OracleSummary 集成

使用 LangChain JavaScript 集成 OracleSummary 工具。

兼容性：仅在 Node.js 上可用。

Oracle AI 数据库支持 AI 工作负载，您可以通过 语义（语义学）查询数据，而不仅仅是关键词。它将 非结构化内容语义搜索 与 业务数据关系过滤 结合在一个系统中——这样您可以在不引入单独的向量数据库的情况下构建检索工作流（如 RAG），并将数据分割到多个平台。

本指南展示了如何使用 OracleSummary 从 Oracle AI 向量搜索 LangChain 集成生成文档摘要。

为什么选择摘要？ 摘要是将长文档压缩成检索友好内容（预览、元数据或精简上下文）的一种实用方法，同时保持治理和操作保证接近数据。

如果您刚开始使用 Oracle 数据库，请考虑探索 免费的 Oracle 26 AI。有关用户管理的背景信息，请参考官方 Oracle 指南。

概述

集成详情

类	包	本地	PY 支持
OracleSummary	@oracle/langchain-oracledb	✅	✅

设置

要访问 OracleSummary，安装 @oracle/langchain-oracledb 辅助工具（使用 @langchain/core）并确保您的环境满足 Oracle 数据库驱动程序 的先决条件。

凭证

为拥有您的摘要配置的 Oracle 用户设置凭证（或使用密钥管理器）：

export ORACLE_USER=testuser
export ORACLE_PASSWORD=testuser
export ORACLE_DSN="localhost:1521/free"

如果您计划调用 OCI 生成式 AI 或 Hugging Face 等第三方提供者，请首先在 Oracle 数据库中创建凭证（例如 OCI_CRED, HF_CRED），具体方法请参考 Oracle AI 向量搜索指南 中文档的 PL/SQL 辅助工具。

安装

npm

npm install @oracle/langchain-oracledb @langchain/core

实例化工具

import oracledb from "oracledb";
import { OracleSummary } from "@oracle/langchain-oracledb";

const connection = await oracledb.getConnection({
  user: process.env.ORACLE_USER,
  password: process.env.ORACLE_PASSWORD,
  connectionString: process.env.ORACLE_DSN,
});

const summary = new OracleSummary(
  connection,
  {
    provider: "database",
    glevel: "S",
    numParagraphs: 1,
    language: "english",
  },
  process.env.HTTP_PROXY, // optional
);

第三个构造函数参数是一个可选的代理字符串。仅在出站请求必须通过 HTTP 代理时提供（例如，在调用 Hugging Face 端点时）。

使用数据库内模型摘要文本

直接在 Oracle 数据库中运行 ONNX 摘要模型，以将数据保留在您的交易工作负载相同的主机上。

const result = await summary.getSummary(
  "Oracle Database combines relational and vector workloads so you can build secure RAG pipelines.",
);

console.log(result); // => concise summary text

使用托管提供者

将 provider 参数切换为通过 OCI 生成式 AI 或 Hugging Face 路由摘要请求。提供您在 Oracle 数据库中注册的凭证名称，如果需要，还提供一个代理字符串。

const ociSummary = new OracleSummary(
  connection,
  {
    provider: "ocigenai",
    credential_name: "OCI_CRED",
    url: "https://inference.generativeai.us-chicago-1.oci.oraclecloud.com/20231130/actions/summarizeText",
    model: "cohere.command",
  },
  process.env.HTTP_PROXY,
);

const hfSummary = new OracleSummary(connection, {
  provider: "huggingface",
  credential_name: "HF_CRED",
  url: "https://api-inference.huggingface.co/models/",
  model: "facebook/bart-large-cnn",
  wait_for_model: "true",
});

使用 LangChain 工具链

您可以将 OracleSummary 封装在自定义 LangChain 工具或可运行程序中，以将其与智能体工具调用集成。

import { tool } from "@langchain/core/tools";
import { z } from "zod";

const summarizeTool = tool(
  async ({ text }: { text: string }) => summary.getSummary(text),
  {
    name: "oracle_summary",
    description: "Summarize Oracle-sourced documents.",
    schema: z.object({
      text: z.string().describe("Full text to summarize"),
    }),
  },
);

const toolSummary = await summarizeTool.invoke({ text });

下一步

• 使用 OracleDocLoader 加载内容
• 使用 OracleTextSplitter 分块和规范化
• 使用 OracleEmbeddings 生成嵌入，并将它们存储在 OracleVS

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API 参考

有关所有 OracleSummary 参数和返回类型的详细文档，请参阅 Oracle LangChain Oracle DB 存储库。

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官方原文：src/oss/javascript/integrations/tools/oracleai.mdx · 非官方翻译，译文由 AI 生成，以英文原文为准。