Aperçu des Snowflake Intelligence¶

Utilisez Snowflake Intelligence pour obtenir des informations et prendre des mesures basées sur les données de votre organisation. Avec Snowflake Intelligence, vous pouvez faire ce qui suit :

Créer des graphiques et obtenir des réponses instantanées en utilisant un langage naturel. Vous pouvez découvrir des tendances et analyser des données sans expertise technique ou en attendant des tableaux de bord personnalisés.
Accéder à des milliers de sources de données et analysez-les, qu’il s’agisse de données structurées ou non structurées. Vous pouvez connecter simultanément des informations issues de feuilles de calcul, de documents, d’images et de bases de données.

Snowflake Intelligence uses agents, which are AI models that are connected to one or more semantic views, semantic models, Cortex search services, and tools. Agents can answer questions, provide insights, and show visualizations. Snowflake Intelligence is powered by Cortex AI Functions, Cortex Analyst, and Cortex Search.

Utilisez les sections suivantes pour configurer Snowflake Intelligence et commencez à l’utiliser pour gagner en valeur à partir de vos données. Pour un guide de démarrage rapide sur Snowflake Intelligence, voir Premiers pas avec Snowflake Intelligence.

Modèles et régions pris en charge¶

Snowflake Intelligence prend en charge les modèles suivants : Vous pouvez utiliser ces modèles à condition que le compte y ait accès. Pour plus d’informations, voir Contrôle de l’accès au modèle.

Claude 4.5
Claude 4.0
Claude 3.7
Claude 3.5
GPT 5
GPT 4.1

Bien que les modèles répertoriés puissent ne pas être disponibles dans toutes les régions, vous pouvez utiliser Snowflake Intelligence dans n’importe quel cloud ou région en utilisant l’inférence interrégionale Cortex. Cela inclut les clouds et les régions où les modèles ne sont pas disponibles. Pour plus d’informations sur la configuration de l’inférence interrégionale Cortex, voir Inférence interrégionale.

When creating an agent, we recommend selecting Auto for the model. This lets Snowflake Intelligence automatically select the highest quality model for your account and automatically improves as new models become available.

AWS US - In AWS, Claude 4+ offers the highest quality and best speed performance. We recommend that you set up Cortex Cross-region inference for aws_us to use Claude 4 and get the best performance. Without Cortex Cross-region inference, you are restricted to using Claude 3.5 in aws_us.
Azure US - If you are using Snowflake Intelligence in East US, you can use GPT 4.1+ without Cortex Cross-region inference. Other region and model combinations require Cortex Cross-region inference setup for azure_us.
AWS EU - You can use Claude 4+ in this region as long as you configure Cortex Cross-region inference for aws_eu.
AWS APJ - You can use Claude 4+ in this region as long as you configure Cortex Cross-region inference for aws_apj.

Configuration de Snowflake Intelligence¶

To set up Snowflake Intelligence for your users, do the following:

Note

The ACCOUNTADMIN role is the only role that has the CREATE SNOWFLAKE INTELLIGENCE ON ACCOUNT privilege required to create a Snowflake Intelligence object.

Create a Snowflake Intelligence object. The Snowflake Intelligence object is a single object meant to manage all agents used with Snowflake Intelligence in your account. You can only have one Snowflake Intelligence object in your account.
Add agents to the Snowflake Intelligence object.
GRANT USAGE privileges to the Snowflake Intelligence object.

Create a Snowflake Intelligence object¶

You can either use the Snowflake Intelligence UI or SQL to create a Snowflake Intelligence object.

Snowflake automatically creates the Snowflake Intelligence object when you modify the Snowflake Intelligence settings for the first time. When created using the UI, the Snowflake Intelligence object is named SNOWFLAKE_INTELLIGENCE_OBJECT_DEFAULT. You can’t specify a different name.

Connectez-vous à Snowsight.

Dans le menu de navigation, sélectionnez AI & ML » Agents.

Select the Snowflake Intelligence tab.

