关于Oracle AI应用的LLM模型典型配置方法
本文介绍了如何在同事的开源项目Text2SQLRAG中配置Embedding模型,并详细描述了测试和配置DeepSeek的LLM的过程,感兴趣的朋友一起看看吧。
1.配置Embedding模型
在同事Hysun的Text2SQL RAG开源项目中,提供了一些非常实用的配置方法,方便大家使用,本文就以此开源项目为例。
我这里Embedding模型暂时选择的是 SiliconFlow 平台提供的 BAAI/bge-large-zh-v1.5 这个模型:
--使用 SiliconFlow Embedding:BEGINCUSTOM_SELECT_AI.CREATE_EMBEDDING_CONF(p_conf_id =>'EMBEDDING',p_provider =>'OpenAI',p_model =>'BAAI/bge-large-zh-v1.5',p_endpoint =>'https://api.siliconflow.cn/v1/embeddings',p_credential =>'ALFRED_SILICON_FLOW');END;/
起初我直接把API Key写到了p_credential中,发现不行,但是换成自定义的ALFRED_SILICON_FLOW后,通过dbms_vector.create_credential导入时,起初以为直接传JSON格式的参数,结果是不允许的。
另外,注意这里p_conf_id的名字,以后要用到,开始我没意识到,咨询同事后才知晓这个对应关系。后来同事为了大家更好理解,还修改了帮助文档,明确做了提示。
2.特殊语法传参JSON格式
翻阅官方文档,找到这种特殊的语法,专门用于传入JSON格式。
--特殊的语法,传入JSON格式方法declarejo json_object_t;beginjo := json_object_t();jo.put('access_token','sk-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx');dbms_vector.create_credential(credential_name =>'ALFRED_SILICON_FLOW',params => json(jo.to_string));end;/
API Key已脱敏,按照你的Key实际替换即可。
配置好之后,可以通过这张表查询到:
select*fromCUSTOM_SELECT_AI_EMBEDDING_CONF;
3.测试Embedding有效
使用提供的测试用例来测试Embedding有效性:
--EMBEDDING接口 - 文本转向量selectCUSTOM_SELECT_AI.EMBEDDING(p_text =>'将文本转成向量',p_embedding_conf =>'EMBEDDING');
注意这个p_embedding_conf需要和之前创建时的p_conf_id对应,后面使用都有这个对应关系,需要特别注意下。
测试返回报错:
ORA-06502: PL/SQL:值或转换错误 : 字符串缓冲区太小
ORA-06512: 在 line 1https://docs.oracle.com/error-help/db/ora-06502/06502. 00000 - "PL/SQL: value or conversion error%s"
*Cause: An arithmetic, numeric, string, conversion, or constraint error
occurred. For example, this error occurs if you attempt to
assign the value NULL to a variable declared NOT NULL, or if you
attempt to assign an integer greater than 99 to a variable
declared NUMBER(2).
*Action: To resolve the issue, change the data, the way the data is
manipulated, or the data variable declaration.
*Params: 1) error_info
occurred.
4.修改MAX_STRING_SIZE
上面的报错很明显,文档中也有提到需要设置MAX_STRING_SIZE为EXTENDED才可以。
修改的参考步骤(生产环境请慎重评估可行性):
--1.查看参数当前值SHOW PARAMETER MAX_STRING_SIZE;--2.设置MAX_STRING_SIZE=EXTENDEDALTERSYSTEMSETMAX_STRING_SIZE=EXTENDED SCOPE=SPFILE;--3.关闭数据库SHUTDOWN IMMEDIATE;--4.启动upgrade模式,执行脚本STARTUP UPGRADE;@$ORACLE_HOME/rdbms/admin/utl32k.sql--5.重启数据库SHUTDOWN IMMEDIATE;STARTUP;--6.查询MAX_STRING_SIZE参数已修改SHOW PARAMETER MAX_STRING_SIZE;
再次运行Embedding测试用例,成功返回结果。
5.配置为DeepSeek的LLM
主要用到两个CUSTOM_SELECT_AI.CREATE_PROVIDER、CUSTOM_SELECT_AI.CREATE_PROFILE。
----- Create service provider,deepseekBEGINCUSTOM_SELECT_AI.CREATE_PROVIDER(p_provider =>'OpenAI',p_endpoint =>'https://api.deepseek.com/chat/completions',p_auth =>'sk-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx');END;/----- Create profileBEGINCUSTOM_SELECT_AI.CREATE_PROFILE(p_profile_name =>'HKE_DEMO',p_description =>'SelectAI DEMO for HKE',p_attributes =>'{"provider": "OpenAI","model" : "deepseek-chat","object_list": [{"owner": "TPCH", "name": "HKE_PROD_DEFECT"},{"owner": "TPCH", "name": "HKE_PROD_OUT_YIELD_QTY"}]}');END;/
创建好之后可以查询到:
--创建好的PROVIDER和PROFILE可以查询表:select*fromTPCH.CUSTOM_SELECT_AI_PROVIDERS;select*fromTPCH.CUSTOM_SELECT_AI_PROFILES;
配置错误或不再需要,可以这样删除掉:
--删除不再需要的PROVIDER和PROFILE:BEGINCUSTOM_SELECT_AI.DROP_PROVIDER(p_provider =>'OpenAI');END;/BEGINCUSTOM_SELECT_AI.DROP_PROFILE(p_profile_name =>'HKE_DEMO');END;/
6.测试Chat和Showsql有效
按照开源项目文档中的说明,测试Chat和Showsql功能:
--CHAT接口 - 直接与 LLM 聊天selectCUSTOM_SELECT_AI.CHAT(p_profile_name =>'HKE_DEMO',p_user_text =>'你是谁?',p_system_text =>'你是一个积极的、充满正能量的人工智能助手。');
注意:这里Chat配置好LLM应该就可以正常返回,如果报错ORA-29273,如下图所示:
- 4-sys.utl_http.png
就需要放开对应数据库用户对具体或所有外部的访问:
BEGINDBMS_NETWORK_ACL_ADMIN.APPEND_HOST_ACE(host =>'*',-- 或者指定具体的域名,如 'api.example.com'ace => xs$ace_type(privilege_list => xs$name_list('connect'),principal_name =>'TPCH',principal_type => xs_acl.ptype_db));END;/
继续测试Showsql功能:
--SHOWSQL接口 - 自然语言生成SQLselectCUSTOM_SELECT_AI.SHOWSQL(p_profile_name =>'HKE_DEMO',p_embedding_conf =>'EMBEDDING',p_user_text =>'查询符合条件的各YIELD小等级占比(即YIELD_QTY之和/OUT_QTY之和),条件为:公司名称为COMPANY1,工厂名称为FACTORYNAME1,产品名称为PRODUCT1。占比用百分比表示并排序,用中文别名返回。');
SHOWSQL需要按Demo要求导入成功表数据并向量化才OK。这里的p_embedding_conf要注意和之前配置的Embedding名字一样。
到此这篇关于Oracle AI应用的LLM模型典型配置的文章就介绍到这了,更多相关Oracle LLM模型内容请继续浏览下面的相关文章!
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