RDS for Oracle 的 Amazon Bedrock 集成

RDS for Oracle 支持与 Amazon Bedrock 集成，使您能够使用 SQL 直接从 Oracle 数据库调用基础模型。通过这种集成，您可以使用生成式人工智能功能，例如文本生成、摘要和嵌入生成，而无需将数据移出数据库。

Bedrock 集成的要求

要使用 Amazon Bedrock 与 RDS for Oracle 的集成，请确保满足以下要求。

数据库要求

AWS 凭证要求

Amazon VPC 网络要求

RDS for Oracle 数据库实例必须能够通过端口 443（HTTPS）到达 Amazon Bedrock 运行时端点 (bedrock-runtime.region.amazonaws.com)。您可以通过下列方式之一来实现此目的。

选项 1：Amazon VPC 接口端点（AWS PrivateLink）：建议采用

为 Amazon Bedrock 运行时服务创建 Amazon VPC 接口端点。这样可以保持 AWS 网络内所有流量的私密性，并且不需要访问互联网。

选项 2：NAT 网关（互联网路由）

如果您不使用 Amazon VPC 端点，则数据库实例的子网必须具有通过 NAT 网关到互联网的路由。

下表汇总了网络路径。

配置 Bedrock 集成

要为您的 RDS for Oracle 数据库实例配置 Amazon Bedrock 集成，请完成以下步骤。

步骤 1：配置 Amazon VPC 网络连接

使用 Amazon VPC 网络要求中描述的网络选项之一，确保您的数据库实例可以到达 Bedrock 运行时端点。要在配置后验证连接，可以在稍后的步骤中从数据库进行测试。

步骤 2：获取具有 Bedrock 权限的 AWS 凭证

使用以下策略创建 IAM 用户或角色（或将其附加到现有身份）。

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

要限制对特定模型的访问，请将通配符替换为特定的模型 ARN，例如：

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

从 IAM 控制台为此 IAM 用户生成访问密钥。下一步需要访问密钥 ID 和秘密访问密钥。

步骤 3：授予数据库权限

以 DBA 身份进行连接，并向应用程序用户授予必要的权限。

-- 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;

步骤 4：授予对 Bedrock 端点的网络 ACL 访问权限

向数据库用户授予对 Bedrock 运行时端点的网络 ACL 访问权限。

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;
/

将 region 替换为您的 AWS 区域（例如 us-east-1），并将 db_user 替换为将调用 Bedrock 模型的 Oracle 数据库用户。

步骤 5：在数据库中创建凭证

以应用程序用户身份进行连接，并使用 DBMS_CLOUD 创建凭证对象。

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

步骤 6：为 Bedrock 创建人工智能配置文件

使用 DBMS_CLOUD_AI 创建人工智能配置文件，该配置文件引用您的凭证并将 AWS 指定为提供商。

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;
/

要在 us-east-1 以外的区域使用 Amazon Bedrock 运行时端点，请在配置文件属性 JSON 中包含 region 和 target_language 属性。将 region 设置为您的 Amazon Bedrock 运行时端点所在的区域（例如 us-west-2）。

如果设置了 region，则还必须包含 target_language 或 source_language。即使对于不使用翻译的操作（例如 chat 或 runsql），也必须同时设置这两个属性。

target_language 值仅影响 translate 操作。如果仅包含 target_language 而不包含 region，则配置文件将继续使用 bedrock-runtime.us-east-1.amazonaws.com。

以下示例创建一个使用 us-west-2 区域的配置文件。

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;
/

您必须显式指定 model 属性。没有为 AWS 提供商提供默认模型。有关模型 ID，请参阅以下参考资料：

验证 Bedrock 集成

使用简单的提示测试连接性。

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

如果响应成功返回，则说明您的 Bedrock 集成配置正确。

使用 Bedrock 集成

配置集成后，您可以使用 SQL 和 Select AI 从 Oracle 数据库中调用 Amazon Bedrock 基础模型。

有关 Amazon Bedrock 的完整用法示例，包括 SELECT AI 操作（runsql、showsql、narrate、chat 和 explainsql）、DBMS_CLOUD_AI.GENERATE 函数、多回合对话和检索增强生成（RAG），请参阅以下 Oracle 文档：