Como desenvolver aplicativos de IA baseados em dados: um guia para criar serviços de IA diretamente do banco de dados

À medida que os serviços de IA e os dados que eles consomem e criam se tornam mais importantes e predominantes em vários aplicativos e processos, o mesmo acontece com as plataformas e arquiteturas nas quais são construídos. Como de costume, não existe um “tamanho único”, no entanto, o que é brevemente apresentado aqui é uma abordagem otimizada para essas arquiteturas de aplicativos de IA orientadas por dados.

Todo o código-fonte mencionado e muito mais pode ser encontrado e um workshop gratuito “Desenvolver com Oracle AI e serviços de banco de dados: geração, visão, fala, linguagem e OML” (onde todos os casos de uso são baseados nos 17 da ONU Objetivos de Desenvolvimento Sustentável) com muitos mais exemplos podem ser encontrados .

Muitas vezes, múltiplas chamadas de rede devem ser feitas em um determinado aplicativo de IA, envolvendo chamadas para os serviços de IA, bem como chamadas para recuperar e persistir o conteúdo (seja texto, áudio, imagens, vídeo, etc.) que é a entrada ou saída. As informações persistentes são então frequentemente processadas e analisadas posteriormente e chamadas adicionais, IA ou outras, são feitas em reação.

O oferece a capacidade de fazer chamadas para outros serviços, novamente IA e outros, sejam eles dentro da Oracle Cloud ou externos.

Quando as chamadas são feitas a partir do próprio banco de dados, ela fornece uma arquitetura otimizada com vários benefícios, incluindo:

1. Chamadas de rede reduzidas, reduzindo assim a latência.

   
   

2. Chamadas de rede reduzidas, aumentando assim a confiabilidade.

   
   

3. Operações transacionais (ACID) em IA e outros dados (e até mesmo mensagens ao usar TxEventQ) que evitam a necessidade de lógica de processamento idempotente/duplicada, etc., e os recursos desperdiçados relacionados.

   
   

4. A otimização do processamento se deve à localidade dos dados, sejam eles armazenados diretamente no banco de dados, em um armazenamento de objetos ou em outra fonte. Isso ocorre porque o banco de dados Oracle fornece um front-end funcional robusto para buckets de armazenamento de objetos, que de outra forma seriam estúpidos, e o banco de dados oferece muitas opções para sincronizar ou operar de maneira ideal em dados existentes no armazenamento de objetos e em outras fontes de dados.

   
   

5. Segurança aprimorada devido a um mecanismo de autenticação comum e reutilização de um banco de dados robusto e de uma infraestrutura de segurança em nuvem famosa.

   
   

6. Configuração geral reduzida, pois as chamadas são feitas de um local central. O ponto de entrada para o próprio banco de dados pode ser exposto como um endpoint Rest (usando ORDS) com um único clique e, claro, drivers em vários idiomas também podem ser usados para acessar o banco de dados.

   
   

7. Vantagens do banco de dados vetorial. Este tópico é um blog em si, e lançarei como continuação, especialmente porque a Oracle tem e está adicionando vários recursos poderosos nesta área.

   
   

8. Aprendizado de máquina de banco de dados Oracle. Além de vários serviços de IA, o próprio banco de dados Oracle conta com um mecanismo de aprendizado de máquina há muitos anos. OML agiliza o ciclo de vida do ML, oferecendo ferramentas escalonáveis de SQL, R, Python, REST, AutoML e sem código com mais de 30 algoritmos no banco de dados, melhorando a sincronização e a segurança dos dados ao processar dados diretamente no banco de dados.

   
   

9. Banco de dados autônomo Oracle. Selecione AI, que permite consultar dados usando linguagem natural e gerar SQL específico para seu banco de dados.

   
   

10. Banco de dados autônomo Oracle. AI Vector Search, que inclui um novo tipo de dados vetoriais, índices vetoriais e operadores SQL de pesquisa vetorial, permite que o Oracle Database armazene o conteúdo semântico de documentos, imagens e outros dados não estruturados como vetores e use-os para executar consultas rápidas de similaridade .

