在生成式AI（GenAI）浪潮中，检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）已成为连接大语言模型（LLM）与企业私有数据的关键桥梁。传统RAG架构通常依赖外部向量数据库（如Pinecone、Milvus）、Python脚本和复杂微服务编排，不仅部署繁琐，还带来数据一致性、安全性和运维成本等挑战。

但如果你使用的是 Oracle Database 23c 或更高版本，好消息是：你完全可以用纯SQL，在一个数据库内完成整个RAG流程——从文本嵌入、向量存储、语义检索到结果生成提示（prompt）构建，全部原生支持，无需跳出熟悉的SQL环境。

本文将手把手带你用 Oracle AI + SQL 实现端到端的 RAG 应用，让企业数据在安全、高效、统一的平台上赋能智能问答。

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一、为什么选择 Oracle 原生 RAG？

Oracle Database 自 23c 起全面支持 向量数据类型（VECTOR）和 向量相似度搜索（通过 VECTOR_DISTANCE 函数），并内置与 OCI Generative AI 服务的集成能力。这意味着：

• ✅ 数据不出库：敏感业务数据始终留在 Oracle 安全边界内
• ✅ 简化架构：省去向量数据库、ETL管道、API网关等中间件
• ✅ 事务一致：向量与业务数据同事务更新，避免同步延迟
• ✅ 权限统一：复用 Oracle RAS、Database Vault 等企业级安全机制

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二、RAG 四步走：全部用 SQL 实现

步骤1：准备文档并生成嵌入向量（Embeddings）

假设你有一张 documents 表，包含企业知识库内容：

CREATE TABLE documents (
    id NUMBER PRIMARY KEY,
    title VARCHAR2(255),
    content CLOB
);

Oracle 提供 DBMS_VECTOR 包，可调用 OCI 上托管的嵌入模型（如 cohere/embed-english-v3.0）生成向量：

-- 添加向量列
ALTER TABLE documents ADD (embedding VECTOR(1024, FLOAT32));

-- 为每篇文档生成嵌入（需配置OCI凭证）
UPDATE documents
SET embedding = DBMS_VECTOR.EMBED(
    input => content,
    model => 'cohere/embed-english-v3.0'
);
COMMIT;

注：DBMS_VECTOR.EMBED 会自动调用 OCI GenAI 服务，返回 1024 维浮点向量。

步骤2：创建向量索引（加速检索）

为提升相似度搜索性能，创建 HNSW 向量索引：

CREATE VECTOR INDEX doc_embedding_idx 
ON documents(embedding) 
ALGORITHM HNSW;

步骤3：语义检索——用自然语言找相关文档

当用户提问“如何重置Oracle数据库密码？”时，我们先将其转为向量，再在库中找最相似的文档：

WITH query_vec AS (
    SELECT DBMS_VECTOR.EMBED('如何重置Oracle数据库密码？', 'cohere/embed-english-v3.0') AS vec FROM DUAL
)
SELECT d.title, d.content,
       VECTOR_DISTANCE(d.embedding, q.vec, COSINE) AS similarity
FROM documents d, query_vec q
ORDER BY similarity ASC  -- 余弦距离越小越相似
FETCH FIRST 3 ROWS ONLY;

此查询返回 top-3 最相关文档片段，作为上下文注入 LLM。

步骤4：构建 Prompt 并调用生成模型（可选）

若需直接生成答案，可继续使用 DBMS_VECTOR.GENERATE 调用 OCI 的 LLM（如 meta/llama-3-70b-instruct）：

DECLARE
    v_context CLOB;
    v_answer  CLOB;
BEGIN
    -- 拼接检索到的上下文
    SELECT LISTAGG('【' || title || '】' || content, CHR(10)) INTO v_context
    FROM (
        WITH query_vec AS (
            SELECT DBMS_VECTOR.EMBED('如何重置Oracle数据库密码？', 'cohere/embed-english-v3.0') AS vec FROM DUAL
        )
        SELECT d.title, d.content
        FROM documents d, query_vec q
        ORDER BY VECTOR_DISTANCE(d.embedding, q.vec, COSINE)
        FETCH FIRST 3 ROWS ONLY
    );

    -- 调用LLM生成答案
    v_answer := DBMS_VECTOR.GENERATE(
        prompt => '基于以下资料回答问题。资料：' || v_context || 
                  ' 问题：如何重置Oracle数据库密码？',
        model => 'meta/llama-3-70b-instruct'
    );

    DBMS_OUTPUT.PUT_LINE(v_answer);
END;
/

至此，从用户提问到生成可信答案，全程在 Oracle 数据库内完成，无外部依赖。

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三、优势总结：SQL 即 AI 工作流

传统RAG架构	Oracle 原生 RAG
多组件（向量库+API+调度器）	单一数据库
数据需导出再导入	数据原地增强
权限/审计分散	统一安全策略
开发需Python/JS	全SQL/PLSQL

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结语：让数据库成为AI引擎

Oracle 正在重新定义数据库的角色——它不仅是数据的仓库，更是智能的引擎。通过将向量计算、嵌入生成、语义检索与大模型调用深度集成到 SQL 引擎中，Oracle 让企业能以最低成本、最高安全性和最大敏捷性拥抱 RAG 技术。

如果你已在使用 Oracle，不妨试试用几行 SQL，开启你的原生 AI 之旅。毕竟，在 AI 时代，最强大的模型，可能就藏在你已有的数据库里。

提示：需 Oracle Database 23c Free / Enterprise 或 Oracle Autonomous Database，并启用 OCI GenAI 服务权限。