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Amazon Bedrock-Integration für RDS für Oracle

RDS for Oracle unterstützt die Integration mit Amazon Bedrock, sodass Sie Foundation-Modelle mithilfe von SQL direkt aus Ihrer Oracle-Datenbank aufrufen können. Mit dieser Integration können Sie generative KI-Funktionen wie Textgenerierung, Zusammenfassung und Einbettung nutzen, ohne Daten aus Ihrer Datenbank verschieben zu müssen.

Anforderungen für die Bedrock-Integration

Um die Amazon Bedrock-Integration mit RDS for Oracle zu verwenden, stellen Sie sicher, dass die folgenden Anforderungen erfüllt sind.

Datenbankanforderungen

AWS Anforderungen an die Anmeldeinformationen

Amazon VPC-Netzwerkanforderungen

Die RDS for Oracle DB-Instance muss in der Lage sein, den Amazon Bedrock-Laufzeitendpunkt (bedrock-runtime.region.amazonaws.com) auf Port 443 (HTTPS) zu erreichen. Sie können dies auf eine der folgenden Arten erreichen.

Option 1: Endpunkt der Amazon VPC-Schnittstelle (AWS PrivateLink) — empfohlen

Erstellen Sie einen Amazon VPC-Schnittstellenendpunkt für den Amazon Bedrock Runtime-Service. Dadurch bleibt der gesamte Datenverkehr innerhalb des AWS Netzwerks privat und es ist kein Internetzugang erforderlich.

Option 2: NAT-Gateway (Internetroute)

Wenn Sie keinen Amazon VPC-Endpunkt verwenden, muss das Subnetz der DB-Instance eine Route zum Internet über ein NAT-Gateway haben.

In der folgenden Tabelle sind die Netzwerkpfade zusammengefasst.

Konfiguration der Bedrock-Integration

Gehen Sie wie folgt vor, um die Amazon Bedrock-Integration für Ihre RDS for Oracle DB-Instance zu konfigurieren.

Schritt 1: Amazon VPC-Netzwerkkonnektivität konfigurieren

Stellen Sie sicher, dass Ihre DB-Instance den Bedrock-Laufzeitendpunkt erreichen kann, indem Sie eine der unter beschriebenen Netzwerkoptionen verwenden. Amazon VPC-Netzwerkanforderungen Um die Konnektivität nach der Konfiguration zu überprüfen, können Sie in einem späteren Schritt Tests in der Datenbank durchführen.

Schritt 2: Besorgen AWS Anmeldeinformationen mit Bedrock-Berechtigungen

Erstellen Sie einen IAM-Benutzer oder eine IAM-Rolle mit der folgenden Richtlinie (oder fügen Sie sie einer vorhandenen Identität hinzu).

{
  "Version": "2012-10-17",
  "Statement": [
    {
      "Sid": "BedrockInvoke",
      "Effect": "Allow",
      "Action": [
        "bedrock:InvokeModel",
        "bedrock:InvokeModelWithResponseStream"
      ],
      "Resource": [
        "arn:aws:bedrock:region::foundation-model/*"
      ]
    }
  ]
}

Um den Zugriff auf bestimmte Modelle einzuschränken, ersetzen Sie den Platzhalter durch spezifische Modell-ARNs, zum Beispiel:

"arn:aws:bedrock:us-east-1::foundation-model/anthropic.claude-sonnet-4-5-20250929-v1:0"

Generieren Sie von der IAM-Konsole aus Zugriffsschlüssel für diesen IAM-Benutzer. Für den nächsten Schritt benötigen Sie die Zugriffsschlüssel-ID und den geheimen Zugriffsschlüssel.

Schritt 3: Gewähren Sie Datenbankberechtigungen

Stellen Sie eine Connect als DBA her und gewähren Sie dem Anwendungsbenutzer die erforderlichen Rechte.

-- Grant EXECUTE on DBMS_CLOUD and DBMS_CLOUD_AI
GRANT EXECUTE ON DBMS_CLOUD TO db_user;
GRANT EXECUTE ON DBMS_CLOUD_AI TO db_user;

Schritt 4: Gewähren Sie Netzwerk-ACL-Zugriff für den Bedrock-Endpunkt

Gewähren Sie dem Datenbankbenutzer Netzwerk-ACL-Zugriff auf den Bedrock-Laufzeitendpunkt.