    
    

    Esses novos recursos também suportam RAG (Retrieval Augmented Generation), que fornece maior precisão e evita a exposição de dados privados, incluindo-os nos dados de treinamento do LLM.

Novamente, existem muitos fluxos e requisitos diferentes de aplicação de IA, mas uma comparação básica das duas abordagens pode ser visualizada da seguinte maneira:

O código

É possível rodar diversas linguagens diferentes no banco de dados, possibilitando ali realizar diversas lógicas de aplicação. Isso inclui Java, JavaScript e PL/SQL. Exemplos de PL/SQL são fornecidos aqui e podem ser executados na página Database Actions -> SQL no console do OCI, na ferramenta de linha de comando SQLcl (que está pré-instalada no OCI Cloud Shell ou pode ser baixada), em SQLDeveloper, VS Code (onde a Oracle possui um plugin conveniente), etc.

Existem também algumas maneiras de fazer chamadas para IA e outros serviços. Chamadas Rest padrão usando o pacote UTL_HTTP do banco de dados ou busca de JavaScript, etc., são uma abordagem. Se os serviços de IA forem executados no OCI (o Oracle Cloud), os SDKs do OCI, que são escritos para todas as principais linguagens, também poderão ser usados.

Acho que o uso do pacote DBMS_CLOUD.send_request para todas as chamadas de serviços OCI (em vez de, por exemplo, chamadas mais específicas do OCI SDK, como DBMS_CLOUD_OCI_AIV_AI_SERVICE_VISION) é a abordagem mais simples e dinâmica.

Começamos criando uma credencial que pode ser referenciada e reutilizada para todas as nossas chamadas de serviço em nuvem e simplesmente inclui as informações de sua conta/configuração do OCI.

 BEGIN dbms_cloud.create_credential ( credential_name => 'OCI_KEY_CRED', user_ocid => 'ocid1.user.oc1..[youruserocid]', tenancy_ocid => 'ocid1.tenancy.oc1..[yourtenancyocid]', private_key => '[yourprivatekey - you can read this from file or put the contents of your pem without header, footer, and line wraps]' fingerprint => '[7f:yourfingerprint]' ); END;

A seguir, antes de examinarmos o programa/função principal, vamos dar uma olhada rápida na tabela na qual salvaremos os resultados da IA. Observe que, neste caso, a tabela possui colunas para o JSON de um retorno de chamada de IA e um texto campo que é criado a partir de campos-chave no JSON para referência rápida, pesquisas, etc.

Novamente, as estruturas da tabela, o uso de SQL/relacional versus JSON, etc., podem variar e, novamente, este é um ótimo exemplo de banco de dados multifuncional Oracle onde você pode usar vários modelos e tipos de dados.

Por exemplo, vale a pena conferir o recurso JSON Duality no banco de dados Oracle, pois permite que os mesmos dados sejam acessados usando SQL/relacional, bem como JSON e até mesmo APIs MongoDB.

 CREATE TABLE aivision_results (id RAW (16) NOT NULL, date_loaded TIMESTAMP WITH TIME ZONE, label varchar2(20), textfromai varchar2(32767), jsondata CLOB CONSTRAINT ensure_aivision_results_json CHECK (jsondata IS JSON)); /

E agora, a função simples que tipifica o coração da arquitetura… Aqui, vemos uma chamada para DBMS_CLOUD.send_request com a credencial que criamos e a URL do endpoint de operação de serviço (AI) (a operação analyzeImage do serviço Oracle Vision AI nesse caso).

A carga JSON do corpo consiste nos recursos do serviço que gostaríamos de usar e qualquer outra configuração, bem como os argumentos para a operação que, neste caso, incluem o local de armazenamento do objeto de uma imagem (outro a opção seria fornecer a matriz de bytes da imagem diretamente/incorporada como parte da carga útil).

O resultado JSON é então recuperado da resposta, certos elementos dele são analisados em um campo de texto por conveniência, e o JSON, o texto, etc., são persistidos conforme mencionado anteriormente.

