आपका AI एजेंट आपका डेटा चाहता है। यहाँ बताया गया है कि इसे कैसे सुरक्षित रखें - जेफ स्मिथ, ओरैकल
Original · Your AI Agent Wants Your Data. Here's How to Lock It Down - Jeff Smith, Oracle
Key Takeaway
ओरेकल डेटाबेस मॉडल एआई एजेंटों को सुरक्षित रूप से और कुशलता से डेटा तक पहुँच प्रदान करने के लिए एमसीपी प्रोटोकॉल, वैक्टर और डेटाबेस-लेयर सुरक्षा का उपयोग करता है।
Highlights
ओरेकल डेटाबेस अपने अंदर मूल रूप से वैक्टर और ग्राफ का समर्थन करता है, जिससे उपयोगकर्ताओं को आठ या नौ अलग-अलग प्लेटफॉर्म्स पर डेटा डुप्लीकेट करने की आवश्यकता नहीं होती है।
प्राकृतिक भाषा से एसक्यूएल (Natural Language to SQL) एजेंटों के लिए उपयोगी है, लेकिन गलत या अनपेक्षित क्वेरी निष्पादित होने का जोखिम रहता है।
ओरेकल ने कस्टम टूल्स और रिपोर्ट्स को एपीआई के रूप में प्रस्तुत करने का तरीका विकसित किया है, जिससे एलएलएम गलत एसक्यूएल जनरेट करने की बजाय पूर्व-निर्धारित रिपोर्ट्स का चयन कर सके।
डेटाबेस प्रदर्शन समस्याओं को हल करने के लिए डेटागार्ड जैसे रीड-ओनली स्टैंडबाय इंस्टेंस का उपयोग करके सुरक्षित रूप से एजेंटों को परीक्षण करने की अनुमति दी जाती है।
डेटाबेस लेयर पर सुरक्षा लागू करना यह सुनिश्चित करता है कि कोई भी बाहरी या उत्साही इंजीनियर सीधे डेटाबेस तक अनधिकृत पहुंच प्राप्त न कर सके।
एकल साइन-ऑन (Single Sign-On) और भूमिका-आधारित पहुंच नियंत्रण के माध्यम से डेटाबेस एजेंट के पास परिणाम भेजने से पहले संवेदनशील डेटा को गतिशील रूप से हटा देता है।
Timeline
ओरेकल एआई डेटाबेस और एमसीपी सर्वर की भूमिका
वक्ता ने ओरेकल डेटाबेस की लंबी यात्रा और आधुनिक एआई आवश्यकताओं के साथ इसके एकीकरण पर चर्चा की। डेटाबेस के भीतर वैक्टर और ग्राफ के मूल समर्थन से वित्तीय, मानव संसाधन और स्वास्थ्य सेवा जैसे विभिन्न क्षेत्रों के डेटा को एक ही एसक्यूएल इंटरफेस के माध्यम से एक्सेस किया जा सकता है। इससे डेवलपर्स को कई अलग-अलग प्लेटफॉर्म्स पर डेटा डुप्लीकेट करने की आवश्यकता नहीं पड़ती है।
- ओरेकल डेटाबेस लगभग 30 वर्षों से विभिन्न डेटा प्रकार और वर्कलोड का समर्थन कर रहा है।
- डेटाबेस अब RAG पाइपलाइनों में सीधे भाग लेने में सक्षम है क्योंकि इसमें वैक्टर और ग्राफ का मूल समर्थन है।
- डेटाबेस के भीतर एक एमसीपी (MCP) सर्वर विभिन्न प्लेटफार्मों पर डेटा प्रतिकृति की आवश्यकता को समाप्त करता है।
प्राकृतिक भाषा से एसक्यूएल और रिपोर्ट आधारित विकल्प
व्यवसाय अक्सर विभिन्न मेट्रिक्स और बिक्री डेटा के बारे में अंतहीन सवाल पूछते हैं, जिन्हें पूरा करने के लिए एजेंटिक एआई उपयोगी है। हालांकि, सीधे एलएलएम से एसक्यूएल उत्पन्न कराना जोखिम भरा हो सकता है क्योंकि यह महंगे टोकन की खपत करता है और अशुद्धियाँ पैदा कर सकता है। इसके विकल्प के रूप में, ओरेकल ने टूल्स और रिपोर्ट्स का एक ऐसा ढांचा तैयार किया है जहाँ एजेंट हार्ड-कोडेड या पूर्व-वर्णित रिपोर्ट्स का चयन करता है।
- व्यावसायिक प्रश्न पूछने के लिए एजेंटिक एआई एक फोर्स मल्टीप्लायर के रूप में काम करता है।
- प्राकृतिक भाषा से एसक्यूएल का उपयोग करना खतरनाक हो सकता है क्योंकि एलएलएम ऐसी क्वेरी चला सकते हैं जो सही नहीं होती हैं।
