Die Möglichkeiten zur Einbindung beliebiger, lokal gehosteter LLMs in die Oracle Database sind deutlich besser und zahlreicher geworden. Im Herbst 2025 wurden die zum Zeitpunkt verfügbaren KI Features nebst einiger Ankündigungen in einem recht lang geratenen Blog beschrieben. Es haben sich jüngstens einige wesentliche Neuerungen ergeben, die ich (diesmal möglichst kurz) beschreiben möchte.
Vector Store und Vector Search im eigenen Rechenzentrum jetzt auch auf “non-engineered” Systemen:
Mit Erscheinen des Release Updates 23.26.1 der Oracle Database wurde diese als Version 26ai erstmalig für 64Bit Linux Plattformen abseits von Exadata und Database Appliance bereitgestellt. Sowohl als Patch über den Oracle Support als auch per Download über übliche Quellen wie edelivery.oracle.com, container-registry.oracle.com und dem Technology Network steht neben der FREE Edition auch die Enterprise Edition zur Verfügung. Die darin verfügbare Vector Store Funktionalität unterstützt die Berechnung sogenannter Embeddings sowohl innerhalb der Datenbank auf CPU-Kernen des Datenbank-Rechners als auch auf nahegelegenen GPU-basierten Inference Servern wie OLLAMA und vLLM mit Hilfe der von ihnen betriebenen Large Language Modelle (LLMs).
SELECT AI Erweiterungen in Oracle Database Release Update 23.26.1 (und Release Update 19.30 sobald verfügbar):
Die ursprüngliche Funktionalität, die eigene Datenbank und auch per Database Link und External Table angeschlossene Fremd-Datenbanken mittels natürlicher Sprache abzufragen wurde erweitert. Zusätzliche unstrukturierte Datenquellen lassen sich komfortabel befragen und per RAG Mechanismus leichter in KI Interaktionen einbinden. Meist handelt es sich dabei um externe Dokumente, die über einen Object Store erreichbar sind.
Für die interne Wandlung von Anfragen in natürlicher Sprache nach SQL-Abfragen können seit dem Release Update 23.26.1 (bzw. 19.30) nahezu beliebige Inference Server eingebunden werden, vorausgesetzt sie sind per SSL/TLS Zugang abgesichert und unterstützen die OpenAI kompatible REST API. Gängige Inference Server wie OLLAMA und vLLM kommen dafür in Frage. Das SELECT AI Feature bzw. die gesamte Palette der DBMS_CLOUD PL/SQL APIs muß zunächst nachinstalliert werden, aber das geht recht einfach. Bitte vergessen Sie dabei nicht, diverse in Frage kommende Root-CA Zertifikate in Ihrer Datenbank zu registrieren und einem internen Datenbank Benutzer Zugriffsrechte auf den Zertifikats-Download zu gestatten. Letzter Punkt ist noch nicht in dem eben verlinkten Blog erklärt, deswegen hier ganz knapp als kleines SQL Skript, das Sie als SYS oder SYSTEM Benutzer nach der Installation der DBMS_CLOUD APIs gegen Ihre Container Database (CDB) ausführen sollten. Sonst kommt es bei Benutzung des SELECT AI Features zu ORA-20401 Authentisierungs-Fehlermeldungen:
BEGIN
DBMS_NETWORK_ACL_ADMIN.APPEND_HOST_ACE(
host => '*',
ace => xs$ace_type(privilege_list => xs$name_list('http', 'connect', 'resolve'),
principal_name => 'C##CLOUD$SERVICE',
principal_type => xs_acl.ptype_db)
);
END;
/Neue API “Select AI Agent” – parallel zu Select AI:
Zur DBMS_CLOUD API Familie gesellt sich das Paket DBMS_CLOUD_AI_AGENT hinzu. Es ermöglicht die Definition und Ausführung von KI Agenten innerhalb der Datenbank nach gängigen Patterns (Definition von Teams, Agents, Tools, Tasks, Events…) und kann besonders gut mit datenintensiven Operationen umgehen wie der Verwaltung von Historien und optimierter Suche nach historischen Operationen. Laufzeit-Daten werden dabei transparent und vektorisiert in der Datenbank abgelegt und genutzt. Es entsteht dabei ein eleganter Long-Term Memory für Agenten-Teams und session-basierte KI Interaktionen (conversations). Die Funktionalität wirkt sehr neuartig, weswegen ich hier einen kleinen erklärenden Screenshot beigefügt habe. Es wird dazu sicher bald weitere Blogs und Erklärungen geben!
Ein kürzlich freigegebenes LiveLab hilft beim Verständnis und beim Bau eines Agenten-Teams mit geteiltem Langzeitgedächtnis.
Oracle AI Database Private Agent Factory:
Ein kostenloses KI Tool mit dem “privat”-Merkmal im Namen – weitere werden bald noch folgen. Hierbei handelt es sich um ein grafisches Tool um (Knowledge-)Agenten und Ablaufdiagramme zu definieren und zu betreiben, die man in ebenfalls dort gehostete Chatbots einbinden kann oder die sich per REST API aufrufen lassen.
Ausnahmsweise noch nicht direkt als Container herunterladbar wird das Tool auf den Oracle Technology Network Seiten in seiner ersten Version bereitgestellt.
Das Tool unterstützt, fast schon wie gehabt, beliebige OpenAI kompatible Inference Server wie OLLAMA und vLLM, aber kann gerne mit Cloud-basierten Diensten wie OCI GenAI, ChatGPT und Co gekoppelt werden. Es besteht eine enge Integration mit einer Oracle Database 26ai (gerne eine FREE Edition), die neben Laufzeitdaten und Prozessdefinitionen eingebundene Datenquellen automatisch vektorisiert (d.h. Embeddings berechnet) und abfragt. Im Tool vordefinierte, konfigurierbare Agenten und Ablauf-Templates können Datenbanken, Sharepoint-Dokumente, Dateisysteme, Web Inhalte und REST Services einbinden. Das gesamte Tool basiert auf gängigen OpenSource (UI-)Frameworks wie Oracle JET, preact, react-flow und ist ein kostenloser Zusatz zu jeder Datenbank-Lizenz oder Datenbank Cloud-Subskription.
Da das Tool eine recht ansprechende Oberfläche bietet folgen der Kürze halber einige erklärende Screenshots:
Diesmal wünschen wir ganz besonders viel Spaß beim Testen und Ausprobieren !
In diesem Blog verwendete Links:
Lokale LLMs mit der Oracle Database nutzen – blog Eintrag.
Oracle Database 26ai EE downloads auf Technology Network und container-registry
SELECT AI Feature auf Database 19c und 26ai nachinstallieren – blog Eintrag
DBMS_CLOUD_AI_AGENT Package Dokumentation
Neues Oracle LiveLab zu Long-Term Memory und Datenbank-verwaltete Agenten
SELECT AI Feature Vergleich zwischen Autonomous 26ai und 23.26.1
Private AI Services Container auf container-registry
Private Agent Factory auf Technology Network
Private Agent Factory get started Handbuch
Private Agent Factory in OCI Beschreibung – Blog