Snowflake Intelligence の概要

|sf-intelligence|は、直感的な対話型インターフェースを備えたすぐに使えるエージェント型アプリケーションです。ビジネスユーザーが詳細なインサイトを発見し、それに基づいて行動するのに役立ちます。ユーザーは、構造化エンタープライズデータと非構造化エンタープライズデータを自然言語を使用して操作できます。|sf-intelligence|は、AIを搭載した「データエージェント」を使用して以下を実行します。

  • 質問の理解

  • 分析の実行

  • 信頼できるインサイトの生成

  • アクションの実行

価値あるエンタープライズデータとそれを必要とする人々との間のギャップを埋め、ユーザーが時代遅れのダッシュボードや画一的なレポートの枠を超えて行動できるようにします。ユーザーは独自に回答を見つけることができるようになり、データチームに頼る度合いが減少します。インサイトは信頼性が高く、完全なトレーサビリティを備えています。同時に、Snowflakeのセキュリティおよびガバナンスの堅牢なポリシーが遵守されています。

主な機能

ビジネスユーザーは、質問に対応できない時代遅れのダッシュボードの操作に行き詰まり、データチームからの回答を待つことがよくあります。これは、|sf-intelligence|の以下の機能で解決されます。

  • 自然言語での操作:直感的な対話型インターフェースにより、ユーザーは自然言語を使用して質問し、詳細なインサイトを受け取ることができます。

  • 統合データアクセス:エンタープライズソースからの構造化データと非構造化データの両方を分析します。

  • 詳細で信頼できるインサイト:質問を分解し、正確で行動可能なインサイトを提供するための最適なツールを選択します。ソースデータとクエリへのトレーサビリティを提供し、同時に「検証済みの回答」によってデータチームは信頼できる応答を追加できます。

  • Built-in Visualization: Instantly generates and customizes charts to help visualize trends and patterns, with clear explanations about how each chart was created. The agent determines whether data is best shown as a chart or table based on the query type. Trends and comparisons render as visualizations, while detailed lookups return tables. Supported visualization types currently include bar charts, line charts, pie charts, and scatter plots. Users can customize chart preferences through agent instructions, including default chart types, colors, and formatting rules. For more information, see Snowflake Intelligence でチャートをカスタマイズする.

  • アーティファクト:質問への応答として|sf-intelligence|が生成する永続的なチャートまたはテーブルオブジェクト。テーブルやチャートを再生成せずに保存、共有、再アクセスします。詳細については、 |sf-intelligence|のアーティファクト をご参照ください。

  • シームレスなガバナンス:行アクセスポリシーや列レベルのセキュリティを含む、既存のすべてのSnowflakeデータガバナンス制御は自動的に継承および遵守されます。

  • 完全な管理制御:管理者は既存のIDプロバイダーを使用して、チームに対して|sf-intelligence|へのアクセスのみを許可し、これによってユーザーが自分たちのために構築されたデータエクスペリエンスのみを操作できるようにします。

追加のUIオプション

|sf-intelligence|のUIには、ユーザーに対して次の追加オプションが用意されています。

拡張思考

デフォルトでは、 Snowflake Intelligence エージェントは質問に回答する際にスピードとクオリティのバランスをとります。

ユーザーが複雑な質問をする場合や、エージェントにさらに選択肢を調べさせたい場合は、チャットウィンドウで拡張思考を有効にできます。拡張思考を使用すると、エージェントはより緻密になりますが、プロセスにはさらに時間がかかり、より多くのトークンが使用される可能性があります。この設定は選択されたまま保持されます。

ゼロ設定ファイルのアップロード

|sf-intelligence|は、エージェントにさらにコンテキストを提供するために、チャットインターフェースでファイルを直接アップロードすることをサポートします。エージェントはファイルの内容を使って、質問に回答し、洞察を提供することができます。

