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RDS for Oracle 的 Amazon Bedrock 整合

RDS for Oracle 支援與 Amazon Bedrock 整合，可讓您使用 SQL 直接從 Oracle 資料庫叫用基礎模型。透過此整合，您可以使用生成式 AI 功能，例如文字產生、摘要和內嵌產生，而無需將資料移出資料庫。

Bedrock 整合的需求

若要使用 Amazon Bedrock 與 RDS for Oracle 整合，請確保符合下列要求。

資料庫需求

AWS 登入資料需求

Amazon VPC 網路需求

RDS for Oracle 資料庫執行個體必須能夠到達連接埠 443 (HTTPSbedrock-runtime.region.amazonaws.com) 上的 Amazon Bedrock 執行期端點 ()。您可以透過下列其中一種方式達成此目的。

選項 1：Amazon VPC 介面端點 (AWS PrivateLink) – 建議

為 Amazon Bedrock 執行時間服務建立 Amazon VPC 介面端點。這可保持 AWS 網路內所有流量的私密性，且不需要網際網路存取。

選項 2：NAT 閘道 （網際網路路由）

如果您不使用 Amazon VPC 端點，資料庫執行個體的子網路必須具有透過 NAT 閘道連至網際網路的路由。

下表摘要說明網路路徑。

設定 Bedrock 整合

若要設定 RDS for Oracle 資料庫執行個體的 Amazon Bedrock 整合，請完成下列步驟。

步驟 1：設定 Amazon VPC 網路連線

使用中所述的其中一個網路選項，確保您的資料庫執行個體可以到達 Bedrock 執行時間端點Amazon VPC 網路需求。若要在組態後驗證連線能力，您可以在後續步驟中從資料庫進行測試。

步驟 2：取得具有 Bedrock 許可的 AWS 登入資料

使用下列政策建立 IAM 使用者或角色 （或將其連接至現有身分）。

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

若要限制存取特定模型，請將萬用字元取代為特定模型 ARNs，例如：

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

從 IAM 主控台產生此 IAM 使用者的存取金鑰。您需要存取金鑰 ID 和私密存取金鑰，才能進行下一個步驟。

步驟 3：授予資料庫權限

以 DBA 身分連線，並將必要的權限授予應用程式使用者。

-- 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;

步驟 4：授予 Bedrock 端點的網路 ACL 存取權

授予資料庫使用者網路 ACL 對 Bedrock 執行時間端點的存取權。

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;
/

將區域取代為您的 AWS 區域 （例如，us-east-1)，並將 db_user 取代為將調用 Bedrock 模型的 Oracle 資料庫使用者。

步驟 5：在資料庫中建立登入資料

以應用程式使用者身分連線，並使用 建立登入資料物件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;
/

步驟 6：建立 Bedrock 的 AI 設定檔

使用 來建立 AI 設定檔DBMS_CLOUD_AI，以參考您的登入資料並指定 AWS 做為提供者。

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;
/

若要在 以外的區域中使用 Amazon Bedrock 執行時間端點us-east-1，請在設定檔target_language屬性 JSON 中包含 region和 屬性。將 region設定為 Amazon Bedrock 執行時間端點所在的區域 （例如 us-west-2)。

如果您設定 region，您還必須包含 target_language或 source_language。您必須同時設定兩個屬性，即使是不使用轉譯的動作，例如 chat或 runsql。

此target_language值只會影響 translate動作。如果您只包含target_language沒有 的 region，則設定檔會繼續使用 bedrock-runtime.us-east-1.amazonaws.com。

下列範例會建立使用 us-west-2區域的設定檔。

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;
/

您必須明確指定 model 屬性。未為 AWS 提供者提供預設模型。如需模型 IDs，請參閱下列參考：

驗證您的 Bedrock 整合

使用簡單的提示測試連線。

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

如果回應成功傳回，則會正確設定 Bedrock 整合。

使用 Bedrock 整合

設定整合之後，您可以使用 SQL 搭配 Select AI 從 Oracle 資料庫叫用 Amazon Bedrock 基礎模型。

如需 Amazon Bedrock 的完整使用範例，包括SELECT AI動作 (runsql、chat、、 showsql narrate和 explainsql)、 DBMS_CLOUD_AI.GENERATE函數、多轉對話和擷取擴增產生 (RAG)，請參閱下列 Oracle 文件：