 CREATE OR REPLACE FUNCTION VISIONAI_TEXTDETECTION ( p_endpoint VARCHAR2, p_compartment_ocid VARCHAR2, p_namespaceName VARCHAR2, p_bucketName VARCHAR2, p_objectName VARCHAR2, p_featureType VARCHAR2, p_label VARCHAR2 ) RETURN VARCHAR2 IS resp DBMS_CLOUD_TYPES.resp; json_response CLOB; v_textfromai VARCHAR2(32767); BEGIN resp := DBMS_CLOUD.send_request( credential_name => 'OCI_KEY_CRED', uri => p_endpoint || '/20220125/actions/analyzeImage', method => 'POST', body => UTL_RAW.cast_to_raw( JSON_OBJECT( 'features' VALUE JSON_ARRAY( JSON_OBJECT('featureType' VALUE p_featureType) ), 'image' VALUE JSON_OBJECT( 'source' VALUE 'OBJECT_STORAGE', 'namespaceName' VALUE p_namespaceName, 'bucketName' VALUE p_bucketName, 'objectName' VALUE p_objectName ), 'compartmentId' VALUE p_compartment_ocid ) ) ); json_response := DBMS_CLOUD.get_response_text(resp); SELECT LISTAGG(text, ', ') WITHIN GROUP (ORDER BY ROWNUM) INTO v_textfromai FROM JSON_TABLE(json_response, '$.imageText.words[*]' COLUMNS ( text VARCHAR2(100) PATH '$.text' ) ); INSERT INTO aivision_results (id, date_loaded, label, textfromai, jsondata) VALUES (SYS_GUID(), SYSTIMESTAMP, p_label, v_textfromai, json_response); RETURN v_textfromai; EXCEPTION WHEN OTHERS THEN RAISE; END VISIONAI_TEXTDETECTION; /

Também podemos expor a função como um endpoint Rest programaticamente usando o seguinte:

 BEGIN ORDS.ENABLE_OBJECT( P_ENABLED => TRUE, P_SCHEMA => 'AIUSER', P_OBJECT => 'VISIONAI_OBJECTDETECTION', P_OBJECT_TYPE => 'FUNCTION', P_OBJECT_ALIAS => 'VISIONAI_OBJECTDETECTION', P_AUTO_REST_AUTH => FALSE ); COMMIT; END; /

Análise e pesquisa de texto de resultados de IA

Essa arquitetura também torna a análise e a pesquisa de texto de todos os resultados de IA convenientes e eficientes. A partir daqui, mais processamento e análise podem ocorrer. Vamos dar uma olhada em três declarações que nos fornecerão uma pesquisa de texto fácil de usar de nossos resultados de IA.

• Primeiro, criamos um índice para pesquisas de texto em nossa tabela aivision_results .

• Em seguida, criamos uma função que procura uma determinada string usando a poderosa funcionalidade contains , ou podemos usar adicionalmente/opcionalmente o pacote DBMS_SEARCH para pesquisar várias tabelas e retornar o refcursor dos resultados.

• Finalmente, expomos a função como um endpoint Rest.

É simples assim.

 create index aivisionresultsindex on aivision_results(textfromai) indextype is ctxsys.context; /

 CREATE OR REPLACE FUNCTION VISIONAI_RESULTS_TEXT_SEARCH(p_sql IN VARCHAR2) RETURN SYS_REFCURSOR AS refcursor SYS_REFCURSOR; BEGIN OPEN refcursor FOR select textfromai from AIVISION_RESULTS where contains ( textfromai, p_sql ) > 0; RETURN refcursor; END VISIONAI_RESULTS_TEXT_SEARCH; /

 BEGIN ORDS.ENABLE_OBJECT( P_ENABLED => TRUE, P_SCHEMA => 'AIUSER', P_OBJECT => 'VISIONAI_RESULTS_TEXT_SEARCH', P_OBJECT_TYPE => 'FUNCTION', P_OBJECT_ALIAS => 'VISIONAI_RESULTS_TEXT_SEARCH', P_AUTO_REST_AUTH => FALSE ); COMMIT; END; /

Para concluir…

Este foi um blog rápido mostrando um padrão de arquitetura para o desenvolvimento de aplicativos de IA baseados em dados, fazendo chamadas para serviços de IA diretamente do banco de dados.

Muito obrigado pela leitura e, por favor, deixe-me saber se você tiver alguma dúvida ou feedback.

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