Oracle × LangChain 深度指南：在本地用 3 条命令把世界级数据库变成大模型知识库

如果你已经听说过 LangChain，却苦于找不到一个既稳定又易扩展的向量数据库；
如果你已经在用 Oracle，却还没体验过它刚刚发布的 AI Vector Search；
那么这篇文章就是给你的“一站式说明书”。
读完你会知道：

Oracle 的 AI Vector Search 到底能做什么

LangChain-Oracle 官方集成怎么用 3 个库解决 90% 的场景

安装、加载、切分、嵌入、查询的每一步到底敲什么命令

常见坑和排查清单

1. Oracle 和 LangChain 为什么要牵手？

角度	Oracle 带来了什么	LangChain 带来了什么
数据安全	企业级加密、细粒度权限	统一接口，写一次代码到处跑
查询能力	SQL + 向量混合搜索	链式调用，几行 Python 搞定
扩展性	分布式、RAC、Sharding	插件式 LLM、Embedding、Memory
运维	DBA 生态成熟	自动重试、日志追踪

一句话：Oracle 解决“存得稳、查得快”，LangChain 解决“写得爽、换得易”。

2. 核心能力速览

文件里提到的三大模块，用一张思维导图就能看懂：

langchain-oci（云侧）
├── LLM
│   ├── OCI Generative AI
│   └── OCI Data Science ModelDeployment
└── Agents
    └── Oracle Generative AI Agents

langchain-oracledb（数据侧）
├── OracleDocLoader   ← 读文档
├── OracleTextSplitter← 切文档
├── OracleEmbeddings  ← 做向量
├── OracleSummary     ← 做摘要
└── OracleVS          ← 存 & 查向量

3. 10 分钟跑通：从 0 到第一次向量查询

3.1 环境准备

Python ≥ 3.9
已开通 OCI 账号，并且本地配置好 ~/.oci/config
Oracle 数据库 ≥ 23c（AI Vector Search 需要），或者 OCI 提供的免费 ATP 23c

3.2 安装

打开终端，按需安装。

只用云侧 LLM 或 Agent：

python -m pip install -U langchain-oci

需要本地或云端 Oracle 向量功能：

python -m pip install -U langchain-oracledb

两个包互不冲突，真实项目往往一起装。

3.3 最小可运行示例

下面这段代码做了 5 件事：连接数据库 → 载入 PDF → 切分 → 嵌入 → 查询。

import oracledb
from langchain_oracledb import OracleDocLoader, OracleTextSplitter, OracleEmbeddings, OracleVS

# 1. 连库
conn = oracledb.connect(user="vector_demo", password="W3lcome!", dsn="localhost/freepdb1")

# 2. 载入文件
loader = OracleDocLoader(conn, table="demo_docs", file_path="白皮书上册.pdf")
docs = loader.load()

# 3. 切分
splitter = OracleTextSplitter(chunk_size=512, chunk_overlap=50)
chunks = splitter.split_documents(docs)

# 4. 做向量
embeddings = OracleEmbeddings(conn, provider="oci_generative_ai", model="cohere.embed-multilingual-v3")

# 5. 存入 & 查询
vector_store = OracleVS.from_documents(chunks, embeddings, conn, table_name="demo_vs")
result = vector_store.similarity_search("LangChain 如何与 Oracle 集成？", k=3)
for r in result:
    print(r.page_content[:200], "\n---")

运行后你将看到 3 段最相关的文字，证明链路已通。

4. 分模块拆解：每个组件到底做了什么？

4.1 OracleDocLoader：把任何文件塞进数据库

支持格式	使用方式
PDF、TXT、DOCX、HTML	`OracleDocLoader(conn, table="xxx", file_path="xxx")`
已存在数据库里的 BLOB	`OracleDocLoader(conn, table="xxx", blob_column="doc_blob")`

FAQ：大文件会不会把数据库打爆？
不会。OracleDocLoader 默认流式读取，边读边写，内存占用≈ chunk 大小。

4.2 OracleTextSplitter：切分也能“智能”

按 Token：适合英文
按语义/句子：OracleTextSplitter 内部调用 Oracle Text 的 CTX_DOC.SET_KEY_TYPE，自动识别句子边界
按固定字符：中文场景可设置 separator="\n"

示例：

splitter = OracleTextSplitter(
    chunk_size=512,
    chunk_overlap=50,
    separator="\n",
    use_semantic_split=True   # 打开高级功能
)

4.3 OracleEmbeddings：一条 SQL 生成向量

OracleEmbeddings 支持两种模式：

模式	计算位置	优点	适用场景
DB 外	Python 端	灵活，支持任何第三方模型	数据量小，模型需要 GPU
DB 内	SQL 函数 `VECTOR_EMBEDDING`	零网络延迟，自动并行	数据量大，TP 查询

切换只需一行：

embeddings = OracleEmbeddings(conn, provider="database", model="doc_model")

