AISQL AI_PARSE_DOCUMENT

AI_PARSE_DOCUMENT est une fonction AI SQL Cortex qui extrait du texte, des données et des éléments de mise en page dans des documents de manière très fidèle. Utilisez-la pour alimenter les workflows de traitement intelligent des documents, notamment :

  • Optimisation du pipeline RAG : l’extraction haute fidélité garantit que les systèmes de récupération trouvent un contenu pertinent avec le contexte approprié, ce qui améliore considérablement la qualité des réponses.

  • Création de la base de connaissances : la sortie structurée permet la recherche sémantique et le raisonnement de l’AI à travers de grandes collections de documents.

  • Traitement automatisé des documents : extraire des entités, générer des résumés et effectuer des analyses sur des documents complexes à l’aide d’autres fonctions AISQL Cortex.

  • Workflows d’AI multilingues : traitez des documents en douze langues avec une qualité constante pour des applications d’entreprise mondiales.

AI_PARSE_DOCUMENT

AI_PARSE_DOCUMENT est une fonction SQL entièrement gérée qui extrait le texte et la mise en page à partir de documents stockés sur des zones de préparation internes ou externes, en préservant la structure comme les tables, les en-têtes et l’ordre de lecture. en coulisses, elle orchestre des modèles AI avancés pour la compréhension des documents et l’analyse de la mise en page, en traitant des documents complexes de plusieurs pages de manière très fidèle.

La fonction AI_PARSE_DOCUMENT propose deux modes de traitement des documents PDF :

  • le mode LAYOUT est le choix préféré dans la plupart des cas d’utilisation, en particulier pour les documents complexes. il est spécifiquement optimisé pour l’extraction de texte et d’éléments de mise en page tels que des tables, ce qui en fait la meilleure option pour créer des bases de connaissances, optimiser les systèmes de récupération et améliorer les applications basées sur l’AI.

  • le mode OCR est recommandé pour une extraction de texte rapide et de haute qualité à partir de documents tels que les manuels, les accords ou les contrats, les pages d’informations sur les produits, les polices d’assurance et les réclamations, et les documents SharePoint.

Pour les deux modes, utilisez le paramètre page_split pour diviser les documents de plusieurs pages en pages distinctes dans la réponse. AI_PARSE_DOCUMENT est peut être déplacé horizontalement, ce qui permet un traitement efficace par lots de plusieurs documents simultanément. Les documents peuvent être traités directement à partir du stockage d’objets pour éviter les mouvements de données inutiles.

Note

AI_PARSE_DOCUMENT est actuellement incompatible avec les politiques de réseau personnalisées.

Créer une zone de préparation pour le traitement des documents

Créez une zone de préparation interne ou externe pour stocker les documents que vous souhaitez traiter. Lors de la création de votre zone de préparation, activez le Chiffrement côté serveur. Sinon, AI_PARSE_DOCUMENT renvoie une erreur indiquant que le fichier fourni n’est pas au format attendu ou qu’il est chiffré côté client.

Le SQL ci-dessous permet de créer une zone de préparation interne adaptée.

CREATE OR REPLACE STAGE input_stage
    DIRECTORY = ( ENABLE = true )
    ENCRYPTION = ( TYPE = 'SNOWFLAKE_SSE' );
Copy

Le SQL suivant crée une zone de préparation externe sur Amazon S3. AI_PARSE_DOCUMENT prend également en charge les zones de préparation externes de Google Cloud Storage.

CREATE OR REPLACE STAGE input_stage
    URL='s3://<s3-path>/'
    CREDENTIALS=(AWS_KEY_ID=<aws_key_id>
    AWS_SECRET_KEY=<aws_secret_key>)
    ENCRYPTION=( TYPE = 'AWS_SSE_S3' );
Copy

Note

AI_PARSE_DOCUMENT est actuellement incompatible avec les politiques de réseau personnalisées.

Exemples

Exemple de mise en page simple

Cet exemple utilise le mode LAYOUT de AI_PARSE_DOCUMENT pour traiter un document de recherche à deux colonnes. Le paramètre page_split est défini sur TRUE et sépare le document en plusieurs pages dans la réponse. AI_PARSE_DOCUMENT renvoie le contenu au format Markdown. ce qui suit montre le rendu markdown pour l’une des pages traitées (index de page 4 dans la sortie JSON) à côté de la page d’origine. Le Markdown brut est affiché dans la réponse JSON suivant les images.

Page du document d’origine

Markdown extrait rendu en tant que HTML

une page d’un article scientifique telle qu’elle apparaît dans un document PDF
La même page que celle qui apparaît lorsque le Markdown rendu par AI_PARSE_DOCUMENT est rendu (comme dans un navigateur)

Astuce

Pour voir l’une de ces images à une taille plus lisible, sélectionnez-la en cliquant dessus ou en la touchant.

Ce qui suit est la commande SQL pour traiter le document original :

SELECT AI_PARSE_DOCUMENT (
    TO_FILE('@docs.doc_stage','research-paper-example.pdf'),
    {'mode': 'LAYOUT' , 'page_split': true}) AS research_paper_example;
Copy

La réponse de AI_PARSE_DOCUMENT est un objet JSON contenant des métadonnées et du texte des pages du document, comme les suivants. Certains objets de page ont été omis par souci de brièveté.