Select Open settings. The Snowflake Intelligence object is created automatically if it doesn’t already exist. You can then add agents to the object.
To create a Snowflake Intelligence object, you can use the following command:
CREATE SNOWFLAKE INTELLIGENCE SNOWFLAKE_INTELLIGENCE_OBJECT_DEFAULT;
Copy

Add agents¶

The Snowflake Intelligence object is an account-level object that contains a list of agents. You can add or remove agents from this object to create a curated list of agents for your users. For more information about adding or removing agents, see Configure the visibility of agents in Snowflake Intelligence.

Grant Snowflake Intelligence privileges¶

The following privileges control access to Snowflake Intelligence objects:

CREATE SNOWFLAKE INTELLIGENCE ON ACCOUNT: Account-level privilege that allows creating a Snowflake Intelligence object. This privilege is granted to ACCOUNTADMIN by default.

To grant this privilege to another role, run the following command:
```
GRANT CREATE SNOWFLAKE INTELLIGENCE ON ACCOUNT TO ROLE <role_name>;
```
Copy
USAGE: Object-level privilege that allows users to view the list of agents added to the Snowflake Intelligence object and see configuration values.

To grant this privilege, run the following command:
```
GRANT USAGE ON SNOWFLAKE INTELLIGENCE SNOWFLAKE_INTELLIGENCE_OBJECT_DEFAULT TO ROLE <role_name>;
```
Copy
ALTER: Object-level privilege that allows users to add or remove agents from the Snowflake Intelligence object and change configuration values. Account administrators have this privilege by default.

To grant this privilege, run the following command:
```
GRANT MODIFY ON SNOWFLAKE INTELLIGENCE SNOWFLAKE_INTELLIGENCE_OBJECT_DEFAULT TO ROLE <role_name>;
```
Copy

To make the Snowflake Intelligence object visible to all of your users, grant USAGE privileges on the object to the PUBLIC role:

GRANT USAGE ON SNOWFLAKE INTELLIGENCE SNOWFLAKE_INTELLIGENCE_OBJECT_DEFAULT TO ROLE PUBLIC;

Copy

As an ADMIN, you also have ALTER privileges on the Snowflake Intelligence object. This allows you to add or remove agents from the object to create a curated list of agents for your users.

To set up Snowflake Intelligence for your users, you must configure agent privileges. For information about the privileges required for agents, see Exigences en matière de contrôle d’accès.

Important

Par défaut, Snowflake Intelligence utilise le rôle par défaut et l’entrepôt par défaut de l’utilisateur. Lorsque vous invitez d’autres personnes à utiliser Snowflake Intelligence, assurez-vous d’avoir défini un rôle et un entrepôt par défaut.

Note

Toutes les requêtes de Snowflake Intelligence utilisent les identifiants de connexion de l’utilisateur. Toutes les politiques de contrôle d’accès et de masquage des données basées sur les rôles associées à l’utilisateur s’appliquent automatiquement à toutes les interactions et conversations avec l’agent.

Créer un agent¶

To get started, create an agent that users can interact with in Snowflake Intelligence. For information about creating an agent, see Create an agent. For best practices when creating an agent, see Best Practices to Building Cortex Agents.

Configure the visibility of agents in Snowflake Intelligence¶

If you haven’t created a Snowflake Intelligence object and added agents to it, users see all agents they have access to in your account.

For the optimal experience, create a curated list of agents by adding them to the Snowflake Intelligence object. This allows you to control which agents appear in the Snowflake Intelligence interface for all users.

To see whether the Snowflake Intelligence object has been created in your account, use the following command:

SHOW SNOWFLAKE INTELLIGENCES;

Copy

Note

Only one Snowflake Intelligence object can exist in an account.

Managing agents with the Snowflake Intelligence object¶

To add agents to the Snowflake Intelligence object, use the following command:

ALTER SNOWFLAKE INTELLIGENCE SNOWFLAKE_INTELLIGENCE_OBJECT_DEFAULT ADD AGENT <db.schema.agent_name>;

Copy

To remove agents from the Snowflake Intelligence object, use the following command:

ALTER SNOWFLAKE INTELLIGENCE SNOWFLAKE_INTELLIGENCE_OBJECT_DEFAULT DROP AGENT <db.schema.agent_name>;

Copy

Note

Any user or admin with the right database and schema privileges can create agents. However, agents are not automatically added to the Snowflake Intelligence object. Users must have the ALTER privilege on the Snowflake Intelligence object and USAGE privileges on the agent to add an agent to the Snowflake Intelligence object.

Administrators must have the USAGE privilege on the agent to add it to the Snowflake Intelligence object.

Agent visibility logic¶

Snowflake Intelligence uses the following logic to determine which agents are visible to users:

If the Snowflake Intelligence object exists and contains one or more agents, users see the individual agents from this curated list that they have access.
If the Snowflake Intelligence object exists but contains zero agents AND the SNOWFLAKE_INTELLIGENCE.AGENTS schema exists with one or more agents, users see agents from the SNOWFLAKE_INTELLIGENCE.AGENTS schema. This ensures that Snowflake Intelligence doesn’t break if you haven’t migrated your agents yet.
If the Snowflake Intelligence object doesn’t exist or contains zero agents AND the SNOWFLAKE_INTELLIGENCE.AGENTS schema doesn’t exist or contains zero agents, users see all agents that they have access to in the account.

Migrating from the deprecated SNOWFLAKE_INTELLIGENCE.AGENTS schema¶

Important

The SNOWFLAKE_INTELLIGENCE.AGENTS schema is deprecated. If you’re currently using this schema, we recommend migrating to the Snowflake Intelligence object.

If you’re using the SNOWFLAKE_INTELLIGENCE.AGENTS schema, your agents will continue to work. However, migrating to the Snowflake Intelligence object provides the following benefits:

Flexibility: Create and manage agents anywhere in your account without needing to centralize them in a single schema.

Improved permission management: Separate the ability to create agents from the ability to publish them in Snowflake Intelligence.

Avoid naming conflicts: Eliminate potential conflicts with the SNOWFLAKE_INTELLIGENCE.AGENTS schema name.

Easier agent visibility management: Use a single object to control which agents appear to all users.

Make sure you’ve created a Snowflake Intelligence object before you migrate your agents. For information about creating a Snowflake Intelligence object, see Configuration de Snowflake Intelligence.

After you’ve created an object, use the following code to add an agent to the Snowflake Intelligence object:

ALTER SNOWFLAKE INTELLIGENCE SNOWFLAKE_INTELLIGENCE_OBJECT_DEFAULT ADD AGENT SNOWFLAKE_INTELLIGENCE.AGENTS.<agent_name>;

Copy

You can rename or drop the SNOWFLAKE_INTELLIGENCE database or AGENTS schema after the migration. For more information, see ALTER SCHEMA.

Configurer Snowflake Intelligence avec la connectivité privée¶

Snowflake Intelligence prend en charge l’intégration avec AWS Privatelink et Azure Private Link pour établir une connexion privée entre votre Cloud privé virtuel (VPC) ou réseau virtuel (VNet) et Snowflake Intelligence. La configuration de la connectivité privée nécessite la configuration correcte de la résolution DNS pour diriger le trafic vers le service Snowflake Intelligence via cette connexion privée.

Remarque : AWSPrivateLink et Azure Private Link ne sont pas des services fournis par Snowflake. Ce sont des services AWS et Microsoft, respectivement, que Snowflake prend en charge pour une utilisation avec votre compte Snowflake.

Conditions préalables¶

Remplissez les conditions préalables suivantes avant de vous connecter à Snowflake Intelligence avec une connexion privée.

Configurer AWS PrivateLink en suivant les instructions de la section AWS PrivateLink et Snowflake ou Azure Private Link en suivant les instructions de la section Azure Private Link et Snowflake.
Assurez-vous qu’un :code: regionless-snowsight-privatelink-ur est disponible en appelant la fonction SYSTEM$GET_PRIVATELINK_CONFIG en utilisant le rôle système ACCOUNTADMIN.

Important

Snowflake Intelligence utilise exclusivement le format d’URL sans région pour l’accès à la connectivité privée. Contrairement aux autres URLs de connectivité privée utilisées pour Snowflake, vous ne devez pas inclure d’identificateur de région, tel que us-west-2, dans le nom d’hôte. Toute tentative de connexion à l’aide d’une URL spécifique à la région entraînera un échec.

Se connecter à Snowflake Intelligence¶

Connectez-vous à Snowflake Intelligence en configurant le DNS pour que Snowflake Intelligence utilise le sous-domaine.

Créez un enregistrement CNAME dans votre zone DNS privée, privatelink.snowflakecomputing.com, qui mappe l’URL suivante au nom DNS de votre point de terminaison VPC ou VNET.
```
si-<org-acct>.privatelink.snowflakecomputing.com
```
Copy

Une fois la configuration terminée, les utilisateurs de votre réseau peuvent accéder à Snowflake Intelligence en accédant à l’URL suivante :

https://si-<org-acct>.privatelink.snowflakecomputing.com

Copy

La connexion est acheminée en toute sécurité via la connexion privée.

Authentification des utilisateurs avec connectivité privée¶

Les utilisateurs accédant à Snowflake Intelligence avec une connexion privée utilisent le processus d’authentification Snowflake standard, qui les oblige à fournir leur identificateur de compte, leur nom d’utilisateur et leur mot de passe sur la page de connexion.

Use the Snowflake-managed MCP server to connect to your agents¶

Any agent that you create in Snowflake, or the tools that the agent is connected to, can have a managed endpoint for other systems to connect with MCP. This provides a seamless integration layer for tools like Claude Desktop, Langgraph, and other tools that integrate with MCP.

The MCP server provides a standards-based interface that allows AI agents to discover and invoke tools, such as Cortex Analyst and Cortex Search, and retrieve the data they need. For more information, see Serveur MCP géré par Snowflake.

Update Snowflake Intelligence settings¶

You can modify settings for the Snowflake Intelligence interface that users interact with Cortex Agents through.

Connectez-vous à Snowsight.
Dans le menu de navigation, sélectionnez AI & ML » Agents.
Select the Snowflake Intelligence tab.
Select Open settings.
From the General settings section, you can modify the following settings:
- Brand display name: The name of the Snowflake Intelligence interface that is displayed to users.
- Welcome message: The message that is displayed when users first open the Snowflake Intelligence interface.
- Primary domain: The domain that users use to access Snowflake Intelligence.
Sélectionnez Save.
From the Custom appearance section, you can modify the following settings:
- Color theme: The color theme of the Snowflake Intelligence interface. You can provide a custom primary color in hexadecimal format.
- Full-length logo and Compact logo: The logos that are displayed when the navigation pane is expanded or collapsed, respectively.
- Favicon: The icon that is displayed in the browser tab.
Sélectionnez Save.

Résolution des problèmes¶

Si vous rencontrez des erreurs table / search service / stage does not exist, il se peut qu’il y ait des problèmes de privilège. Vérifiez que les privilèges suivants sont correctement définis :

Pour chaque modèle sémantique :
- Le rôle par défaut de l’utilisateur est accordé à USAGE sur la base de données et le schéma de la zone de préparation ou de la vue du modèle sémantique, et la table.
- If using the older semantic model, the user’s default role is granted READ on the stage that stores the semantic model file.
- If using a semantic view, the user’s default role is granted REFERENCES on the semantic view.
- Le rôle par défaut de l’utilisateur est accordé à SELECT pour chaque table définie dans le modèle ou la vue sémantique.
Pour chaque Cortex Search Service :
- Le rôle par défaut de l’utilisateur est accordé à USAGE sur la base de données et le schéma du Cortex Search Service.
- L’utilisateur se voit accorder le rôle USAGE sir le Cortex Search Service.

Legal notices¶

Where your configuration of Snowflake Intelligence uses a model provided on the Model and Service Flow-down Terms, your use of that model is further subject to the terms for that model on that page.

The data classification of inputs and outputs are as set forth in the following table.

Input data classification	Output data classification	Designation
Usage Data	Customer Data	Covered AI Features [1]

For additional information, refer to Snowflake AI et ML.