ファイルをアップロードすると、ユーザーステージに自動的に保存されます。ファイルは同じスレッド内でアクセスできます。スレッド削除のAPIによってスレッドが削除された場合、またはスレッドのTTL(存続時間)が期限切れになった場合のいずれにおいても、ドキュメントは自動的にクリーンアップされます。

Snowflake Intelligence は、ゼロ設定ファイルアップロードで次のファイルタイプをサポートしています。

  • CSV

  • JSON

  • PDF

  • PPTX

  • TXT

  • XLSX

各ファイルは50MB未満である必要がありますが、ユーザーは最大5つのファイルをアップロードできます。

ドキュメントに複雑な処理が必要な場合、エージェントがデータをより適切に分析および処理できるよう、ユーザーのデフォルトのウェアハウスを使用してSnowparkのコードが実行されることがあります。

重要

Uploaded documents are stored on a personal stage and treated as customer data, following the same data governance and access controls as other Snowflake data. Account administrators have standard access based on existing permissions.

仕組み

|sf-intelligence|では、以下のアーキテクチャをもつ複数のツールが組み合わされます。

Cortex Agent API、オーケストレーター、ツールを含む、Snowflake Intelligenceのアーキテクチャについて説明します。

ユーザーが|sf-intelligence|で質問すると、Cortex Agentによって自然言語が管理されたアクションと回答に変換されます。|sf-intelligence|とのやり取りは次のワークフローに従います。

  1. ユーザー入力:ユーザーが自然言語の質問を送信します。「Q4の売上の傾向は?」などです。

  2. Cortex Agent API:質問は、|sf-intelligence|をサポートする:doc:Cortex Agent API</user-guide/snowflake-cortex/cortex-agents-rest-api>`にルーティングされます。エージェントは、1つまたは複数のセマンティックビュー、セマンティックモデル、Cortex Search Service、およびツールに接続できるAIモデルです。エージェントはタスクを通じて推論し、適切なツールを選択し、自然言語で結果を提供し、お客様に代わってアクションを実行します。これら高品質のエージェントは、Snowflake環境内で直接作成、更新、デプロイできます。エージェントは|sf-intelligence|と直接統合します。詳細については、 :doc:/user-guide/snowflake-cortex/cortex-agents` をご参照ください。

  3. オーケストレーション:LLMモデル(オーケストレーター)は、意図を解釈し、適切なツールを選択し、一連のアクションを計画します。1つのツールを使用したり、いくつかのツールをチェーンしたり、質問が対象外であると判断したりすることがあります。

  4. ツール実行:オーケストレーターによって選択されたツールを実行し、結果を返します。ツールを統合して、構造化データと非構造化データ、および既存の関数とプロシージャへのアクセスを|sf-intelligence|に付与できます。Cortex Agentは以下のツールタイプをサポートしています。

    • Cortex Analyst:自然言語からSQLクエリを作成し、Cortex Analyst</user-guide/snowflake-cortex/cortex-analyst>`を使用して構造化データのセマンティックビューでこれらのクエリを実行します。セマンティックビューでは、ビジネスユーザーがデータを説明する方法と、データがデータベーススキーマに格納される方法の間の不一致に対処できます。セマンティックビューを使用すると、ビジネスメトリックを定義し、ビジネスエンティティとその関係をモデル化できます。Cortex Agentは、これらのセマンティックビューを使用して、データ主導の意思決定を強化し、エンタープライズアプリケーション全体で一貫したビジネス定義を提供します。詳細については、 :doc:/user-guide/views-semantic/overview` をご参照ください。

    • Cortex Search::doc:`Cortex Search</user-guide/snowflake-cortex/cortex-search/cortex-search-overview>`を使用して非構造化データを検索し、関連するドキュメントテキストを返します。

    • カスタムツール:ユーザー定義関数またはストアドプロシージャを実行して、アクションを実行します。

  5. 反映と応答:オーケストレーターは結果を確認および調整し、要約、テーブル、またはグラフを含む最終的な回答を生成して、Snowflake Intelligence UIで表示します。