{
  "metadata": {
    "pageCount": 19
  },
  "pages": [
    {
      "content": "# SwiftKV: Fast Prefill-Optimized Inference with Knowledge-Preserving Model Transformation \n\nAurick Qiao
      Zhewei Yao Samyam Rajbhandari Yuxiong He<br>Snowflake AI Research<br>San Mateo, CA, United States<br>Correspondence:
      aurick.qiao@ snowflake.com\n\n\n#### Abstract\n\nLLM inference for enterprise applications, such as summarization, RAG,
      and code-generation, typically observe much longer prompt than generations, leading to high prefill cost and response
      latency. We present SwiftKV, a novel model transformation and distillation procedure targeted at reducing the prefill
      compute (in FLOPs) of prompt tokens while preserving high generation quality. First, SwiftKV prefills later layers' KV
      cache using an earlier layer's output, allowing prompt tokens to skip those later layers. Second, SwiftKV employs a
      lightweight knowledge-preserving distillation procedure that can adapt existing LLMs with minimal accuracy impact. Third,
      SwiftKV can naturally incorporate KV cache compression to improve inference performance in low-memory scenarios. Our
      comprehensive experiments show that SwiftKV can effectively reduce prefill computation by $25-50 \\%$ across several LLM
      families while incurring minimum quality degradation. In the end-to-end inference serving, SwiftKV realizes up to $2
      \\times$ higher aggregate throughput and $60 \\%$ lower time per output token. It can achieve a staggering 560 TFlops/GPU
      of normalized inference throughput, which translates to 16 K tokens/s for Llama-3.1-70B. SwiftKV is open-sourced at
      https://github . com/snowflakedb/arctictraining.\n\n\n## 1 Introduction\n\nLarge Language Models (LLMs) are now an
      integral enabler of enterprise applications and offerings, including code and data co-pilots (Chen et al., 2021; Pourreza
      and Rafiei, 2024), retrieval augmented generation (RAG) (Lewis et al., 2020; Lin et al., 2024), summarization (Pu et al.,
      2023; Zhang et al., 2024), and agentic workflows (Wang et al., 2024; Schick et al., 2023). However, the cost and speed of
      inference determine their practicality, and improving the throughput and latency of LLM inference has become increasingly
      important.\n\nWhile prior works, such as model pruning (Ma et al., 2023; Sreenivas et al., 2024), KV cache compression
      (Hooper et al., 2024; Shazeer, 2019; Ainslie et al., 2023b; Chang et al., 2024), and sparse attention (Zhao et al., 2024;
      Jiang et al., 2024), have been developed to accelerate LLM inference, they typically significantly degrade the model
      quality or work best in niche scenarios, such as lowmemory environments or extremely long contexts requests (e.g. $>100
      \\mathrm{~K}$ tokens). On the other hand, production deployments are often compute-bound rather than memory-bound, and
      such long-context requests are rare amongst diverse enterprise use cases (e.g. those observed at Snowflake).\n\nIn this
      paper, we take a different approach to improving LLM inference based on the key observation that typical enterprise
      workloads process more input tokens than output tokens. For example, tasks like code completion, text-to-SQL,
      summarization, and RAG each submit long prompts but produce fewer output tokens (a 10:1 ratio with average prompt length
      between 500 and 1000 is observed in our production). In these scenarios, inference throughput and latency are often
      dominated by the cost of prompt processing (i.e. prefill), and reducing this cost is key to improving their performance.
      \n\nBased on this observation, we designed SwiftKV, which improves throughput and latency by reducing the prefill
      computation for prompt tokens. SwiftKV (Fig. 1) consists of three key components:\n\nModel transformation. SwiftKV rewires
      an existing LLM so that the prefill stage during inference can skip a number of later transformer layers, and their KV
      cache are computed by the last unskipped layer. This is motivated by the observation that the hidden states of later
      layers do not change significantly (see Sec. 3.2 and (Liu et al., 2024b)). With SwiftKV, prefill compute is reduced by
      approximately the number of layers skipped.\n\nOptionally, for low-memory scenarios, we",
      "index": 0
    },
    ...
    {
      "content": "Efficient Distillation. Since only a few $\\mathbf{W}_{Q K V}$ parameters need training, we can keep just a
      single copy of the original model weights in memory that are frozen during training, and add an extra trainable copy of
      the $\\mathbf{W}_{Q K V}$ parameters for layers $>l$ initialized using the original model (See Fig. 1).\n\nDuring
      training, we create two modes for the later layers $>l$, one with original frozen parameters using original architecture,
