Integração do Amazon Bedrock com o RDS para Oracle

O RDS para Oracle é compatível com a integração ao Amazon Bedrock, permitindo invocar modelos de base diretamente do banco de dados Oracle usando SQL. Com essa integração, é possível usar recursos de IA generativa, como geração de texto, resumo e geração de incorporações, sem mover os dados para fora do banco de dados.

Requisitos para a integração do Bedrock

Para usar a integração do Amazon Bedrock com o RDS para Oracle, os seguintes requisitos devem ser atendidos.

Requisitos do banco de dados

Requisitos das credenciais da AWS

Requisitos de rede da Amazon VPC

A instância de banco de dados do RDS para Oracle deve conseguir acessar o endpoint de runtime do Amazon Bedrock (bedrock-runtime.region.amazonaws.com) pela porta 443 (HTTPS). É possível fazer isso de uma das seguintes maneiras.

Opção 1: endpoint de interface da Amazon VPC (AWS PrivateLink) – recomendado

Crie um endpoint de interface da Amazon VPC para o serviço de runtime do Amazon Bedrock. Isso mantém todo o tráfego privado dentro da rede da AWS e não requer acesso à internet.

Opção 2: gateway NAT (rota pela internet)

Se você não usar um endpoint da Amazon VPC, a sub-rede da instância de banco de dados deverá ter uma rota para a internet por meio de um gateway NAT.

A tabela a seguir resume os caminhos de rede.

Configurar a integração do Bedrock

Para configurar a integração do Amazon Bedrock para a instância de banco de dados do RDS para Oracle, conclua as seguintes etapas.

Etapa 1: configurar a conectividade de rede da Amazon VPC

Confirme se a instância de banco de dados consegue acessar o endpoint de runtime do Bedrock usando uma das opções de rede descritas em Requisitos de rede da Amazon VPC. Para verificar a conectividade após a configuração, é possível fazer um teste a partir do banco de dados em uma etapa posterior.

Etapa 2: obter credenciais da AWS com permissões do Bedrock

Crie um usuário ou um perfil do IAM com a política a seguir (ou anexe-a a uma identidade existente).

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

Para restringir o acesso a modelos específicos, substitua o caractere curinga pelos ARNs dos modelos desejados, por exemplo:

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

Gere chaves de acesso para esse usuário do IAM no console do IAM. Você precisará do ID da chave de acesso e da chave de acesso secreta na próxima etapa.

Etapa 3: conceder privilégios do banco de dados

Conecte-se como DBA e conceda ao usuário da aplicação os privilégios necessários.

-- 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;

Etapa 4: conceder acesso à ACL de rede para o endpoint do Bedrock

Conceda ao usuário do banco de dados acesso à ACL de rede para o endpoint de runtime do Bedrock.

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;
/

Substitua region pela sua região da AWS (por exemplo, us-east-1) e db_user pelo usuário do banco de dados Oracle que invocará os modelos do Bedrock.

Etapa 5: criar uma credencial no banco de dados

Conecte-se como o usuário da aplicação e crie um objeto de credencial usando DBMS_CLOUD.

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

Etapa 6: criar um perfil de IA para o Bedrock

Crie um perfil de IA usando DBMS_CLOUD_AI que faça referência à sua credencial e especifique AWS como provedor.

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;
/

Para usar um endpoint de runtime do Amazon Bedrock em uma região diferente de us-east-1, inclua os atributos region e target_language no JSON de atributos do perfil. Defina region como a região em que o endpoint de runtime do Amazon Bedrock está localizado (por exemplo, us-west-2).

Se você definir region, também deverá incluir target_language ou source_language. É necessário definir ambos os atributos em conjunto, mesmo para ações que não usam tradução, como chat ou runsql.

O valor de target_language afeta apenas a ação translate. Se você incluir apenas target_language sem region, o perfil continuará usando bedrock-runtime.us-east-1.amazonaws.com.

O exemplo a seguir cria um perfil que usa a região us-west-2.

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;
/

É necessário especificar explicitamente o atributo model. Nenhum modelo padrão é fornecido para o provedor AWS. Para obter os IDs dos modelos, consulte as seguintes referências:

Verificar a integração com o Bedrock

Teste a conectividade com um prompt simples.

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

Se a resposta for retornada com sucesso, a integração com o Bedrock estará configurada corretamente.

Usar a integração com o Bedrock

Depois de configurar a integração, é possível invocar modelos de base do Amazon Bedrock diretamente do banco de dados Oracle usando SQL com o Select AI.

Consulte exemplos completos de uso do Amazon Bedrock, incluindo ações SELECT AI (runsql, showsql, narrate, chat e explainsql), a função DBMS_CLOUD_AI.GENERATE, conversas de múltiplas interações e geração aumentada via recuperação (RAG), na seguinte documentação da Oracle: