DBMS_CLOUDを使用したAutonomous AI DatabaseでのSharePointのサポート

次のステップを実行して、SharePointに格納されているファイルにアクセスし、分析のためにAutonomous AI Databaseにデータをロードします。

1. SharePoint資格証明の作成
   SharePointクライアントIDおよびクライアント・シークレットを使用して資格証明を作成し、資格証明名を指定します。

   BEGIN
     DBMS_CLOUD.CREATE_CREDENTIAL(
       credential_name => 'SHAREPOINT_CRED',
       username        => '<client-id>',
       password        => '<client-secret>'
     );
   END;
   /

2. SharePoint URIの生成
   DBMS_CLOUD.INIT_SHAREPOINT_URIを実行して、アクセスするSharePointサイト、サブサイト、リストまたはアイテムのSharePoint URIを生成します。

   DECLARE
     l_location_uri varchar2(4000);
   BEGIN
     l_location_uri := DBMS_CLOUD.INIT_SHAREPOINT_URI(
       tenant_id   => 'Tenant ID',
       site_id     => 'Site ID',
       sub_site_id => 'Sub Site ID',
       list_id     => 'List ID',
       item_id     => 'Item ID'
     );
   END;
   /

   このプロシージャは、アクセスするSharePointの場所の正しいURI形式を返します。

3. オブジェクトのリストとメタデータの確認

   DBMS_CLOUD.LIST_OBJECTS_EXTENDEDを実行して、SharePointで使用可能なファイルと、METADATA列のSharePoint識別子の詳細を識別します。

   SELECT *
   FROM DBMS_CLOUD.LIST_OBJECTS_EXTENDED(
     location_uri    => DBMS_CLOUD.INIT_SHAREPOINT_URI(
                         tenant_id   => 'Tenant ID',
                         site_id     => 'Site ID',
                         sub_site_id => 'Sub Site ID',
                         list_id     => 'List ID',
                         item_id     => 'Item ID'),
     credential_name => 'SHAREPOINT_CRED');

   出力には、SharePoint固有のJSON属性(tenantid、siteid、listid、itemidなど)を含むMETADATA列が含まれます。

   詳細は、DBMS_CLOUD.LIST_OBJECTS_EXTENDEDを参照してください。

4. 単一ファイルのダウンロード
   必要なアイテムを特定したら、DBMS_CLOUD.GET_OBJECTを実行して、SharePointから単一のファイルをダウンロードします。GET_OBJECTの場合、SharePoint URIにitemidを含める必要があります。

   DBMS_CLOUD.GET_OBJECT(
     object_uri      => DBMS_CLOUD.INIT_SHAREPOINT_URI(
                         tenant_id   => 'Tenant ID',
                         site_id     => 'Site ID',
                         sub_site_id => 'Sub Site ID',
                         list_id     => 'List ID',
                         item_id     => 'Item ID'),
     credential_name => 'SHAREPOINT_CRED');

   データベース・ディレクトリに書き込まれるのではなく、オブジェクトを直接返す場合は、前述の文を実行します。

5. オブジェクトのディレクトリへのダウンロード
   GET_OBJECTを実行し、プロシージャにdirectory_nameを含めます。

   DBMS_CLOUD.GET_OBJECT(
     object_uri      => DBMS_CLOUD.INIT_SHAREPOINT_URI(
                         tenant_id   => 'Tenant ID',
                         site_id     => 'Site ID',
                         sub_site_id => 'Sub Site ID',
                         list_id     => 'List ID',
                         item_id     => 'Item ID'),
     credential_name => 'SHAREPOINT_CRED',
     directory_name  => 'STAGING');

   ディレクトリ名を指定したため、ファイルはそのデータベース・ディレクトリにダウンロードされます。

   詳細は、DBMS_CLOUD.GET_OBJECTを参照してください。

Autonomous AI Databaseでコンテンツを検出してワークフローにダウンロードする場合は、パイプラインを使用できます。

パイプラインは、個々のリスト・レベルまたはライブラリ・レベルではなく、SharePointサイト・レベルで作成されます。Oracleでは、サイトごとに1つのパイプラインを使用することをお薦めします。

サイトにサブサイトがある場合は、サイトとサブサイトの識別子を組み合せて<site_id>/sites/<sub-site_id>の形式で指定して、個別のパイプラインを作成します。

1. ダウンロード・パイプラインの作成

   SharePointからデータをロードするDOWNLOADパイプラインを作成します。

   BEGIN
     DBMS_CLOUD_PIPELINE.CREATE_PIPELINE(
       pipeline_name => 'MY_PIPE2',
       pipeline_type => 'DOWNLOAD',
       description   => 'Downloads data from SharePoint to Autonomous Database'
     );
   END;
   /

   このパイプライン・タイプは、SharePointでサポートされている唯一のパイプライン・タイプです。

2. パイプライン属性の設定
   パイプラインの資格証明、SharePointの場所、優先度および間隔の値を指定します。

   BEGIN
     DBMS_CLOUD_PIPELINE.SET_ATTRIBUTE(
       pipeline_name => 'MY_PIPE2',
       attributes    => JSON_OBJECT(
         'credential_name' VALUE 'SHAREPOINT_CRED',
         'location'        VALUE DBMS_CLOUD.INIT_SHAREPOINT_URI(
                               tenant_id => 'Tenant ID',
                               site_id   => 'Site ID'),
         'priority'        VALUE 'HIGH',
         'interval'        VALUE '5')
     );
   END;
   /

   directory_nameも指定すると、パイプラインはファイル・データをパイプライン・ステータス表に格納するのではなく、そのディレクトリにファイルをダウンロードします。

   詳細は、DBMS_CLOUD_PIPELINEの属性を参照してください。

3. パイプラインを開始します

   属性を設定した後、パイプラインを開始できます:

   EXEC DBMS_CLOUD_PIPELINE.START_PIPELINE('MY_PIPE2');

   パイプラインが開始されると、URIが検証され、ターゲット・サイトまたはサブサイトからリスト項目が収集されます。パイプラインは、指定されたディレクトリにデータをダウンロードします。ディレクトリを指定しない場合、パイプラインはそれをパイプライン・ステータス表のデータ列に格納します。

4. パイプライン結果のレビュー

   パイプライン・ステータス表をレビューして、オブジェクトが正常に処理されたことを確認し、ステータス、タイムスタンプおよびダウンロードされたコンテンツの詳細を調べます。パイプラインがファイルをディレクトリに書き込む場合は、DBMS_CLOUD.LIST_FILESを実行してダウンロードしたファイルを検証します。

DBMS_CLOUD_AI.CREATE_VECTOR_INDEXを使用して、SharePointから直接ベクトル索引を作成できます。