      and another with the SwiftKV re-wiring using new QKV projections i.e.,\n\n$$\n\\begin{aligned}\n& \\mathbf{y}_{\\text
      {teacher }}=\\mathbf{M}(\\mathbf{x}, \\text { SwiftKV }=\\text { False }) \\\\\n& \\mathbf{y}_{\\text {student }}=\\mathbf
      {M}(\\mathbf{x}, \\text { SwiftKV }=\\text { True })\n\\end{aligned}\n$$\n\nwhere $\\mathbf{y}$ is the final logits,
      $\\mathbf{M}$ is the model, and $\\mathbf{x}$ is the input. Afterwards, we apply the standard distillation loss (Hinton et
      al., 2015) on the outputs. After the distillation, the original KV projection layers $>l$ are discarded during inference.
      \n\nThis method allows us to distill Llama-3.1-8BInstruct on 680 M tokens of data in 3 hours using 8 H100 GPUs, and
      Llama-3.1-70B-Instruct in 5 hours using 32 H100 GPUs across 4 nodes. In contrast, many prune-and-distill (Sreenivas et
      al., 2024) and layer-skipping (Elhoushi et al., 2024) methods require much larger datasets (e.g. 10-100B tokens) and incur
      greater accuracy gaps than SwiftKV.\n\n### 3.5 Optimized Implementation for Inference\n\nLLM serving systems can be
      complex and incorporate many simultaneous optimizations at multiple layers of the stack, such as PagedAttention (Kwon et
      al., 2023), Speculative Decoding (Leviathan et al., 2023), SplitFuse (Holmes et al., 2024; Agrawal et al., 2024), and
      more. A benefit of SwiftKV is that it makes minimal changes to the model architecture, so it can be integrated into
      existing serving systems without implementing new kernels (e.g. for custom attention operations or sparse computation) or
      novel inference procedures.\n\nImplementation in vLLM and SGLang. To show that the theoretical compute reductions of
      SwiftKV translates to real-world savings, we integrated it with vLLM (Kwon et al., 2023) and SGLang (Zheng et al., 2024).
      Our implementation is compatible with chunked prefill (Holmes et al., 2024; Agrawal et al., 2024), which mixes chunks of
      prefill tokens and decode tokens in each minibatch. During each forward pass, after completing layer $l$, the KV-cache for
      the remaining layers ( $>l$ ) are immediately computed, and only the decode tokens are propagated through the rest of the
      model layers.\n\n## 4 Main Results\n\nWe evaluated SwiftKV in terms of model accuracy (Sec. 4.1) compared to the original
      model and several baselines, and end-to-end inference performance (Sec. 4.2) in a real serving system.\n\nDistillation
      datasets. Our dataset is a mixture of Ultrachat (Ding et al., 2023), SlimOrca (Lian et al., 2023), and OpenHermes-2.5
      (Teknium, 2023), totaling roughly 680M Llama-3.1 tokens. For more details, please see Appendix A.1.\n\nSwiftKV Notation.
      For prefill computation, we report the approximate reduction as $(L-l) / L$ due to SwiftKV, and for KV cache, we report
      the exact memory reduction due to AcrossKV. For example, SwiftKV $(l=L / 2)$ and 4-way AcrossKV is reported as $50 \\%$
      prefill compute reduction and $37.5 \\% \\mathrm{KV}$ cache memory reduction.\n\n### 4.1 Model Quality Impact of
      SwiftKV\n\nTable 2 shows the quality results of all models we evaluated, including Llama-3.1-Instruct, Qwen2.
      5-14B-Instruct, Mistral-Small, and Deepseek-V2. Of these models, we note that the Llama models span two orders of
      magnitude in size (3B to 405B), Llama-3.1-405B-Instruct uses FP8 (W8A16) quantization, and Deepseek-V2-Lite-Chat is a
      mixture-of-experts model that implements a novel latent attention mechanism (DeepSeek-AI et al., 2024).\n\nWe also compare
      with three baselines: (1) FFN-SkipLLM (Jaiswal et al., 2024), a training-free method for skipping FFN layers (no attention
      layers are skipped) based on hidden state similarity, (2) Llama-3.1-Nemotron-51B-Instruct (Sreenivas et al., 2024), which
      is pruned and distilled from Llama-3.1-70B-Instruct using neural architecture search on 40B tokens, and (3) DarwinLM-8.4B
      (Tang et al., 2025), which is pruned and distilled from Qwen2.5-14B-Instruct using 10B tokens.\n\nSwiftKV. For Llama,
      Mistral, and Deepseek, we find the accuracy degradation for $25 \\%$ SwiftKV is less than $0.5 \\%$ from the original
      models (averaged across tasks). Additionally, the accuracy gap is within $1-2 \\%$ even at $40-50 \\%$ SwiftKV. Beyond $50
      \\%$ SwiftKV, model quality drops quickly. For example, Llama-3.1-8B-Instruct incurs a 7\\% accuracy gap at $62.5 \\%$
      SwiftKV. We find that Qwen suffers larger degradations, at $1.1 \\%$ for $25 \\%$ SwiftKV and $7.4 \\%$ for $50 \\%$
      SwiftKV, which may be due to Qwen models having lower simularity between layer at 50-75\\% depth (Fig. 2). Even still,
      SwiftKV",
      "index": 4
    },
    ...
  ]
}

Exemple d’extraction de la structure de table

Cet exemple illustre l’extraction de la mise en page structurelle, y compris une table, à partir d’un formulaire 10-K. le schéma suivant montre les résultats rendus pour l’une des pages traitées (index de page 28 dans la sortie JSON).

Page du document d’origine

Markdown extrait rendu en tant que HTML

une page d’un formulaire 10-k SEC tel qu’il apparaît dans un document PDF
La même page que celle qui apparaît lorsque le Markdown rendu par AI_PARSE_DOCUMENT est rendu (comme dans un navigateur)

Astuce

Pour voir l’une de ces images à une taille plus lisible, sélectionnez-la en cliquant dessus ou en la touchant.

Ce qui suit est la commande SQL pour traiter le document original :

SELECT AI_PARSE_DOCUMENT (
    TO_FILE('@docs.doc_stage','10K-example.pdf'),
    {'mode': 'LAYOUT', 'page_split': true}) AS sec_10k_example;
Copy

La réponse de AI_PARSE_DOCUMENT est un objet JSON contenant des métadonnées et du texte des pages du document, comme les suivants. Les résultats pour toutes les pages, sauf la page précédemment affichée, ont été omis par souci de brièveté.

{
  "metadata": {
    "pageCount": 53
  },
  "pages": [
    {
      "content": ...
      "index": 0
    },
    ....
    {
      "content": "# Key Operational and Business Metrics \n\nIn addition to the measures presented in our interim condensed
      consolidated financial statements, we use the following key operational and business metrics to evaluate our business,
      measure our performance, develop financial forecasts, and make strategic decisions.\n\n|  | Three Months Ended March 31, |  |
      \n| :--: | :--: | :--: |\n|  | 2025 | 2024 |\n| Ending Paid Connected Fitness Subscriptions ${ }^{(1)}$ | 2,880,176 | $3,051,
      451$ |\n| Average Net Monthly Paid Connected Fitness Subscription Churn ${ }^{(1)}$ | $1.2 \\%$ | $1.2 \\%$ |\n| Ending Paid
      App Subscriptions ${ }^{(1)}$ | 572,775 | 675,190 |\n| Average Monthly Paid App Subscription Churn ${ }^{(1)}$ | $8.1 \\%$ |
      $9.0 \\%$ |\n| Subscription Gross Profit (in millions) | \\$ 288.8 | \\$ 298.1 |\n| Subscription Contribution (in millions) $
      { }^{(2)}$ | \\$ 304.9 | \\$ 316.4 |\n| Subscription Gross Margin | $69.0 \\%$ | $68.1 \\%$ |\n| Subscription Contribution
      Margin ${ }^{(2)}$ | $72.9 \\%$ | $72.3 \\%$ |\n| Net loss (in millions) | \\$ $(47.7)$ | \\$ $(167.3)$ |\n| Adjusted EBITDA
      (in millions) ${ }^{(3)}$ | \\$ 89.4 | \\$ 5.8 |\n| Net cash provided by operating activities (in millions) | \\$ 96.7 | \\$
      11.6 |\n| Free Cash Flow (in millions) ${ }^{(4)}$ | \\$ 94.7 | \\$ 8.6 |\n\n[^0]\n## Ending Paid Connected Fitness
      Subscriptions\n\nEnding Paid Connected Fitness Subscriptions includes all Connected Fitness Subscriptions for which we are
      currently receiving payment (a successful credit card billing or prepaid subscription credit or waiver). We do not include
      paused Connected Fitness Subscriptions in our Ending Paid Connected Fitness Subscription count.\n\n## Average Net Monthly
      Paid Connected Fitness Subscription Churn\n\nTo align with the definition of Ending Paid Connected Fitness Subscriptions
      above, our quarterly Average Net Monthly Paid Connected Fitness Subscription Churn is calculated as follows: Paid Connected
      Fitness Subscriber \"churn count\" in the quarter, divided by the average number of beginning Paid Connected Fitness
      Subscribers each month, divided by three months. \"Churn count\" is defined as quarterly Connected Fitness Subscription
      churn events minus Connected Fitness Subscription unpause events minus Connected Fitness Subscription reactivations.\n\nWe
      refer to any cancellation or pausing of a subscription for our All-Access Membership as a churn event. Because we do not
      receive payment for paused Connected Fitness Subscriptions, a paused Connected Fitness Subscription is treated as a churn
      event at the time the pause goes into effect, which is the start of the next billing cycle. An unpause event occurs when a
      pause period elapses without a cancellation and the Connected Fitness Subscription resumes, and is therefore counted as a
      reduction in our churn count in that period. Our churn count is shown net of reactivations and our new quarterly Average Net
      Monthly Paid Connected Fitness Subscription Churn metric averages the monthly Connected Fitness churn percentage across the
      three months of the reported quarter.\n\n## Ending Paid App Subscriptions\n\nEnding Paid App Subscriptions include all App
      One, App+, and Strength+ subscriptions for which we are currently receiving payment.\n\n## Average Monthly Paid App
      Subscription Churn\n\nWhen a Subscriber to App One, App+, or Strength+ cancels their membership (a churn event) and
      resubscribes in a subsequent period, the resubscription is considered a new subscription (rather than a reactivation that is
      counted as a reduction in our churn count). Average Paid App Subscription Churn is calculated as follows: Paid App
      Subscription cancellations in the quarter, divided by the average number of beginning Paid App Subscriptions each month,
      divided by three months.\n\n\n[^0]:    (1) Beginning January 1, 2025, the Company migrated its subscription data model for
      reporting Ending Paid Connected Fitness Subscriptions, Average Net Monthly Paid Connected Fitness Subscription Churn, Ending
      Paid App Subscriptions, and Average Monthly Paid App Subscription Churn to a new data model that provides greater visibility
      to changes to a subscription's payment status when they occur. The new model gives the Company more precise and timely data
      on subscription pause and churn behavior. Prior period information has been revised to conform with current period
      presentation. The impact of this change in the model on Ending Paid Connected Fitness Subscriptions, Average Net Monthly
      Paid Connected Fitness Subscription Churn, Ending Paid App Subscriptions and Average Monthly Paid App Subscription Churn for
      the three months ended March 31, 2025 and 2024 is immaterial.\n    (2) Please see the section titled \"Non-GAAP Financial
      Measures—Subscription Contribution and Subscription Contribution Margin\" for a reconciliation of Subscription Gross Profit
      to Subscription Contribution and an explanation of why we consider Subscription Contribution and Subscription Contribution
      Margin to be helpful measures for investors.\n    (3) Please see the section titled \"Non-GAAP Financial Measures—Adjusted
      EBITDA\" for a reconciliation of Net loss to Adjusted EBITDA and an explanation of why we consider Adjusted EBITDA to be a
      helpful measure for investors.\n    (4) Please see the section titled \"Non-GAAP Financial Measures-Free Cash Flow\" for a
      reconciliation of net cash provided by (used in) operating activities to Free Cash Flow and an explanation of why we
      consider Free Cash Flow to be a helpful measure for investors.",
      "index": 28
    },
    ...
    {
      "content": "# CERTIFICATION OF PRINCIPAL FINANCIAL OFFICER PURSUANT TO 18 U.S.C. SECTION 1350, AS ADOPTED PURSUANT TO
      SECTION 906 OF THE SARBANES-OXLEY ACT OF 2002 \n\nI, Elizabeth F Coddington, Chief Financial Officer of Peloton Interactive,
      Inc. (the \"Company\"), do hereby certify, pursuant to 18 U.S.C. Section 1350, as adopted pursuant to Section 906 of the
      Sarbanes-Oxley Act of 2002, that to the best of my knowledge:\n\n1. the Quarterly Report on Form 10-Q of the Company for the
      fiscal quarter ended March 31, 2025 (the \"Report\") fully complies with the requirements of Section 13(a) or 15(d) of the
      Securities Exchange Act of 1934, as amended; and\n2. the information contained in the Report fairly presents, in all
      material respects, the financial condition, and results of operations of the Company.\n\nDate: May 8, 2025\n\nBy: /s/
      Elizabeth F Coddington\nElizabeth F Coddington\nChief Financial Officer\n(Principal Financial Officer)",
      "index": 52
    }
  ]
}

Exemple de diaporama

Cet exemple illustre l’extraction de la mise en page structurelle à partir d’une présentation. ci-dessous, nous montrons les résultats rendus pour l’une des diapositives traitées (index de page 17 dans la sortie JSON).

Diapositive dans le document original

Markdown extrait rendu en tant que HTML

une diapositive d’une présentation telle qu’elle apparaît dans une présentation PowerPoint
La même diapositive que celle qui apparaît lorsque le Markdown rendu par AI_PARSE_DOCUMENT est rendu (comme dans un navigateur)

Astuce

Pour voir l’une de ces images à une taille plus lisible, sélectionnez-la en cliquant dessus ou en la touchant.

Ce qui suit est la commande SQL pour traiter le document original :

SELECT AI_PARSE_DOCUMENT (TO_FILE('@docs.doc_stage','presentation.pptx'),
    {'mode': 'LAYOUT' , 'page_split': true}) as presentation_output;
Copy

La réponse de AI_PARSE_DOCUMENT est un objet JSON contenant des métadonnées et le texte des diapositives de la présentation, comme les suivantes. Les résultats de certaines diapositives ont été omis par souci de brièveté.

{
  "metadata": {
    "pageCount": 38
  },
  "pages": [
    {
      "content": "![img-0.jpeg](img-0.jpeg)\n\n# **SNOWFLAKE INVESTOR PRESENTATION**\n\nFirst Quarter Fiscal 2026\n\n© 2026 Snowflake Inc. All Rights Reserved",
      "index": 0
    },
    ...
    {
      "content": "# Our Consumption Model \n\n## Revenue Recognition Consumption\n\nSnowflake recognizes the substantial majority of its revenue as customers consume the platform\n\nPro: Enables faster growth\nPro: Aligned with customer value\nPro: Aligned with usage-based costs\nConsider: Revenue is variable based on customers' usage\n\n## Pricing Model Consumption\n\nThe platform is priced based on consumption of compute, storage, and data transfer resources\n\nPro: Customers don't pay for shelfware\n\nConsider: Performance improvements inherently reduce customer cost\n\n## Billings Terms Typically Upfront\n\nSnowflake typically bills customers annually in advance for their capacity contracts\n\nSome customers consume on-demand and/or are billed in-arrears\n\nPro: Bookings represent contractual minimum\n\nPro: Variable consumption creates upside for renewal cycle\n\nConsider: Payment terms are evolving",
      "index": 17
    },
    ...
    {
      "content": "![img-23.jpeg](img-23.jpeg)\n\n# PRODUCT REVENUE\n\n## $996.8M + 26% YoY Growth\n\n## NET REVENUE RETENTION RATE\n\n## $124%\n\n## TOTAL CUSTOMERS\n\n## $1M+ CUSTOMERS\n\n## $0.5 + 27% YoY Growth\n\nCustomers with Trailing 12-Month Product Revenue Greater than $1M\n\n## FORBES GLOBAL 2000 CUSTOMERS\n\n## $754 + 4% YoY Growth\n\n## SNOWFLAKE MARKETPLACE LISTINGS\n\n## AI/ML ADOPTION\n\n## 5,200+ Accounts using Snowflake AI/ML\n\n## SNOWFLAKE AI DATA CLOUD\n\n### Unified Platform and Connected Ecosystem\n\n- **Data Engineering**\n- **Analytics**\n- **AI**\n- **Applications & Collaboration**\n\n### Fully Managed | Cross-Cloud | Interoperable | Secure | Governed\n\n1. For the three months ended April 30, 2025.\n2. As of April 30, 2025. Please see our Q1FY26 earnings press release for definitions of net revenue retention rate, customers with trailing 12-month product revenue greater than $1 million (which definition includes a description of our total customer count), and Forbes Global 2000 customers.\n3. As of April 30, 2025. Each live dataset, package of datasets, or data service published by a data provider as a single product offering on Snowflake Marketplace is counted as a unique listing. A listing may be available in one or more regions where Snowflake Marketplace is available.\n4. Adoption is based on capacity and on-demand accounts using Snowflake AI/ML features on a weekly basis via our internal classification. We take the average of the last 4 weeks of the quarter ended April 30, 2025.",
      "index": 36
    },
    {
      "content": "# THANK YOU\n\n![img-24.jpeg](img-24.jpeg)",
      "index": 37
    }
  ]
}

Exemple de document multilingue

cet exemple présente les capacités multilingues de AI_PARSE_DOCUMENT en extrayant la mise en page structurelle d’un article en allemand. AI_PARSE_DOCUMENT préserve l’ordre de lecture du texte principal même lorsque des images et des guillemets extraits sont présents.

Page du document d’origine

Markdown extrait rendu en tant que HTML

une diapositive d’une présentation telle qu’elle apparaît dans une présentation PowerPoint
La même diapositive que celle qui apparaît lorsque le Markdown rendu par AI_PARSE_DOCUMENT est rendu (comme dans un navigateur)

Astuce

Pour voir l’une de ces images à une taille plus lisible, sélectionnez-la en cliquant dessus ou en la touchant.

Ce qui suit est la commande SQL pour traiter le document original. Comme le document comporte une seule page, vous n’avez pas besoin du fractionnement de page pour cet exemple.

SELECT AI_PARSE_DOCUMENT (TO_FILE('@docs.doc_stage','german_example.pdf'),
    {'mode': 'LAYOUT'}) AS german_article;
Copy

La réponse de AI_PARSE_DOCUMENT est un objet JSON contenant des métadonnées et le texte du document, comme les suivants.

{
  "metadata": {
    "pageCount": 1
  }
  "content": "![img-0.jpeg](img-0.jpeg)\n\nSchulen haben es verdient, gute Orte zu sein. Hier sollen wir Wissen und Fähigkeiten
  erlernen, die uns durch das Leben tragen. Hier verbringen viele einen Großteil ihres Tages, und das in einer Lebensphase, in
  der sich Zeit beinahe grenzenlos und eine Doppelstunde wie ein halbes Leben anfühlen kann.\n\nOb es die Freundin ist, ohne die
  man auf dem Schulhof verloren wäre. Der Lehrer, mit dem man nicht klarkommt, den man aber trotzdem jeden Tag aushalten muss.
  Die Klassenfahrt, auf der man zum ersten Mal das Meer sieht und knutscht. In Schulen entstehen Erfahrungen, Beziehungen und
  Erinnerungen, die uns ein ganzes Leben prägen.\n\nDie Erwartungen an Schulen sind dementsprechend hoch. Trotzdem werden sie
  von der Gesellschaft schnell vergessen und von der Politik hinten angestellt. Seit Jahrzehnten kriegt das deutsche Schulsystem
  verheerende Zeugnisse.\n\nNoch immer entscheiden Bildungsgrad und Kontostand der Eltern darüber, welchen Schulabschluss Kinder
  und Jugendliche machen. Noch immer funktioniert es vielerorts nur auf dem Papier, dass alle gut zusammen lernen. Im Alltag
  fehlen dann die Lehrkräfte und Mittel, um zum Beispiel einen geflüchteten Jugendlichen oder einen mit ADHS so zu unterstützen,
  dass alle möglichst gleichberechtigt in einem Klassenraum sitzen. Auch die gesellschaftliche Einsicht, dass alle
  Schulabschlüsse ihren Wert haben und gebraucht werden, muss erst wieder zurückgewonnen werden.\n\nJetzt aber hoch mit
  euch!\nDass Schule so irre früh anfangen muss, ist kein Gesetz. Und auch gar nicht ratsam: Jugendliche haben einen anderen
  Biorhythmus und brauchen mehr Schlaf als Erwachsene. Ein Schulbeginn gegen 9 oder 10 Uhr wäre für die meisten besser, da ist
  sich die Forschung einig\n\nAn Schulen tritt die Realität sehr schnell ein. Während sich die Gesellschaft noch fragt, wie mit
  künstlicher Intelligenz umzugehen ist, nutzen sie Lehrkräfte, Schülerinnen und Schüler längst für ihre Zwecke. Während über
  Jahre diskutiert wurde, ob Deutschland ein Einwanderungsland sei, war es das an Schulen längst. Und während andere Themen den
  Klimawandel in der Öffentlichkeit verdrängen, sind es besonders Schülerinnen und Schüler, die laut auf das drängendste Problem
  unserer Zeit hinweisen. Die Herausforderungen und Fragen, die sich an Schulen stellen, betreffen uns alle. Schule ist Zukunft.
  \n\nSchulleitungen, Lehrkräfte, pädagogisches Personal und alle, die sich sonst noch um das Gelingen des Schulalltags kümmern,
  stellen sich dem jeden Tag aufs Neue. Sie versuchen, Schule trotz vieler Probleme und fehlender Wertschätzung zu gestalten,
  sie versuchen, den Schülerinnen und Schülern zu vermitteln, dass es auf sie ankommt. Damit sie selbst an sich glauben. Sie
  haben es verdient.",
}

