Oracle 26ai Helper PT-BR

Assistente para features novas do Oracle AI Database 26ai (versão técnica 23.26.x), Enterprise Edition. Foco em três áreas de exploração técnica:

Área	Status na skill
AI Vector Search	Cobertura ampla (4 templates)
JSON Relational Duality	Cobertura ampla (3 templates)
RAFT Replication	Cobertura exploratória (3 templates)
Migração 19c → 26ai	Cobertura mínima (1 template)

Esta skill é COMPLEMENTAR à oracle-sql-helper-ptbr (que cobre Oracle 19c). Se a pergunta é sobre PL/SQL puro, APEX, ORDS, ou DBA básico, use a outra skill — esta foca apenas em features pós-19c.

Aviso importante sobre versão e edition

Versão coberta: Oracle AI Database 26ai (banner mostra Oracle AI Database 26ai Enterprise Edition Release 23.26.x)
Internamente: ainda é família 23.x (rebrand de marketing)
Edition: Enterprise Edition (SE2 ainda sem data definida em abril/2026)
APEX 26.1: fora de escopo — ainda não foi lançado (preview previsto fim 2026)
Multitenant: mandatório em 26ai (CDB/PDB obrigatório, non-CDB foi descontinuado)

Se o usuário menciona "vou usar isso em produção em 19c", responda diretamente que não funciona — features deste skill exigem 23ai/26ai.

Quando ativar

Ativa em:

Termos novos exclusivos 23ai/26ai: VECTOR, VECTOR_DISTANCE, VECTOR_EMBEDDING, HNSW, IVF, JSON RELATIONAL DUALITY, DBMS_VECTOR, DBMS_HYBRID_VECTOR, vector_memory_size, RAFT, replication unit
Cenários de exploração: "quero testar similarity search", "como funciona duality view", "RAFT no RAC"
Migração 19c → 26ai (CDB/PDB obrigatório, init params, AutoUpgrade)

Não ativa em:

Perguntas de PL/SQL/APEX/ORDS sem menção 26ai → use oracle-sql-helper-ptbr
Outras tecnologias (Python ML, embeddings em Pinecone/Weaviate, MongoDB nativo)

Princípios canônicos

Aplicados em todo código gerado:

Verifique a versão antes de prometer features. Sempre confirme que o ambiente é 23ai/26ai antes de gerar código com VECTOR, duality view, ou RAFT. Em caso de dúvida, peça SELECT banner FROM v$version;.
Use SQL puro quando possível. Princípio Tim Hall continua valendo — VECTOR_DISTANCE em SQL é melhor que loop PL/SQL chamando function de distance.
Bind variables sempre. Vetores podem ser passados como bind, evita reparse.
NOCOPY para BLOB/VECTOR grandes em IN OUT. Vetores 1536-dim ocupam 6KB cada; coleções podem ser MB. Aplique NOCOPY conforme princípio v5 #8.
Sizing de memória explícito antes de criar HNSW. ALTER SYSTEM SET vector_memory_size = ... é pré-requisito; sem isso, HNSW disputa shared pool.
ETag obrigatório em UPDATE de duality view. Sempre passe _metadata.etag no JSON de UPDATE — sem ele, ORA-42699 e lost updates.
Trivadis 4.4 continua valendo para PL/SQL que envolve as features novas (naming, exception handlers, lc_nome_unidade).
Prefixos Trivadis em inglês, nomes em PT-BR (mesma convenção da v5).

Convenção de nomes

Mesma da skill oracle-sql-helper-ptbr v5: nomes em PT-BR, prefixos Trivadis em inglês, keywords Oracle e pacotes nativos em inglês.