- ओरेकल ने पूर्व-निर्मित रिपोर्ट्स और टूल्स को एपीआई के रूप में प्रस्तुत करने की सुविधा दी है ताकि गलत एसक्यूएल जनरेट होने से बचा जा सके।
डेटाबेस प्रदर्शन ट्यूनिंग और स्कीमा दस्तावेजीकरण
धीमी प्रदर्शन समस्याओं को हल करने के लिए डेवलपर्स डेटागार्ड जैसी तकनीकों का उपयोग करके रीड-ओनली स्टैंडबाय वातावरण में एजेंटों को भेजते हैं। यह एजेंटों को आंकड़े एकत्र करने और परफॉरमेंस ट्यूनिंग टूल्स का उपयोग करने की अनुमति देता है। इसके अलावा, स्कीमा मेटाडेटा का दस्तावेजीकरण करने से एआई एजेंटों के लिए डेटाबेस की संरचना को समझना और सटीक परिणाम देना आसान हो जाता है।
- उत्पादन वातावरण को जोखिम में डाले बिना रीड-ओनली स्टैंडबाय इंस्टेंस पर एजेंटों की मदद से प्रदर्शन समस्याओं की जांच की जाती है।
- डेटाबेस में आंकड़े एकत्र करने और कॉस्ट-बेस्ड ऑप्टिमाइज़र का उपयोग करने से निष्पादन योजना बेहतर होती है।
- कॉनफ्लुएंस पेजों और मेटाडेटा का उपयोग करके स्कीमा को प्रलेखित किया जाता है ताकि बॉट और नए कर्मचारी आसानी से डेटा को समझ सकें।
डेटाबेस लेयर पर गहरी सुरक्षा और भविष्य के रोडमैप
सुरक्षा इस पूरी प्रक्रिया का सबसे महत्वपूर्ण हिस्सा है। विभिन्न उपयोगकर्ताओं के पास डेटा देखने के अलग-अलग अधिकार होते हैं। ओरेकल सिंगल साइन-ऑन और गहरी डेटा सुरक्षा का उपयोग करता है ताकि जब एजेंट डेटाबेस से डेटा प्राप्त करे, तो डेटाबेस केवल वही परिणाम लौटाए जो उस विशिष्ट उपयोगकर्ता या भूमिका के लिए अधिकृत हैं।
- डेटा सुरक्षा सुनिश्चित करने के लिए सुरक्षा हमेशा डेटाबेस लेयर पर लागू की जानी चाहिए।
- संगठन के सिंगल साइन-ऑन (SSO) के माध्यम से उपयोगकर्ताओं की भूमिकाओं और दायरे की पहचान की जाती है।
- डेटाबेस एजेंट के पास परिणाम वापस भेजने से पहले अनधिकृत डेटा को गतिशील रूप से हटा देता है।
Description
Jeff Smith has built database tools at Oracle for 25 years, and he's here to make agents and databases get along safely. He explains why natural language to SQL is powerful but risky, since queries can run cleanly and still return the wrong data, and how Oracle's MCP server makes it safer: offering your team's vetted reports as tools instead of ad hoc SQL, pointing agents at a read-only standby for performance tuning, annotating schemas so agents stop brute-forcing your data dictionary, and deep data security that strips out rows a user isn't allowed to see before results ever reach the agent. Chapters: 0:00 Intro 0:56 What is the Oracle AI Database? 3:28 Why agents need database access 5:07 Use case 1: Reports as tools 7:09 Why natural language to SQL is risky 9:43 List reports, execute reports 11:30 Use case 2: Performance tuning 14:48 Use case 3: Schema docs for agents 17:27 Security: who's asking? 20:42 What's coming Jeff Smith https://www.oracle.com Join us in SF for the second annual AIE CODE summit: https://aie.codes our last flagship summit of 2026. Applications live now!