snowflake cortex peut produire une traduction dans n’importe quelle langue prise en charge (anglais, code de langue 'en', dans ce cas) comme suit :

SNOWFLAKE.CORTEX.TRANSLATE (ger_example, '', 'en') from german_article;
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La traduction est la suivante :

"Schools deserve to be good places. Here, we are supposed to learn knowledge and skills that will carry us through life. Many
spend a large part of their day here, and this is during a phase of life when time can seem almost endless and a double period
can feel like half a lifetime.

Whether it's the friend you would be lost without in the schoolyard. The teacher you can't get along with, but still have to
endure every day. The class trip where you see the sea for the first time and make out. In schools, experiences,
relationships, and memories are created that shape us for a lifetime.

The expectations for schools are correspondingly high. Nevertheless, they are quickly forgotten by society and pushed to the
back by politics. For decades, the German school system has been receiving devastating reports.

Even now, the level of education and the financial status of the parents still determine which school certificate children and
young people receive. It still only works on paper that everyone learns well together. In everyday life, the teachers and
resources are lacking to support, for example, a refugee youth or a student with ADHD so that they can sit in a classroom on
an equal footing. The societal insight that all school certificates have value and are needed also needs to be regained.

Now, let's get going!

The fact that school has to start so early is not a law. And it's not advisable either: teenagers have a different biological
rhythm and need more sleep than adults. A start time of 9 or 10 o'clock would be better for most, research agrees.

Reality sets in very quickly at schools. While society is still wondering how to deal with artificial intelligence, teachers,
students, and pupils are already being used for their purposes. While it was debated for years whether Germany is an
immigration country, it has been one in schools for a long time. And while other topics are pushing climate change out of the
public eye, it is especially students who are loudly pointing out the most pressing problem of our time. The challenges and
questions that schools face affect us all. School is the future.

School administrations, teachers, educational staff, and all those who take care of the success of everyday school life face
this every day. They try to shape school despite many problems and lack of appreciation, they try to convey to the students
that it's up to them. So that they believe in themselves. They deserve it."

Utilisation du mode OCR

le mode OCR extrait du texte de documents numérisés, tels que des captures d’écran ou des PDFs contenant des images de texte. Il ne préserve pas la mise en page.

SELECT TO_VARCHAR(
    SNOWFLAKE.CORTEX.PARSE_DOCUMENT(
        '@PARSE_DOCUMENT.DEMO.documents',
        'document_1.pdf',
        {'mode': 'OCR'})
    ) AS OCR;
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Sortie :

{
  "content": "content of the document"
}

Traitement de plusieurs documents

utilisez AI_PARSE_DOCUMENT pour traiter plusieurs documents d’une zone de préparation en une seule requête en utilisant SQL comme ce qui suit :

SELECT AI_PARSE_DOCUMENT(to_file(file_url), {'mode': 'layout'})
    FROM DIRECTORY(@documents) WHERE relative_path LIKE '%format%';
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Exigences en matière d’entrées

AI_PARSE_DOCUMENT est optimisé pour les documents numériques et numérisés. La table suivante répertorie les limitations et les exigences relatives aux documents d’entrée :

Taille maximale du fichier

100 MB

Nombre maximal de pages par document

300

Type de fichier autorisé

PDF, PPTX, DOCX, JPEG, JPG, PNG, TIFF, TIF, HTML, TXT

Chiffrement de la zone de préparation

Chiffrement côté serveur

Taille de la police

8 points ou plus pour les meilleurs résultats

Fonctionnalités et limitations relatives aux documents pris en charge

Orientation de la page

AI_PARSE_DOCUMENT détecte automatiquement l’orientation de la page.

