Oracle AI应用的LLM模型典型配置

最近在做一些基于Oracle的一些AI应用测试工作，AI肯定离不开配置LLM相关，虽然是简单配置类，但实际还是遇到一些卡点，记录下来供今后参考。

1.配置Embedding模型
2.特殊语法传参JSON格式
3.测试Embedding有效
4.修改MAX_STRING_SIZE
5.配置为DeepSeek的LLM
6.测试Chat和Showsql有效

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：

sql 复制代码

--使用 SiliconFlow Embedding：
BEGIN
  CUSTOM_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。

sql 复制代码

--特殊的语法，传入JSON格式方法
declare
  jo json_object_t;
begin
  jo := 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：

sql 复制代码

select * from CUSTOM_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：

sql 复制代码

--EMBEDDING接口 - 文本转向量
select CUSTOM_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：

sql 复制代码

ORA-06502: PL/SQL：值或转换错误 :  字符串缓冲区太小
ORA-06512: 在 line 1

https://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）：

sql 复制代码

--1.查看参数当前值
SHOW PARAMETER MAX_STRING_SIZE;

--2.设置MAX_STRING_SIZE=EXTENDED
ALTER SYSTEM SET MAX_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。

sql 复制代码

----- Create service provider，deepseek
BEGIN
  CUSTOM_SELECT_AI.CREATE_PROVIDER(
		p_provider    =>    'OpenAI',
		p_endpoint    =>    'https://api.deepseek.com/chat/completions',
		p_auth        =>    'sk-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx'
	);
END;
/

----- Create profile
BEGIN
	CUSTOM_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：

sql 复制代码

--创建好的PROVIDER和PROFILE可以查询表：
select * from TPCH.CUSTOM_SELECT_AI_PROVIDERS;
select * from TPCH.CUSTOM_SELECT_AI_PROFILES;

配置错误或不再需要，可以这样删除掉：

sql 复制代码

--删除不再需要的PROVIDER和PROFILE：
BEGIN
  CUSTOM_SELECT_AI.DROP_PROVIDER(
		p_provider    =>    'OpenAI'
	);
END;
/

BEGIN
  CUSTOM_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：

sql 复制代码

--CHAT接口 - 直接与 LLM 聊天
select CUSTOM_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：

sql 复制代码

BEGIN
    DBMS_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：

sql 复制代码

--SHOWSQL接口 - 自然语言生成SQL
select CUSTOM_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。