Überblick über Snowflake Intelligence¶

Unterstützte Modelle und Regionen¶

Snowflake Intelligence unterstützt die folgenden Modelle. Sie können diese Modelle verwenden, solange das Konto Zugriff auf diese hat. Weitere Informationen dazu finden Sie unter Zugriff auf das Modell kontrollieren.

• Claude 4.0

• Claude 3.7

• Claude 3.5

• GPT 4.1

Die aufgeführten Modelle sind zwar möglicherweise nicht in allen Regionen verfügbar, Sie können Snowflake Intelligence jedoch in jeder Cloud oder Region im Rahmen der regionenübergreifenden Inferenz von Cortex verwenden. Dazu gehören Clouds und Regionen, in denen die Modelle nicht verfügbar sind. Weitere Informationen zur Konfiguration der regionenübergreifenden Inferenz von Cortex finden Sie unter Regionenübergreifende Inferenz.

• AWS US – In AWS bietet Claude 4 die höchste Qualität und die beste Geschwindigkeitsleistung. Wir empfehlen Ihnen, die regionsübergreifende Inferenz von Cortex für aws_us einzurichten, um Claude 4 zu verwenden und die beste Leistung zu erzielen. Ohne die regionenübergreifende Inferenz von Cortex sind Sie auf die Verwendung von Claude 3.5 in aws_us beschränkt.

• Azure US – Wenn Sie Snowflake Intelligence in EAST US verwenden, können Sie GPT 4.1 ohne die regionenübergreifende Inferenz von Cortex verwenden. Andere Kombinationen von Regionen und Modellen erfordern die Einrichtung der regionenübergreifenden Inferenz von Cortex für azure_us.

• AWS EU – Sie können Claude 4 in dieser Region verwenden, solange Sie die regionenübergreifende Inferenz von Cortex für aws_eu konfigurieren.

Snowflake Intelligence einrichten¶

Um Snowflake Intelligence für Ihre Benutzer einzurichten, müssen Sie die Berechtigungen des Agenten konfigurieren.

1. Erstellen Sie eine Datenbank. Diese enthält das Konfigurationsobjekt und die anderen Objekte, die zur Unterstützung von Snowflake Intelligence verwendet werden.

   CREATE DATABASE IF NOT EXISTS snowflake_intelligence;
   GRANT USAGE ON DATABASE snowflake_intelligence TO ROLE PUBLIC;
   

   Copy

2. Nachdem Sie die snowflake_intelligence-Datenbank eingerichtet haben, verwenden Sie die folgenden SQL-Befehle, um ein Schema zu erstellen, in dem die Agenten gespeichert werden und sie für jeden auffindbar sind.

   CREATE SCHEMA IF NOT EXISTS snowflake_intelligence.agents;
   GRANT USAGE ON SCHEMA snowflake_intelligence.agents TO ROLE PUBLIC;
   

   Copy

3. Gewähren Sie die Berechtigung CREATE AGENT für das agents-Schema für jede Rolle, die in der Lage sein soll, Agenten für Snowflake Intelligence zu erstellen.

   GRANT CREATE AGENT ON SCHEMA snowflake_intelligence.agents TO ROLE <role>;
   

   Copy

Einen Agenten erstellen¶

Erstellen Sie einen Agenten auf der Admin-Seite des Agenten in der Snowsight UI, um Fragen zu beantworten und Erkenntnisse bereitzustellen. Der Agent verwendet eine semantische Ansicht, ein semantisches Modell, einen Cortex Search Service oder eine Kombination dieser Komponenten, um Antworten zu liefern. Obwohl Sie einen Basisagenten erstellen können, der keines dieser Tools verwendet, verwendet dieser Basisagent ausschließlich das Basismodell, um Antworten zu liefern. Infolgedessen hat der Agent keinen Zugriff auf Daten innerhalb Ihres Snowflake-Kontos und hat nur einen begrenzten Kontext für Antworten.

Die semantische Ansicht oder das semantische Modell wird für Tabellen und strukturierte Daten in Snowflake verwendet. Diese Daten können sich in jeder Tabelle befinden, solange die Tabelle von Snowflake abgefragt werden kann. Cortex Search ist nützlich für die Indizierung und Suche nach Daten mit viel Text, wie z. B. Dokumente, Konversationen und Transkripte.

