Resumen
Crea tu primer agente con Oracle AI Database Private Agent Factory, desde el despliegue en OCI hasta una prueba que convierte un PDF en un artículo de blog. En este recorrido conectamos la plataforma con Oracle Autonomous AI Database 26ai y configuramos los modelos mediante OCI Generative AI.
Preparamos el compartment, los permisos, el usuario de la base de datos y el wallet de conexión. Después configuramos la red VCN y desplegamos la aplicación desde OCI Marketplace sobre una máquina virtual de OCI Compute.
Continuamos con la creación del usuario inicial, la prueba de conexión con Autonomous y la configuración de un modelo generativo y otro de embeddings. Revisamos el endpoint y la autenticación con API Key de OCI para establecer las conexiones y guardar las configuraciones de los modelos.
Por último, exploramos las plantillas y el entorno visual de Agent Builder. A partir de una plantilla, revisamos el prompt, seleccionamos el LLM y probamos un flujo que genera un artículo de blog desde el contenido de un PDF. Luego comparamos el resultado con el documento original para revisar cómo utiliza la información de entrada.
Inicio
Presentación del recorrido por Oracle AI Database Private Agent Factory: desplegar la plataforma en OCI, conectarla con Autonomous y preparar un primer agente que convierte el contenido de un PDF en un artículo de blog.
Documentación, compartment y políticas
Se parte de la documentación de instalación desde OCI Marketplace y se elige un compartment para agrupar los recursos del ejemplo. Después se crea una política en la raíz de la tenancy con permisos para trabajar dentro de ese compartment. El expositor identifica expresamente esa política amplia como una configuración de pruebas. Este paso prepara el acceso con el que se crearán la base de datos, la red y la instancia de la aplicación.
Creación de Oracle Autonomous AI Database
En Oracle Autonomous AI Database se selecciona el compartment del laboratorio y se inicia la creación de la instancia. El recorrido muestra las alternativas de carga de trabajo, elige la versión 26ai y ajusta la capacidad de cómputo antes de definir la contraseña del administrador. Tras lanzar la creación, se espera a que finalice el aprovisionamiento. La base debe estar disponible para continuar con la preparación del usuario desde Database Actions.
Usuario y privilegios en Database Actions
Desde Database Actions se abre SQL y se copia el script que figura en los prerrequisitos de instalación. Se sustituyen los marcadores del nombre y la contraseña del usuario por los valores que utilizará Private Agent Factory; después se ejecutan las sentencias para crear el acceso y conceder sus privilegios.
La demostración revisa la salida de ejecución: la instrucción EXIT no es aceptada por ese editor, mientras las sentencias anteriores se han ejecutado. Se comprueba la creación del usuario y la concesión de permisos antes de emplear esas credenciales en el asistente de conexión.
Descarga del wallet de Autonomous
En las opciones de conexión de Autonomous se descarga el wallet como archivo ZIP y se define la contraseña que lo protege. El expositor aclara que esta contraseña puede ser distinta de la del administrador de la base. Ese archivo se utilizará más adelante junto con el usuario de aplicación y su contraseña para probar la conexión desde Private Agent Factory.
Creación de la red VCN
Se abre Virtual Cloud Network, se selecciona el compartment del laboratorio y se utiliza el asistente de creación de VCN. Se asigna un nombre a la red y se confirma su aprovisionamiento. Una vez disponible, se revisa su configuración de seguridad. Esta VCN se seleccionará después al crear el stack de Marketplace para ubicar la instancia de la aplicación en la red preparada.
Reglas de red y puertos de acceso
En la configuración de seguridad de la VCN se agregan las reglas de puertos utilizadas por el laboratorio. El recorrido identifica el puerto 8080 y el puerto de conexión de la base de datos, e incorpora la información de red correspondiente. Esta preparación relaciona el acceso a la aplicación con la conectividad hacia Autonomous. Antes de pasar a Marketplace se comprueba que las reglas del ejemplo estén registradas en la red.
