils, les conversations, les index vectoriels et les données synthétiques. Les versions synchrones et asynchrones sont disponibles.

  • Classes de fournisseur : définissez le fournisseur d'IA : OpenAIProvider, AzureProvider, OCIGenAIProvider, AWSProvider, GoogleProvider, AnthropicProvider, CohereProvider, HuggingFaceProvider.

  • Profile : définit le profil d'IA générative pour traiter les invites (fournisseur, informations d'identification, métadonnées, options) et prend en charge la génération de données synthétiques.

  • ProfileAttributes : détails de configuration de profil tels que le fournisseur, le nom des informations d'identification, le nombre maximal de jetons, la température, la liste d'objets ou l'index vectoriel.

  • ConversationAttributes : permet de gérer le contexte conversationnel entre les invites.

  • VectorIndex et VectorIndexAttributes : créez et gérez des index vectoriels pour la RAG.

  • SyntheticDataAttributes : créer des ensembles de données synthétiques pour les tests et le développement.

Des équivalents asynchrones existent pour les classes Profile, Conversation et VectorIndex.

Pour obtenir une référence complète à l'API, reportez-vous au guide Sélectionner AI pour Python.