4.4 OracleSummary：让数据库自己写 TL;DR

OracleSummary 调用了 Oracle 23c 的 DBMS_SUMMARY 包，支持两种策略：

Extractive：从原文抽句
Abstractive：调用 OCI Generative AI 生成

示例：

from langchain_oracledb import OracleSummary

summarizer = OracleSummary(conn, style="abstractive", max_tokens=150)
summary = summarizer.summarize("demo_docs", filter="id=1")
print(summary)

4.5 OracleVS：向量存储 + 混合检索

OracleVS 把向量直接存在 VECTOR 列，支持三种索引：

索引类型	查询延迟	内存占用	说明
IVF	低	中	适合 10M 以内
HNSW	极低	高	适合 100M 以内
无索引	高	低	调试用

创建索引的 SQL 由 OracleVS 自动完成：

vector_store.create_index(index_type="HNSW", M=64, ef_construction=400)

5. 场景化示例：把公司知识库做成问答机器人

5.1 需求拆解

数据：3000 份内部 PDF，分布在 NAS
目标：员工用自然语言提问，系统给出答案 + 原文页码
约束：不能泄露数据到公网，全部跑在本地机房

5.2 架构图

NAS ──► OracleDocLoader ──► OracleTextSplitter ──► OracleEmbeddings
                                      ▲
                                      │ SQL 查询
                                      ▼
用户提问 ──► LangChain Retriever ──► OracleVS ──► LLM（oci endpoint）──► 答案

5.3 代码框架

from langchain.chains import RetrievalQA
from langchain_oci import OCIGenerativeAI

# 1. 向量检索器
retriever = vector_store.as_retriever(search_kwargs={"k": 5})

# 2. LLM
llm = OCIGenerativeAI(
    compartment_id="ocid1.compartment.oc1..xxx",
    endpoint="https://generativeai.us-ashburn-1.oci.oraclecloud.com",
    model="cohere.command-r-plus"
)

# 3. 问答链
qa = RetrievalQA.from_chain_type(llm=llm, retriever=retriever)
answer = qa.run("如何申请测试机？")
print(answer)

5.4 性能调优 Checklist

项目	建议值	命令示例
chunk_size	512~1024	`OracleTextSplitter(chunk_size=768)`
vector 维度	1024（Cohere）	无需手动设置
索引类型	HNSW	`create_index(index_type="HNSW")`
并发	8~16	`vector_store.similarity_search(..., fetch_size=16)`

6. 常见疑问（FAQ）

Q1：Oracle AI Vector Search 和市面上其他向量数据库有什么区别？

最大的区别是 混合查询：
你可以在一条 SQL 里同时做向量相似度和传统条件过滤，例如：

SELECT id, title, VECTOR_DISTANCE(embedding, :q_vec, COSINE) AS dist
FROM   demo_vs
WHERE  publish_date >= DATE '2024-01-01'
ORDER  BY dist
FETCH FIRST 10 ROWS ONLY;

Q2：没有 23c 版本怎么办？

方案 A：用 OCI 免费 ATP 23c（Web 控制台 3 步开通）
方案 B：本地装 Oracle 23c Free（支持 Windows/Mac/Linux，2 核 2G 即可跑示例）

Q3：langchain-oci 和 langchain-community 里的旧包冲突吗？

不冲突。官方已经把旧包归档，新包路径不同，pip 会自动解决依赖。
建议把旧包卸载：

pip uninstall langchain-community-oci

Q4：想换 Embedding 模型，需要改代码吗？

只需要改 OracleEmbeddings 的参数，例如换成 OpenAI：

embeddings = OracleEmbeddings(conn, provider="openai", model="text-embedding-3-small")

无需动表结构，因为向量列是 VECTOR(*, FLOAT32)，维度自适应。

7. 故障排查 7 步法

确认 oracledb 能直连：python -c "import oracledb; oracledb.connect(...)"
检查表空间配额：SELECT * FROM user_ts_quotas;
查看索引是否建成：SELECT index_name FROM user_indexes WHERE table_name='DEMO_VS';
向量维度不一致？DESCRIBE demo_vs 看 VECTOR 列
OCI 报 401？oci iam region list 看配置是否生效
速度慢？EXPLAIN PLAN FOR SELECT ... 检查是否走了 VECTOR 索引
内存溢出？减少 chunk_size 或 fetch_size

8. 下一步：官方路线图里还有什么？

根据 README，Oracle & LangChain 团队正在做：

Graph 扩展：在向量检索之上加入关系推理
Memory 模块：把对话历史直接存 Oracle，不依赖第三方 Redis
更多 Agent 模板：官方维护的 HR、ERP、CRM 场景示例

9. 小结

把今天学到的内容压缩成 3 句话：

装两个包：langchain-oci 管模型，langchain-oracledb 管数据。
跑 5 步：连接 → 载入 → 切分 → 嵌入 → 查询。
任何步骤卡壳，回到第 7 节对照排查即可。

祝你玩得开心，也欢迎把踩过的坑贡献到官方仓库的 Issue 区，一起把这条链路打磨得更顺手。

Oracle与LangChain深度整合：3步构建本地AI知识库（附代码）