Mayo fue otro mes con muchas novedades en ADB, las cuales pasamos a detallar
Eliminación del Modelo de Cómputo OCPU
La opción del modelo de cómputo de OCPU ya no se encuentra disponible se elimina al crear o clonar una nueva instancia de Autonomous Database con cargas de trabajo ADW o ATP, tal como se ve en la imagen siguiente:
Consulte el documento de suporte 2998742.1 en My Oracle Support para obtener más información.
Compatibilidad con la compresión Zstd en DBMS_CLOUD
El paquete DBMS_CLOUD se utiliza para cargar y consultar datos mediante tablas externas, así como para la exportación e importación de datos desde Autonomous Database al Object Store. DBMS_CLOUD ahora admite el formato Zstd (Zstandard) para la compresión o descompresión de archivos.
Consulte la documentación para obtener más información.
Especificar variables de enlace predeterminadas en hipervínculos de tabla
Puede especificar valores predeterminados para una o más variables de enlace en una sentencia SQL cuando el parámetro 'default_bind_values' se incluye en la llamada de DBMS_DATA_ACCESS.GET_PREAUTHENTICATED_URL.
Consulte la documentación para obtener más información.
Usar el modelo de Transformer dentro de la Base de Datos con Select AI RAG
Puede usar transformadores existentes en la base de datos (también conocidos como modelos de incrustación) importados a su instancia de Oracle Database 23ai con Select AI RAG para generar incrustaciones vectoriales para fragmentos de documentos y solicitudes de usuario.
Consulte "Usar modelos de transformador en la base de datos" y "Ejemplo: Select AI con modelos de transformador en la base de datos" para explorar esta función.
Mejoras a Data Studio
Usar Hipervínculos de Tabla para Acceder a Datos Mediante Complementos de Hojas de Cálculo
Ahora es posible leer y acceder a los datos con un hipervínculo de tabla en una hoja de cálculo de MS Excel mediante el complemento Oracle Autonomous Database para Excel.
Consulte la documentación para obtener más información.
Mejoras de Select AI
Select AI incluye las siguientes nuevas funciones:
- Select AI detecta automáticamente las tablas relevantes y envía metadatos solo para aquellas tablas específicas relevantes para la consulta en Oracle Database 23ai. Para ello, especifique object_list_mode como automatizado. Vea este ejemplo en la documentación para obtener más información.
- Select AI permite restringir el acceso a las tablas considerando solo las tablas enumeradas en los atributos del perfil de AI para la generación de SQL. Para ello, especifique enforce_object_list como verdadero. Vea este ejemplo en la documentación para obtener más información.
- Select AI permite especificar la distinción entre mayúsculas y minúsculas para que el LLM genere respuestas que no distingan entre mayúsculas y minúsculas desde la base de datos y el LLM. Para ello, especifique case_sensitive_values como falso. Vea este ejemplo en la documentación para obtener más información.
- Los administradores pueden controlar el acceso a los datos para que las tablas del esquema real no se envíen al LLM mediante Select AI. Vea este ejemplo en la documentación para obtener más información.
Actualizaciones de Data Transforms
Data Transforms se actualiza con nuevas funciones y cambios en las siguientes áreas:
Ejecutar Cargas de Datos de Data Studio Mediante Flujos de Trabajo de Data Transforms
Ahora puede definir una carga de datos de Data Studio en un flujo de trabajo de Data Transforms y ejecutarla como parte de un flujo de datos. A continuación, puede programar el flujo de trabajo para que reproduzca la carga de datos de Data Studio, capture las actualizaciones realizadas en los archivos y las cargue en Autonomous Database.
Consulte la documentación para obtener más información.
Incorporaciones Vectoriales en Flujos de Datos
Data Transforms ahora admite la integración de incrustaciones vectoriales en un flujo de datos mediante el servicio de IA generativa de Oracle Cloud Infrastructure (OCI). Tenga en cuenta que necesita una conexión a Oracle Database 23ai para utilizar esta función.
Consulte la documentación para obtener más información.
Usar Modelos de Aprendizaje Automático (ML) en Flujos de Datos
Transformaciones de datos ahora incluye un nuevo tipo de entidad de datos llamado modelo de ML. Puede usar modelos de ML en un flujo de datos para aplicar lógica de predicción a los datos de origen y almacenar el resultado en un servidor de destino.
Consulte la documentación para obtener más información.
Establecer un Valor de Variable Personalizado en Tiempo de Ejecución
Para flujos de datos y flujos de trabajo que incluyen variables, al ejecutar el flujo de datos o flujo de trabajo, puede optar por usar el valor predeterminado, el valor de actualización o establecer un valor personalizado en tiempo de ejecución para la ejecución actual.
Consulte la documentación para obtener más información.
Mostrar Trabajos en Cola / en Espera
La opción "Mostrar trabajos en cola/en espera" ayuda a mejorar el rendimiento general al obtener la lista de registros que se mostrarán en la página Trabajos.
Consulte la documentación para obtener más información.