Despliegue desde OCI Marketplace
Desde el catálogo de aplicaciones de OCI Marketplace se busca Oracle AI Database Private Agent Factory y se inicia la creación del stack. Se revisan la versión, la región, el compartment, la VCN y la subred pública elegida para la demostración. También se selecciona la máquina virtual; el expositor menciona las opciones E5 Flex y E6.
Después de aplicar el stack y esperar a que termine el despliegue, se consulta su salida. El enlace obtenido abre en el navegador el asistente de instalación con el que se configurarán el usuario inicial y las conexiones.
Usuario inicial y conexión con Autonomous
El asistente comienza creando el usuario de acceso a la plataforma con un correo y una contraseña. A continuación se configura la conexión con Autonomous: se incorpora el wallet y se introducen el usuario de base de datos preparado anteriormente y su contraseña. Son accesos distintos, uno para la plataforma y otro para la base.
Se ejecuta la prueba de conexión y se continúa cuando el resultado es satisfactorio. Durante la instalación se revisa el log de tareas sobre la base y la aplicación, hasta que se habilita el siguiente paso de configuración.
Configuración del LLM en OCI Generative AI
Se inicia el registro del modelo generativo que utilizará la plataforma. En la consola de OCI Generative AI se abre el chat y se elige un modelo de la familia Meta Llama. El endpoint se toma del ejemplo de código que proporciona la consola, y el identificador del compartment se copia desde su ficha en OCI. Estos valores preparan la configuración del proveedor, que se completa a continuación con los datos de autenticación.
Autenticación con API Key de OCI
Desde el perfil de OCI se prepara una API Key y se incorpora el archivo de clave a la configuración del modelo. El formulario reúne el identificador del usuario, el fingerprint, la tenancy y la región, además del endpoint y el compartment definidos previamente. Con esos datos se realiza la prueba de conexión. El recorrido comprueba el resultado antes de guardar, dejando registrada la conexión que utilizará el modelo generativo.
Configuración del modelo de embeddings
Se añade una configuración de embeddings separada de la del modelo generativo. El ejemplo reutiliza el endpoint de OCI Generative AI, el compartment y los datos de autenticación: usuario, fingerprint, tenancy y archivo de API Key. Se realiza otra prueba de conexión y se revisan los mensajes que confirman el registro.
Con las dos configuraciones preparadas se finaliza la instalación y se inicia sesión con el usuario de la plataforma. Así quedan disponibles tanto el modelo generativo como el de embeddings para los siguientes pasos.
Plantillas, Agent Builder y gestión de modelos
Tras iniciar sesión se recorren las principales vistas de Private Agent Factory: plantillas para distintas tareas, base de conocimiento, Agent Builder y gestión de modelos. Las plantillas se presentan como referencias para crear otros proyectos, mientras el editor visual permite organizar componentes y conexiones.
También se muestra que pueden registrarse más LLM y reutilizar los datos de acceso configurados durante la instalación. El recorrido conecta así la preparación de la infraestructura con la selección de modelos y el diseño del agente que se probará después.
Registro de otro modelo LLM
Se registra un LLM adicional mediante las opciones de gestión de modelos, completando nuevamente los datos de acceso que solicita la plataforma. El ejemplo deja más de un modelo disponible para elegir al configurar un agente. Después se regresa al editor visual, donde los componentes se conectan para definir el flujo y sus herramientas.
Plantilla para convertir un PDF en blog
Se selecciona una plantilla cuya tarea es convertir el contenido de un PDF en un artículo de blog. En Agent Builder se revisa el prompt que define esa transformación, se elige el LLM y se utiliza el documento de entrada preparado en el ejemplo. Tras guardar la configuración, el flujo queda listo para ejecutarse desde el entorno de prueba.
Ejecución del agente y revisión del resultado
Se envía una entrada de prueba para ejecutar el agente con la tarea definida en el prompt. La salida tiene formato de artículo de blog, de acuerdo con la plantilla seleccionada. Después se abre el PDF original y se contrasta su contenido con el texto generado. Esta revisión permite observar cómo el flujo utiliza la información del documento para realizar la transformación solicitada.
Cierre
El expositor cierra la demostración y anticipa próximos videos para profundizar en la herramienta y añadir más componentes. El recorrido termina con el agente de la plantilla ejecutado y su resultado revisado.