COMPLETE （SNOWFLAKE.CORTEX）¶

構文¶

SNOWFLAKE.CORTEX.COMPLETE(
    <model>, <prompt_or_history> [ , <options> ] )

引数¶

必須：

model

使用するモデルを指定する文字列。次の値のいずれかを指定します。

• claude-4-opus

• claude-4-sonnet

• claude-3-7-sonnet

• claude-3-5-sonnet

• deepseek-r1

• gemma-7b

• jamba-1.5-mini

• jamba-1.5-large

• jamba-instruct

• llama2-70b-chat

• llama3-8b

• llama3-70b

• llama3.1-8b

• llama3.1-70b

• llama3.1-405b

• llama3.2-1b

• llama3.2-3b

• llama3.3-70b

• llama4-maverick

• llama4-scout

• mistral-large

• mistral-large2

• mistral-7b

• mixtral-8x7b

• openai-gpt4.1

• openai-o4-mini

• reka-core

• reka-flash

• snowflake-arctic

• snowflake-llama-3.1-405b

• snowflake-llama-3.3-70b

サポートされるモデルでは、 コスト が異なる可能性があります。

prompt_or_history

完了を生成するために使用するプロンプトまたは会話履歴。

options が存在しない場合、与えられたプロンプトは文字列である必要があります。

options が存在する場合、引数は、会話を時系列に表すオブジェクトの 配列 である必要があります。各 オブジェクト は、 role キーと content キーを含んでいる必要があります。 content 値は、ロールに応じてプロンプトまたは応答になります。ロールは次のいずれかにする必要があります。

role 値	content 値
'system'	言語モデルに対する初期の平易な英語のプロンプトで、背景情報と応答スタイルの指示を与えます。たとえば、「海賊風に応答する」などです。モデルは、システムプロンプトに対して応答を生成しません。提供できるシステムプロンプトは1つだけで、その場合は配列の先頭にする必要があります。
'user'	ユーザーによって提供されるプロンプト。システムプロンプト（ある場合）またはアシスタントの応答に従う必要があります。
'assistant'	言語モデルによって以前に提供された応答。ユーザーのプロンプトに従う必要があります。以前の応答により、ステートフルな対話型体験を提供できます。 使用上の注意 をご参照ください。

オプション：

options

モデルのハイパーパラメーターに影響を与える以下のオプションを0個以上を含む オブジェクト。 LLM設定 をご参照ください。

• temperature: 言語モデルの出力のランダム性を制御する0から1まで（各値を含む）の値。温度が高いほど（例: 0.7）出力はより多様でランダムになり、温度が低いほど（例: 0.2）、出力はより決定論的で焦点が絞られます。

  デフォルト: 0

• top_p: 言語モデルのランダム性と多様性を制御する0から1まで（各値を含む）の値。通常、 temperature の代替として使用されます。相違は、 top_p がモデルにより出力される可能性のあるトークンのセットを制限するのに対して、 temperature は各ステップでどのトークンが選択されるのかに影響を及ぼすという点です。

  デフォルト: 0

• max_tokens: 応答に含まれる出力トークンの最大数を設定します。値が小さいと、応答が切り詰められることがあります。

  デフォルト値: 4096 最大許容値: 8192

• guardrails: Cortex Guard を使用して、言語モデルから潜在的に安全ではない、有害な応答をフィルターします。TRUE または FALSE のいずれか。

  デフォルト: FALSE

• response_format: 応答が従う必要がある JSON スキーマ。これは文字列ではなく、 SQL サブオブジェクトです。 response_format が指定されない場合、応答は、応答か、応答とそれに関する情報を含むシリアル化された JSON オブジェクトのどちらかを含む文字列です。

  詳細については、 AI_COMPLETE 構造化出力 をご参照ください。

options 引数を指定すると、それが空のオブジェクト（{}）であっても、 prompt 引数の解釈方法と応答のフォーマット方法に影響を及ぼします。

戻り値¶

options 引数が指定されていない場合は、応答を含む文字列を返します。

options 引数が指定され、このオブジェクトに response_format キーが含まれている場合、指定された JSON スキーマに従った JSON オブジェクトの文字列表現を返します。

options 引数が指定され、このオブジェクトが response_format キーを含んで いない 場合、以下のキーを含む JSON オブジェクトの文字列表現を返します。