Kundenspezifische Tools zu einem Agenten hinzufügen¶

Durch Hinzufügen von kundenspezifischen Tools können Sie die Funktionalität Ihrer Agenten erweitern. Mit kundenspezifischen Tools kann der Agent gespeicherte Prozeduren und Funktionen aufrufen, die Sie definiert haben, um Aktionen auszuführen oder Berechnungen durchzuführen. Weitere Informationen zu Prozeduren und Funktionen finden Sie unter Erweitern von Snowflake um Funktionen und Prozeduren.

Um ein kundenspezifisches Tool hinzuzufügen, gehen Sie wie folgt vor:

1. Melden Sie sich bei Snowsight an.

2. Wählen Sie im linken Navigationsbereich AI & ML aus.

3. Wählen Sie Agents aus.

4. Wählen Sie in der Liste der Agenten den entsprechenden Agenten aus.

5. Wählen Sie Edit aus.

6. Wählen Sie Tools aus.

7. Suchen Sie nach Custom tools und wählen Sie die entsprechende Schaltfläche + Add aus.

8. Geben Sie unter Name einen Namen für das kundenspezifische Tool ein.

9. Wählen Sie unter Resource type aus, ob das kundenspezifische Tool eine Funktion oder eine Prozedur ist. Informationen darüber, ob Sie eine Funktion oder Prozedur verwenden sollten, finden Sie unter Entscheidung über das Schreiben einer gespeicherten Prozedur oder einer benutzerdefinierten Funktion.

10. Wählen Sie unter Custom tool identifier die vorhandene Funktion oder Prozedur aus, die Sie als kundenspezifisches Tool hinzufügen möchten.

11. Die zugehörigen Parameter für die Funktion oder Prozedur werden automatisch angezeigt. Sie können Parameter für das kundenspezifische Tool manuell hinzufügen, indem Sie einen Namen, einen Typ und eine Beschreibung hinzufügen und auswählen, ob der Parameter erforderlich ist. Sie können auch Parameter ändern, die automatisch ausgefüllt werden.

12. Wählen Sie für :ui:`Warehouse`das Warehouse aus, das der Agent für die Ausführung des kundenspezifischen Tools verwendet. Sie müssen ein Warehouse manuell auswählen.

13. Beschreiben Sie unter Description das kundenspezifische Tool und dessen Verwendung.

Nachdem Sie das kundenspezifische Tool erstellt haben, stellen Sie sicher, dass den Benutzern USAGE-Berechtigungen für die Funktion oder Prozedur gewährt werden, die Sie als kundenspezifisches Tool hinzugefügt haben. Bei Verwendung von gespeicherten Prozeduren gibt Snowflake Intelligence an, ob die Prozedur mit Eigentümer- oder mit Aufruferrechten ausgeführt wird. Weitere Informationen zu Eigentümer- und Aufruferrechten finden Sie unter Erläuterungen zu gespeicherten Prozeduren mit Aufruferrechten und Eigentümerrechten.

Den Agenten verwenden¶

Nachdem Sie einen Agenten erstellt haben, können Sie ihm Fragen stellen, um Erkenntnisse aus Ihren Daten zu gewinnen. Der Agent kann Fragen wie die folgenden beantworten:

• Wie hoch ist der durchschnittliche Umsatz im letzten Quartal?

• Welches Produkt hat im letzten Monat die meisten Einheiten verkauft?

• Kannst du mir den Umsatztrend für das letzte Jahr zeigen?

Er kann auch Visualisierungen wie die folgenden liefern:

• Balkendiagramm

• Liniendiagramm

• Kreisdiagramm

Um den Agenten zu verwenden, gehen Sie wie folgt vor:

1. Wählen Sie in der linken Navigation die Option AI & ML aus oder navigieren Sie zur Snowflake Intelligence Landing Page.

2. Wählen Sie Snowflake Intelligence aus. Die Navigation ändert sich und konzentriert sich auf Snowflake Intelligence. Wir empfehlen, bei Verwendung der Snowflake Intelligence-Anwendung eine neue Browser-Registerkarte speziell für Snowsight zu öffnen. Durch die Verwendung verschiedener Browser-Registerkarten können Sie zwischen der Snowsight-Schnittstelle und der Snowflake Intelligence-Anwendung wechseln.