BEGIN
  DBMS_NETWORK_ACL_ADMIN.APPEND_HOST_ACE(
    host => 'bedrock-runtime.region.amazonaws.com',
    ace  => xs$ace_type(
              privilege_list => xs$name_list('http'),
              principal_name => 'db_user',
              principal_type => xs_acl.ptype_db)
  );
END;
/

regionErsetzen Sie es durch Ihre AWS Region (z. B.us-east-1) und db_user durch den Oracle-Datenbankbenutzer, der Bedrock-Modelle aufruft.

Schritt 5: Erstellen Sie einen Berechtigungsnachweis in der Datenbank

Stellen Sie eine Connect als Anwendungsbenutzer her und erstellen Sie ein Anmeldeinformationsobjekt mithilfe DBMS_CLOUD von.

BEGIN
  DBMS_CLOUD.CREATE_CREDENTIAL(
    credential_name => 'AWS_BEDROCK_CRED',
    username        => 'your_AWS_access_key_id',
    password        => 'your_AWS_secret_access_key'
  );
END;
/

Schritt 6: Erstellen Sie ein KI-Profil für Bedrock

Erstellen Sie ein KI-Profil, indem Sie DBMS_CLOUD_AI es verwenden, das auf Ihre Anmeldeinformationen verweist und AWS als Anbieter angibt.

BEGIN
  DBMS_CLOUD_AI.CREATE_PROFILE(
    profile_name => 'BEDROCK_PROFILE',
    attributes   => '{"provider": "aws",
      "credential_name": "AWS_BEDROCK_CRED",
      "model": "us.anthropic.claude-sonnet-4-5-20250929-v1:0",
      "object_list": [{"owner": "schema", "name": "table1"},
                      {"owner": "schema", "name": "table2"}]
    }'
  );
END;
/

Um einen Amazon Bedrock-Laufzeitendpunkt in einer anderen Region als zu verwendenus-east-1, fügen Sie die target_language Attribute region und in die Profilattribute JSON ein. Stellen Sie region die Region ein, in der sich Ihr Amazon Bedrock-Laufzeitendpunkt befindet (z. B.us-west-2).

Wenn Sie festlegenregion, müssen Sie auch target_language oder source_language angeben. Sie müssen beide Attribute zusammen festlegen, auch für Aktionen, die keine Übersetzung verwenden, wie z. B. chat oderrunsql.

Der target_language Wert wirkt sich nur auf die translate Aktion aus. Wenn Sie nur target_language ohne Angabe region angeben, wird das Profil weiterhin verwendetbedrock-runtime.us-east-1.amazonaws.com.

Im folgenden Beispiel wird ein Profil erstellt, das die us-west-2 Region verwendet.

BEGIN
  DBMS_CLOUD_AI.CREATE_PROFILE(
    profile_name => 'BEDROCK_PROFILE_USW2',
    attributes   => '{"provider": "aws",
      "credential_name": "AWS_BEDROCK_CRED",
      "region": "us-west-2",
      "target_language": "en",
      "model": "us.anthropic.claude-sonnet-4-5-20250929-v1:0",
      "object_list": [{"owner": "schema", "name": "table1"},
                      {"owner": "schema", "name": "table2"}]
    }'
  );
END;
/

Sie müssen das model Attribut explizit angeben. Für den AWS Anbieter ist kein Standardmodell vorgesehen. Modell-IDs finden Sie in den folgenden Referenzen:

Überprüfung Ihrer Bedrock-Integration

Testen Sie die Konnektivität mit einer einfachen Aufforderung.

EXEC DBMS_CLOUD_AI.SET_PROFILE('BEDROCK_PROFILE');
SELECT AI chat what is Amazon RDS;

Wenn die Antwort erfolgreich zurückgegeben wird, ist Ihre Bedrock-Integration korrekt konfiguriert.

Verwenden Sie die Bedrock-Integration

Nachdem Sie die Integration konfiguriert haben, können Sie Amazon Bedrock Foundation-Modelle mithilfe von SQL mit Select AI aus Ihrer Oracle-Datenbank aufrufen.

Vollständige Anwendungsbeispiele mit Amazon Bedrock — einschließlich SELECT AI Aktionen (runsql,,, undexplainsql)showsql, der DBMS_CLOUD_AI.GENERATE Funktion narratechat, Multi-Turn-Konversationen und Retrieval Augmented Generation (RAG) — finden Sie in der folgenden Oracle-Dokumentation: