Paramétrage du connecteur Openflow pour SharePoint¶

Conditions préalables¶

1. Assurez-vous d’avoir consulté Openflow Connector pour SharePoint.

2. Assurez-vous que vous avez paramétré Openflow.

Obtenir les identifiants de connexion¶

En tant qu’administrateur de SharePoint, effectuez les actions suivantes :

1. Assurez-vous que vous disposez d’une application Microsoft Graph avec les autorisations Microsoft Graph suivantes :

   1. Sites.Selected: limite l’accès aux seuls sites spécifiés.

   2. Files.SelectedOperations.Selected: limite l’accès aux seuls fichiers des sites spécifiés.

   3. GroupMember.Read.All: utilisé pour résoudre les autorisations du groupe SharePoint.

   4. User.ReadBasic.All: utilisé pour la résolution des courriels des utilisateurs de Microsoft365.

2. Configurez SharePoint pour activer l’authentification OAuth comme décrit dans Obtenir un accès sans utilisateur. Le connecteur utilise les APIs Microsoft Graph suivant pour récupérer les données à partir de SharePoint :

   1. Télécharger le contenu driveItem

   2. Obtenir les métadonnées driveItem

   3. driveItem: delta

   4. Liste des autorisations driveItem

   5. groupe : delta

   6. Liste des membres du groupe

   7. Obtenir l’utilisateur

3. Obtenez l’URL de votre site Microsoft 365 SharePoint avec les fichiers ou dossiers que vous souhaitez ingérer dans Snowflake et les identifiants de votre administrateur de compte Azure ou Office 365.

Paramétrage du compte Snowflake¶

En tant qu’administrateur de compte Snowflake, effectuez les tâches suivantes manuellement ou à l’aide du script inclus ci-dessous :

1. Créez un nouveau rôle ou utilisez un rôle existant et accordez le Privilèges de base de données.

2. Créez un nouvel utilisateur du service Snowflake avec le type SERVICE.

3. Autorisez l’utilisateur du service Snowflake le rôle que vous avez créé dans les étapes précédentes.

4. Configurez avec l’authentification par paire de clés pour l’utilisateur de Snowflake SERVICE de l’étape 2.

5. Snowflake recommande vivement cette étape. Configurez un gestionnaire de secrets pris en charge par Openflow, par exemple AWS, Azure et Hashicorp, et stockez les clés publiques et privées dans le magasin de secrets.

   Note

   Si, pour une raison quelconque, vous ne souhaitez pas utiliser un gestionnaire de secrets, il vous incombe de protéger les fichiers de clés publiques et privées utilisés pour l’authentification par paires de clés conformément aux politiques de sécurité de votre organisation.

   1. Une fois le gestionnaire de secrets configuré, déterminez comment vous vous y authentifierez. Sur AWS, il est recommandé d’utiliser le rôle de l’instance EC2 associée à Openflow, car de cette manière, aucun autre secret ne doit être conservé.

   2. Dans Openflow, configurez un fournisseur de paramètres associé à ce gestionnaire de secrets, à partir du menu hamburger en haut à droite. Naviguez vers Controller Settings » Parameter Provider et récupérez les valeurs de vos paramètres.

   3. À ce stade, tous les identifiants peuvent être référencés avec les chemins de paramètres associés et aucune valeur sensible ne doit être conservée dans Openflow.

6. Si d’autres utilisateurs de Snowflake ont besoin d’accéder aux documents bruts ingérés et aux tables ingérées par le connecteur (par exemple, pour un traitement personnalisé dans Snowflake), accordez à ces utilisateurs le rôle créé à l’étape 1.

7. Désignez un entrepôt à utiliser par le connecteur. Commencez par la taille d’entrepôt la plus petite, puis faites des essais en fonction du nombre de tables répliquées et de la quantité de données transférées. Les tables de grande taille s’adaptent généralement mieux aux entrepôts multi-clusters, plutôt qu’aux entrepôts de grande taille.

Cas d’utilisation 1 : Utiliser le connecteur pour ingérer des fichiers uniquement¶

Utilisez le connecteur pour :

• Exécuter un traitement personnalisé sur les fichiers ingérés

• Ingérer les fichiers et les autorisations Sharepoint et les maintenir à jour

Cas d’utilisation 2 : Utiliser la définition du connecteur pour ingérer des fichiers et effectuer des performances avec Cortex¶

Utilisez la définition de flux prédéfinie pour :

• Créer des assistants AI pour les documents publics sur le site SharePoint de votre organisation.

• Permettre à vos assistants AI d’adhérer aux contrôles d’accès spécifiés dans le site SharePoint de votre organisation.

Cas d’utilisation 3 : Personnaliser la définition du connecteur¶

Personnalisez la définition du connecteur pour :

• Traiter les fichiers ingérés avec Document AI.

• Effectuer des performances personnalisées sur les fichiers ingérés.

Activation des groupes de sites Sharepoint¶

Requête auprès du service Cortex Search Service¶

Vous pouvez utiliser le service Cortex Search pour créer des applications de chat et de recherche permettant de dialoguer avec vos documents ou d’effectuer des requêtes dans SharePoint.

Une fois que vous avez installé et configuré le connecteur et qu’il commence à ingérer le contenu de Sharepoint, vous pouvez lancer une requête auprès du service Cortex Search. Pour plus d’informations sur l’utilisation de Cortex Search, voir Requête à un service de Cortex Search.

Réponses des filtres

Pour limiter les réponses du service Cortex Search aux documents auxquels un utilisateur spécifique a accès dans SharePoint, vous pouvez spécifier un filtre contenant l’ID ou l’adresse électronique de l’utilisateur lorsque vous effectuez une requête dans Cortex Search. Par exemple, filter.@contains.user_ids ou filter.@contains.user_emails. Le nom du service Cortex Search créé par le connecteur est search_service dans le schéma Cortex.

Exécutez le code SQL suivant dans une feuille de calcul SQL pour interroger le service Cortex Search avec des fichiers ingérés depuis votre site SharePoint.

Remplacez les éléments suivants :

• application_instance_name: Nom de votre base de données et de votre instance d’application connecteur.

• user_emailID: ID d’email de l’utilisateur pour lequel vous souhaitez filtrer les réponses.

• your_question: La question pour laquelle vous souhaitez obtenir des réponses.

• number_of_results: Nombre maximal de résultats à renvoyer dans la réponse. La valeur maximale est de 1000 et la valeur par défaut est de 10.

SELECT PARSE_JSON(
  SNOWFLAKE.CORTEX.SEARCH_PREVIEW(
    '<application_instance_name>.cortex.search_service',
      '{
        "query": "<your_question>",
         "columns": ["chunk", "web_url"],
         "filter": {"@contains": {"user_emails": "<user_emailID>"} },
         "limit": <number_of_results>
       }'
   )
)['results'] AS results

Voici la liste complète des valeurs que vous pouvez saisir pour columns:

Exemple : Requête auprès d’un assistant AI pour obtenir des informations sur les ressources humaines (HR)

Vous pouvez utiliser Cortex Search pour interroger un assistant AI à l’intention des employés afin d’obtenir les dernières versions des informations HR, telles que l’onboarding, le code de conduite, les processus d’équipe et les politiques de l’organisation. En utilisant des filtres de réponse, vous pouvez également permettre aux membres de l’équipe HR d’effectuer des requêtes sur les contrats des employés tout en respectant les contrôles d’accès configurés dans SharePoint.

SELECT PARSE_JSON(
     SNOWFLAKE.CORTEX.SEARCH_PREVIEW(
          '<application_instance_name>.cortex.search_service',
          '{
             "query": "What is my vacation carry over policy?",
             "columns": ["chunk", "web_url"],
             "filter": {"@contains": {"user_emails": "<user_emailID>"} },
             "limit": 1
          }'
     )
 )['results'] AS results

import snowflake.snowpark as snowpark
from snowflake.snowpark import Session
from snowflake.core import Root

def main(session: snowpark.Session):

   root = Root(session)

   # fetch service
   my_service = (root
     .databases["<application_instance_name>"]
     .schemas["cortex"]
     .cortex_search_services["search_service"]
   )

   # query service
   resp = my_service.search(
     query="What is my vacation carry over policy?",
     columns = ["chunk", "web_url"],
     filter = {"@contains": {"user_emails": "<user_emailID>"} },
     limit=1
   )
   return (resp.to_json())

curl --location "https://<account_url>/api/v2/databases/<application_instance_name>/schemas/cortex/cortex-search-services/search_service" \
     --header 'Content-Type: application/json' \
     --header 'Accept: application/json' \
     --header "Authorization: Bearer <CORTEX_SEARCH_JWT>" \
     --data '{
         "query": "What is my vacation carry over policy?",
         "columns": ["chunk", "web_url"],
         "limit": 1
     }'

{
  "results" : [ {
  "web_url" : "https://<domain>.sharepoint.com/sites/<site_name>/<path_to_file>",
  "chunk" : "Answer to the question asked."
  } ]
}

Recherche de fichiers dans la zone de préparation¶

Les fichiers stockés dans la zone de préparation peuvent avoir des noms illisibles. Pour trouver des fichiers spécifiques, utilisez les tables de métadonnées comme source de référence. Ces tables contiennent le mappage entre les noms de fichier et les IDs fichier correspondants dans la zone de préparation.

Pour les configurations compatibles avec Cortex, utilisez la requête suivante pour rechercher des fichiers :

SELECT DISTINCT METADATA:id FROM DOCS_CHUNKS WHERE METADATA:fullName LIKE '%<file_name>%';

Pour les configurations hors Cortex, utilisez la requête suivante :

SELECT FILE_ID FROM DOC_METADATA WHERE FILE_NAME = '<file_name>';

Remplacez <file_name> par le nom ou le nom partiel du fichier que vous recherchez.

Les fichiers de la zone de préparation commencent par l’ID renvoyé par ces requêtes.