3. Wählen Sie im Chat-Fenster in der Dropdown-Liste den Agenten aus.

4. Wählen Sie die Datenquelle aus, die der Agent verwenden soll.

5. Stellen Sie dem Agenten eine Frage, oder bitten Sie ihn, Ihnen eine Visualisierung Ihrer Daten bereitzustellen.

Eine bestehenden Agenten ändern¶

Um die Konfiguration für einen bestehenden Agenten zu ändern, führen Sie die folgenden Schritte aus:

1. Wählen Sie im linken Navigationsbereich AI & ML aus.

2. Wählen Sie Agents aus.

3. Wählen Sie in der Liste der Agenten den Agenten aus, den Sie ändern möchten. Dies öffnet einen Bereich, der alle Details zur Konfiguration des Agenten enthält.

4. Wählen Sie Edit aus.

5. Ändern Sie die gewünschten Konfigurationsdetails.

6. Wählen Sie Save aus.

Tutorial – Erstellen eines Agenten, der die Snowflake-Dokumentation verwendet¶

Dieses Tutorial zeigt, wie Sie einen Agenten erstellen, der die Snowflake-Dokumentation als Wissensdatenbank verwendet. Der Agent kann Fragen zu Snowflake-Features und Best Practices beantworten.

1. Installieren Sie die Cortex Knowledge Extension für die Snowflake-Dokumentation über den Snowflake Marketplace, indem Sie Get auswählen.

   • Notieren Sie sich in der Installationsaufforderung den Namen der Datenbank, in der die Cortex Knowledge Extension installiert ist. Dieser wird später bei der Erstellung des Agenten verwendet.

2. Fügen Sie der Rolle, die den Agenten erstellt, Berechtigungen für die neu erstellte Datenbank hinzu. Diese Berechtigungen sind für den Zugriff auf die Datenbank erforderlich.

   GRANT IMPORTED PRIVILEGES ON DATABASE <database_name> TO ROLE <role>;
   

   Copy

3. Erstellen Sie einen Agenten, indem Sie die unter Einen Agenten erstellen, der den Cortex Search Service verwendet beschriebenen Schritte mit der folgenden Änderung ausführen:

   • Wenn Sie einen Cortex Search Service hinzufügen, wählen Sie die neu erstellte Datenbank und das SHARED-Schema aus.

   • Fügen Sie für Search service den CKE_SNOWFLAKE_DOCS_SERVICE Search Service hinzu.

   • Wählen Sie Add aus.

4. Speichern Sie den Agenten.

5. Navigieren Sie zur Snowflake Intelligence Landing Page.

6. Wählen Sie den Agenten aus, den Sie erstellt haben, und wählen Sie die Cortex Knowledge Extension für die Snowflake-Dokumentation als Quelle.

7. Stellen Sie dem Agenten Fragen zur Snowflake-Dokumentation.

Snowflake Intelligence mit AWS PrivateLink konfigurieren¶

Snowflake Intelligence unterstützt die Integration mit AWS PrivateLink, um eine private Verbindung zwischen Ihrer Virtual Private Cloud (VPC) und Snowflake Intelligence herzustellen. Für die Konfiguration von AWS PrivateLink ist die Einrichtung der richtigen DNS-Auflösung erforderlich, um den Datenverkehr über diese private Verbindung an den Snowflake Intelligence-Service zu leiten.

Beachten Sie, dass AWS PrivateLink kein von Snowflake bereitgestellter Service ist. Es ist ein AWS-Service, dessen Verwendung Snowflake für Ihr Snowflake-Konto unterstützt.

Problembehandlung¶

Wenn Sie auf Fehler des Typs table / search service / stage does not exist stoßen, liegt möglicherweise ein Problem mit der Berechtigung vor. Überprüfen Sie, ob die folgenden Berechtigungen korrekt eingestellt sind:

• Für jedes semantische Modell:

  • Der Standardrolle des Benutzers wird die Berechtigung USAGE für die Datenbank und das Schema des Stagingbereichs oder der Ansicht des semantischen Modells und der Tabelle gewährt.

  • Der Standardrolle des Benutzers wird die Berechtigung READ für den Stagingbereich gewährt, in dem die Datei des semantischen Modells gespeichert ist.

  • Wenn Sie eine Ansicht verwenden, wird der Standardrolle des Benutzers die Berechtigung REFERENCES für die semantische Ansicht gewährt.

  • Der Standardrolle des Benutzers wird die Berechtigung SELECT für jede im semantischen Modell oder in der Ansicht definierte Tabelle gewährt.

• Für jeden Cortex Search Service:

  • Der Standardrolle des Benutzers wird die Berechtigung USAGE für die Datenbank und das Schema des Cortex Search Service gewährt.

  • Dem Benutzer die Berechtigung USAGE für den Cortex Search Service gewährt.