Caractères

AI_PARSE_DOCUMENT détecte les caractères suivants :

  • a-z

  • A-Z

  • 0-9

  • À Á Â Ã Ä Å Æ Ç È É Ê Ë Ì Í Î Ï Ð Ñ Ò Ó Ô Õ Ö Ø Ù Ú Û Ü Ý Þ ß à á â ã ä å æ ç è é ê ë ì í î ï ð ñ ò ó ô õ ö ÷ ø ù ú û ü ý þ ÿ Ą ą Ć ć Č č Đ đ Ę ę ı Ł ł Ń ń ō Œ œ Ś ś Š š Ÿ Ź ź Ż ż Ž ž ʒ β δ ε з Ṡ

  • ! «  # $ % & “ ( ) * + , - . / : ; < = > ? @ [ ] ^ _ ` { | } ~ ¡ ¢ £ ¥ § © ª « ­ ® ¯ ° ± ² ³ ´ µ ¶ · º » ¿ “ † ‡ • ‣ ⁋ ₣ ₤ ₦ ₩ € ₭ ₹ ™ ← ↑ → ↓ ↔ ↕ ↖ ↗ ↘ ↙ ↰ ↱ ↲ ↳ ↴ ↵

Images

AI_PARSE_DOCUMENT génère du balisage pour les images du document, mais n’extrait pas actuellement les images réelles.

Éléments structurés

AI_PARSE_DOCUMENT détecte et extrait automatiquement les tables et les formulaires.

Polices

AI_PARSE_DOCUMENT reconnaît le texte dans la plupart des polices à empattement et sans empattement, mais peut avoir des difficultés avec les polices décoratives ou de script. La fonction ne reconnaît pas l’écriture manuelle.

Note

AI_PARSE_DOCUMENT n’est pas entraîné pour la reconnaissance de l’écriture.

Langues acceptées

AI_PARSE_DOCUMENT est entraîné pour les langues suivantes :

Mode OCR

Mode LAYOUT

  • Anglais

  • Français

  • Allemand

  • Italien

  • Norvégien

  • Polonais

  • Portugais

  • Espagnol

  • Suédois

  • Chinois

  • Anglais

  • Français

  • Allemand

  • Hindi

  • Italien

  • Portugais

  • Roumain

  • Russe

  • Espagnol

  • Turc

  • Ukrainien

Disponibilité régionale

La prise en charge de AI_PARSE_DOCUMENT est disponible pour les comptes dans les régions Snowflake suivantes :

AWS

Azure

Google Cloud Platform

US Ouest 2 (Oregon)

Est US 2 (Virginie)

US Central 1 (Iowa)

US East (Ohio)

Ouest US 2 (Washington)

US East 1 (N. du Nord)

Europe (Pays-Bas)

Europe (Irlande)

Europe Central 1 (Francfort)

Asie-Pacifique (Sydney)

Asie-Pacifique (Tokyo)

AI_PARSE_DOCUMENT dispose d’une prise en charge interrégionale. pour plus d’informations sur l’activation de la prose en charge interrégionale de cortex AI, consultez Inférence interrégionale.

Exigences en matière de contrôle d’accès

Pour utiliser la fonction AI_PARSE_DOCUMENT, un utilisateur ayant un rôle ACCOUNTADMIN doit accorder le rôle de base de données SNOWFLAKE.CORTEX_USER à l’utilisateur qui appellera la fonction. Consultez la rubrique Privilèges requis pour plus de détails.

Considérations relatives aux clients

La fonction Cortex AI_PARSE_DOCUMENT engendre des coûts de calcul basés sur le nombre de pages par document traité. Chaque page est facturée à hauteur de 970 jetons. Ce qui suit décrit comment les pages sont comptées pour différents formats de fichiers :

  • Pour les formats de fichiers paginés (PDF, DOCX), chaque page du document est facturée comme une page.

  • Pour les formats d’images (JPEG, JPG, TIF, TIFF, PNG), chaque fichier d’image est facturé comme une page.

  • Pour les fichiers HTML et TXT, chaque morceau de 3 000 caractères est facturé comme une page, y compris le dernier morceau, qui peut être inférieur à 3 000 caractères.

Snowflake recommande d’exécuter les requêtes qui font appel à la fonction Cortex AI_PARSE_DOCUMENT dans un entrepôt plus petit (pas plus grand que MEDIUM). Des entrepôts plus grands n’augmentent pas les performances.

Conditions d’erreur

Snowflake Cortex AI_PARSE_DOCUMENT peut produire les messages d’erreur suivants.

Message

Explication

Le document contient une langue qui n’est pas prise en charge.

Le document d’entrée contient une langue non prise en charge

Le format de fichier fourni {file_extension} n’est pas pris en charge. Formats pris en charge : .[“.docx”, “.pptx”, “.pdf”].

Renvoyé lorsque le document n’est pas dans un format pris en charge.

Le format de fichier .bin fourni n’est pas pris en charge. Formats pris en charge : [“.docx”, “.pptx”, “.pdf”]. Assurez-vous que le fichier est stocké avec un chiffrement côté serveur.

Renvoyé lorsque le format du fichier n’est pas pris en charge et compris comme un fichier binaire. Assurez-vous que la zone de préparation utilise le chiffrement côté serveur.

Nombre maximum de 300 pages dépassé.

Renvoyé lorsque le PDF contient plus de 300 pages.

La taille maximale du fichier de 104857600 octets a été dépassée.

Renvoyé lorsque le document est supérieur à 100 MB.

Le fichier fourni est introuvable.

Le fichier n’existe pas.

Le fichier fourni n’est pas accessible.

L’accès au fichier est impossible en raison de privilèges insuffisants.

La fonction Parse Document n’a pas répondu dans le temps imparti.

Un délai d’expiration s’est produit.

Erreur interne.

Une erreur système s’est produite. Attendez et réessayez.