• "choices": モデルの応答の配列。（現在、提供される応答は1つのみ。）各応答は "messages" キーを含むオブジェクトで、その値は最新のプロンプトに対するモデルの応答です。

• "created": 応答が生成された UNIX タイムスタンプ（1970年1月1日午前0時からの秒数）。

• "model": 応答を作成したモデルの名前。

• "usage": この完了によって消費され、生成されたトークンの数を記録するオブジェクト。以下のサブキーを含みます。

  • "completion_tokens": 生成された応答のトークンの数。

  • "prompt_tokens": プロンプトのトークンの数。

  • "total_tokens": 他の値2つの合計である、消費されたトークンの合計数。

アクセス制御の要件¶

ユーザーは、 SNOWFLAKE.CORTEX_USER データベースロール が付与されているロールを使用する必要があります。この権限の詳細については、 必要な権限 をご参照ください。

使用上の注意¶

COMPLETE は、ある呼び出しから次の呼び出しまで状態を保持しません。ステートフルな対話型体験を提供するために COMPLETE 関数を使用するには、 prompt_or_history 配列の一部として、対話における以前のすべてのユーザープロンプトとモデル応答を渡します（チャットモデルのテンプレート をご参照ください）。各「ラウンド」ごとに処理されるトークンの数が増え、それに比例してコストも増加することに留意してください。

例¶

SELECT SNOWFLAKE.CORTEX.COMPLETE('snowflake-arctic', 'What are large language models?');

SELECT SNOWFLAKE.CORTEX.COMPLETE(
    'openai-gpt4.1',
        CONCAT('Critique this review in bullet points: <review>', content, '</review>')
) FROM reviews LIMIT 10;

SELECT SNOWFLAKE.CORTEX.COMPLETE(
    'claude-4-sonnet ',
    [
        {
            'role': 'user',
            'content': 'how does a snowflake get its unique pattern?'
        }
    ],
    {
        'temperature': 0.7,
        'max_tokens': 10
    }
);

{
    "choices": [
        {
            "messages": " The unique pattern on a snowflake is"
        }
    ],
    "created": 1708536426,
    "model": "llama2-70b-chat",
    "usage": {
        "completion_tokens": 10,
        "prompt_tokens": 22,
        "guardrail_tokens": 0,
        "total_tokens": 32
    }
}

SELECT SNOWFLAKE.CORTEX.COMPLETE(
    'mistral-large2',
    [
        {
            'role': 'user',
            'content': <'Prompt that generates an unsafe response'>
        }
    ],
    {
        'guardrails': true
    }
);

{
    "choices": [
        {
            "messages": "Response filtered by Cortex Guard"
        }
    ],
    "created": 1718882934,
    "model": "mistral-7b",
    "usage": {
        "completion_tokens": 402,
        "prompt_tokens": 93,
        "guardrails _tokens": 677,
        "total_tokens": 1172
    }
}

SELECT SNOWFLAKE.CORTEX.COMPLETE(
    'llama3.1-70b',
    [
        {'role': 'system', 'content': 'You are a helpful AI assistant. Analyze the movie review text and determine the overall sentiment. Answer with just \"Positive\", \"Negative\", or \"Neutral\"' },
        {'role': 'user', 'content': 'this was really good'}
    ], {}
    ) as response;

{
    "choices": [
        {
        "messages": " Positive"
        }
    ],
    "created": 1708479449,
    "model": "llama2-70b-chat",
    "usage": {
        "completion_tokens": 3,
        "prompt_tokens": 64,
        "total_tokens": 67
    }
}

法的通知¶

以下の注意事項は、Cortex COMPLETE 構造化出力機能のみに適用されます。

Snowflake Model and Service Flow-Down Terms ページで提供されるモデルの使用は、そこで指定される条件に従うものとします。インプットとアウトプットのデータ分類は以下の表の通りです。

その他の COMPLETE の機能については、 Snowflake AI と ML の法的通知をご参照ください。

制限事項¶

Snowflake Cortex関数は動的テーブルをサポートしていません。