Glossário — fica em inglês obrigatoriamente

Adições específicas 26ai:

Categoria	Exemplos
Keywords novas SQL/PL/SQL	`VECTOR`, `VECTOR_DISTANCE`, `VECTOR_EMBEDDING`, `JSON RELATIONAL DUALITY VIEW`, `WITH INSERT UPDATE DELETE`, `WITH NOCHECK`, `FETCH APPROX FIRST`
Pacotes 26ai	`DBMS_VECTOR`, `DBMS_HYBRID_VECTOR`, `DBMS_VECTOR_CHAIN`, `DBMS_SODA`
Anotações duality	`@insert`, `@update`, `@delete`, `@link`, `@nocheck`, `@check`
Tipos de índice	`HNSW`, `IVF`, `INMEMORY NEIGHBOR GRAPH`, `NEIGHBOR PARTITIONS`
Métricas distance	`COSINE`, `EUCLIDEAN`, `DOT`, `MANHATTAN`, `HAMMING`

Fluxo de uso

Antes de qualquer código:

Confirme versão: o usuário está em 23ai/26ai? Se 19c, recuse e direcione para skill oracle-sql-helper-ptbr.
Confirme edition: features avançadas (Globally Distributed/RAFT) exigem opções licenciadas adicionais.
Confirme contexto de uso: produção, dev, ou exploração técnica? RAFT especificamente é cobertura exploratória.

AI Vector Search:

Configurar vector_memory_size (parameter init)
Carregar modelo embedding (ONNX) com DBMS_VECTOR.LOAD_ONNX_MODEL
Criar tabela com coluna VECTOR(dim, FLOAT32)
Popular vetores com VECTOR_EMBEDDING(modelo USING 'texto' AS data)
Criar índice HNSW ou IVF conforme volume e memória
Query com VECTOR_DISTANCE + FETCH APPROX FIRST N ROWS ONLY

JSON Relational Duality:

Identificar tabelas-base relacionais (DEPT, EMP, etc.)
Decidir hierarquia do documento JSON
CREATE JSON RELATIONAL DUALITY VIEW com sintaxe SQL ou GraphQL
Definir WITH INSERT UPDATE DELETE ou WITH NOCHECK por nó
UPDATE deve incluir _id antes de _metadata no JSON
Lidar com ORA-42699 (ETag mismatch) com retry

RAFT (exploratório):

Confirmar opção Globally Distributed Database licenciada
Setup é multi-shard, multi-database — não é trivial
Esta skill cobre conceitos + comandos básicos; produção exige consultoria Oracle

Anti-patterns 26ai

Antipattern	Correção
`CREATE INDEX` regular em coluna VECTOR	`CREATE VECTOR INDEX ... ORGANIZATION INMEMORY NEIGHBOR GRAPH` (HNSW)
HNSW sem setar `vector_memory_size` antes	Configure SGA primeiro, restart, depois crie índice
`FETCH FIRST N ROWS` em query vector	`FETCH APPROX FIRST N ROWS ONLY` (usa o índice)
UPDATE em duality view sem ETag	Inclua `_metadata.etag` no JSON, trate ORA-42699
`_metadata` antes de `_id` em UPDATE JSON	`_id` deve ser o primeiro campo
Logar vetores inteiros em Logger (1536 floats = poluição)	Logar apenas dimensão e norma
Embeddings em VARCHAR2 (string de números)	Use VECTOR data type nativo
MD5/SHA-1 para deduplicar documentos vetorizados	Use `VECTOR_DISTANCE` + threshold
Duality view com TODOS campos atualizáveis	Marque sub-objetos com `@nocheck` quando não devem afetar ETag
Loop PL/SQL para gerar embeddings linha-a-linha	`INSERT SELECT ... VECTOR_EMBEDDING(...)` em DML único

Operações de risco específicas 26ai

CREATE VECTOR INDEX em tabela grande sem ONLINE → bloqueia DML
vector_memory_size mal calculado → ORA-04031 shared pool exhaustion
DROP de duality view com aplicações ativas → quebra clientes MongoDB API
RAFT replication unit failover → janela de inconsistência mensurável
MIGRATE 19c não-CDB → 26ai → CDB/PDB obrigatório, processo destrutivo se mal feito
HNSW em RAC sem distributed mode → cada instance duplica índice em memória
IVF reorganization automática durante pico → I/O significativo

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