Extensão vsql_ai para MySQL

A maior parte do trabalho de IA em bancos de dados segue o mesmo formato: ler linhas, enviá-las a um modelo, esperar, gravar as respostas de volta. O vsql_ai elimina o meio chamando o modelo a partir do SQL. Duas funções dão conta disso, uma para um prompt e outra para um embedding. A função de prompt funciona com Anthropic Claude, Google Gemini, OpenAI ou um modelo executado localmente por meio do Ollama. A função de embedding funciona com todos esses, exceto a Anthropic.


Mantenedor	VillageSQL
Código-fonte e documentação completa	villagesql/vsql-ai
Licença	GPL-2.0

Instalar

O vsql_ai.veb já está no diretório lib/veb/ do servidor se você instalou o VillageSQL com o script de instalação, a imagem Docker ou um tarball de release. Instale-o no servidor com uma única instrução:

INSTALL EXTENSION vsql_ai;

Confirme que ele está lá:

SELECT EXTENSION_NAME
FROM INFORMATION_SCHEMA.EXTENSIONS
WHERE EXTENSION_NAME = 'vsql_ai';

+----------------+
| EXTENSION_NAME |
+----------------+
| vsql_ai        |
+----------------+

Para compilá-lo você mesmo, siga as instruções de compilação no repositório.

O que ela adiciona

Função	Retorna	O que faz
`ai_prompt(provider, model, api_key, prompt)`	texto	Envia um prompt e retorna a resposta do modelo
`ai_embedding(provider, model, api_key, text)`	texto	Retorna o vetor de embedding como um array JSON

provider é anthropic, google, openai ou local. Um modelo local é executado por meio do Ollama e recebe uma chave de API vazia. O ai_embedding oferece suporte a modelos do Google, da OpenAI e locais.

Exemplo

Faça uma pergunta a um modelo local:

SELECT ai_prompt('local', 'llama3.2', '', 'Reply with exactly one word: the capital of France.') AS answer;

+--------+
| answer |
+--------+
| Paris. |
+--------+

Um modelo responde com as suas próprias palavras, então a sua resposta será diferente dessa. Transforme texto em um vetor e verifique a sua largura:

SELECT JSON_LENGTH(ai_embedding('local', 'nomic-embed-text', '', 'Machine learning')) AS dimensions;

+------------+
| dimensions |
+------------+
|        768 |
+------------+

Um provedor hospedado recebe a mesma chamada com uma chave:

SET @api_key = '...';
SELECT ai_prompt('anthropic', 'claude-opus-5', @api_key, 'Hello!');

No VillageSQL 0.0.6 e anteriores, o resultado carrega o conjunto de caracteres binary, e duas coisas decorrem disso. Uma função JSON ou uma coluna JSON o rejeita, então o exemplo de embedding acima falha ali com ERROR 3144 (22032): Cannot create a JSON value from a string with CHARACTER SET 'binary'. Dentro de JSON_OBJECT() ou JSON_ARRAY() ele é aceito, mas codificado em base64, então SELECT JSON_OBJECT('v', ai_prompt(...)) retorna {"v": "base64:type15:UGFyaXMu"}. Envolva a chamada em CONVERT(... USING utf8mb4) nessas versões. Isso não é necessário no 0.0.7 e posteriores, onde os exemplos acima rodam como estão escritos.

Cada chamada bloqueia a sua instrução enquanto o modelo responde, e cada chamada custa o que o provedor cobra. Uma chamada por linha em uma tabela grande é lenta e cara. Uma chave guardada em uma variável fica fora da instrução que chama o modelo, mas a instrução SET que a guarda é gravada no log de consultas com a chave.

Veja também

Configurando uma chave de API de IA — onde colocar a chave e como mantê-la fora dos logs
Prompts de IA no MySQL — padrões de prompting que sobrevivem ao contato com uma tabela
Gerando embeddings vetoriais — armazenar vetores e pesquisá-los
Instalar extensões — como o INSTALL EXTENSION funciona e onde o servidor procura um bundle
Extensões disponíveis — o catálogo completo
villagesql/vsql-ai — código-fonte, instruções de compilação e as limitações conhecidas

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O que ela adiciona

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O que ela adiciona

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