【要約】Autonomous AI Database：REST API経由でSELECT AI RAGを使用する [Qiita_Trend] | Summary by TechDistill
> Source: Qiita_Trend
Execute Primary Source
// Problem
アプリケーション開発者が、DB内の高度なAI機能を外部から利用したいというニーズに対し、接続手段の制約が課題となる。従来の方式では、AI機能を利用するために複雑なDB接続やPL/SQLの直接呼び出しが必要であった。具体的には以下の問題がある。
- ・WebサービスやモバイルアプリからAI機能を呼び出す標準的なインターフェースが不足している。
- ・RAG（検索拡張生成）を用いた外部ドキュメント参照機能を、疎結合な形で提供する構成が求められている。
// Approach
開発者は、ORDSを活用してDB内のPL/SQL機能をRESTエンドポイントとして公開するアプローチを採用した。以下のステップで実装を進めている。
1.ORDSの有効化:
ORDS.ENABLE_SCHEMAを用いて、対象スキーマでREST機能を有効化する。2.ラッパーの作成:
DBMS_CLOUD_AI.GENERATEを呼び出すための、専用のPL/SQLプロシージャselect_ai_procを作成する。3.Auto RESTの有効化:
ORDS.ENABLE_OBJECTにより、作成したプロシージャをREST APIとして公開する。4.動作確認:
curlコマンドを用い、JSON形式のプロンプトをPOSTして結果を取得する。// Result
検証の結果、外部からのHTTPリクエストを通じて、自然言語による問い合わせとRAGによる回答取得に成功した。具体的には以下の成果が得られている。
- ・
curlによるPOSTリクエストに対し、AIが生成した回答をJSON形式で受け取れることを確認した。 - ・Sharepoint上のファイルに基づいた、具体的かつ正確な回答（例：記事のPV数）が得られることを実証した。
- ・DB内のAI機能を、標準的なWeb APIとして扱えることが証明された。
Senior Engineer Insight
> 本手法は、DBを単なるデータストアではなく「AI推論エンジン」として抽象化できる点で非常に強力だ。マイクロサービスにおいて、DB接続の隠蔽とAI機能の提供を両立できる。ただし、検証コードの
p_auto_rest_auth => FALSE設定は、本番環境では致命的な脆弱性となる。実戦投入時には、必ずOAuth2等の認証基盤と組み合わせ、APIのセキュリティを厳格に担保すべきである。