Openflow Connector for Box を設定する¶

コネクタを設定する¶

データエンジニアとして、以下のタスクを実行してコネクタをインストールおよび構成します。

フローを実行する¶

1. プレーンを右クリックし、 Enable all Controller Services を選択します。

2. インポートしたプロセスグループを右クリックし、 Start を選択します。コネクタがデータの取り込みを開始します。

コネクタを起動すると、指定したフォルダーからすべてのファイルを取得し、過去14日間の admin_logs_streaming イベントを消費します。これは、初期化プロセス中に見落とされる可能性のあるデータをキャプチャするために行われます。この間、 not found エラーが発生することがあります。これは、イベントに表示されたものの、もはや存在しないファイルが原因です。

コネクタを設定する¶

データエンジニアとして、以下のタスクを実行してコネクタをインストールおよび構成します。

フローを実行する¶

1. プレーンを右クリックし、 Enable all Controller Services を選択します。

2. インポートしたプロセスグループを右クリックし、 Start を選択します。コネクタがデータの取り込みを開始します。

コネクタを起動すると、指定したフォルダーからすべてのファイルを取得し、過去14日間の admin_logs_streaming イベントを消費します。これは、初期化プロセスで見落とされた可能性のあるデータをキャプチャするために行われます。その間に、 not found エラーが発生することがあります。これは、イベントに表示されたものの、もはや存在しないファイルが原因です。

Cortex Search serviceをクエリする¶

Cortex Search サービスを使用して、Box内のドキュメントとチャットしたりクエリしたりするチャットおよび検索アプリケーションを構築できます。

コネクタをインストールして構成し、Boxからコンテンツの取り込みを開始すると、Cortex Searchサービスサービスをクエリできます。Cortex Searchの使用に関する詳細については、 Cortex Search Serviceをクエリする をご参照ください。

応答をフィルターする

Cortex Searchサービスからの応答を特定のユーザーがBoxでアクセスできるドキュメントに制限するには、Cortex Searchのクエリ時に、そのユーザーのユーザー ID またはメールアドレスを含むフィルターを指定することができます。例えば、 filter.@contains.user_ids または filter.@contains.user_emails のようにします。コネクタによって作成されるCortex Searchサービスの名前は、スキーマ Cortex の search_service です。

SQL ワークシート内で以下の SQL コードを実行し、Boxサイトから取り込んだファイルでCortex Searchサービスをクエリします。

以下を置き換えます。

• application_instance_name: データベースとコネクタアプリケーションインスタンスの名前。

• user_emailID: 応答をフィルターしたいユーザーのメール ID。

• your_question: 応答を得たい質問。

• number_of_results: 応答で返す結果の最大数。最大値は1,000で、デフォルト値は10です。

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

columns に入力できる値の完全なリストを示します。

例: AI アシスタントに人事（HR）情報をクエリする

Cortex Searchを使用して、オンボーディング、行動規範、チームプロセス、組織ポリシーなど、 HR の最新バージョンの情報とチャットする従業員向けの AI アシスタントをクエリできます。応答フィルターを使用すると、Boxで構成したアクセス制御を順守しながら、 HR チームメンバーに従業員契約のクエリを許可することもできます。

SELECT PARSE_JSON(
     SNOWFLAKE.CORTEX.SEARCH_PREVIEW(
          '<application_instance_name>.cortex.search_service',
          '{
             "query": "What is my vacation carryover 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 carryover 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 carryover policy?",
         "columns": ["chunk", "web_url"],
         "limit": 1
     }'

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

Boxのメタデータを格納するSnowflakeテーブルを作成する¶

1. メタデータの抽出を行うために、Box AI が有効になっていることを確認します。詳細については、 Box AI の構成 をご参照ください。

2. メタデータが送信されるSnowflakeテーブルを作成する

   コネクタが抽出するメタデータの種類を知るためには、抽出したいフィールドの列名を持つSnowflakeテーブルをデータベースとスキーマに作成する必要があります。ファイルからメタデータを抽出するために使用されるモデルのパフォーマンスを向上させるために、各列に説明を追加します。

3. 前のステップで作成したテーブルに、Boxファイル ID を格納する列があり、それが VARCHAR タイプであることを確認します。

   この列の名前は、後のステップでBoxファイル識別子列パラメーターとして入力する必要があります。メタデータテーブルでサポートされる列タイプのリストは、 VARCHAR、 STRING、 TEXT、 FLOAT、 DOUBLE、 DATE です。

このコネクタ用に作成できるテーブルの例を示します。

CREATE OR REPLACE TABLE OPENFLOW.BOX_METADATA_SCHEMA.LOAN_AGREEMENT_METADATA (
  BOX_FILE_ID               VARCHAR    COMMENT 'Box file identifier column',
  LOAN_ID                   STRING     COMMENT 'Unique loan agreement identifier (e.g. L-2025-0001)',
  BORROWER_NAME             STRING     COMMENT 'Name of the borrower entity or individual',
  LENDER_NAME               STRING     COMMENT 'Name of the lending institution',
  LOAN_AMOUNT               DOUBLE     COMMENT 'Principal amount of the loan (in USD)',
  INTEREST_RATE             FLOAT      COMMENT 'Annual interest rate (%)',
  EFFECTIVE_DATE            DATE       COMMENT 'Date on which the loan becomes effective',
  MATURITY_DATE             DATE       COMMENT 'Scheduled loan maturity date',
  LOAN_TERM_MONTHS          FLOAT      COMMENT 'Original term length in months',
  COLLATERAL_DESCRIPTION    TEXT       COMMENT 'Description of collateral securing the loan',
  CREDIT_SCORE              FLOAT      COMMENT 'Borrower credit score',
  JURISDICTION              STRING     COMMENT 'Governing law jurisdiction (e.g. NY, CA)'
);

コネクタを設定する¶

データエンジニアとして、以下のタスクを実行してコネクタをインストールおよび構成します。

フローを実行する¶

1. プレーンを右クリックし、 Enable all Controller Services を選択します。

2. インポートしたプロセスグループを右クリックし、 Start を選択します。コネクタがデータの取り込みを開始します。

コネクタを起動すると、指定したフォルダーからすべてのファイルを取得し、過去14日間の admin_logs_streaming イベントを消費します。これは、初期化プロセスで見落とされた可能性のあるデータをキャプチャするために行われます。その間に、 not found エラーが発生することがあります。これは、イベントに表示されたものの、もはや存在しないファイルが原因です。

Boxのメタデータを格納するSnowflakeストリームを作成する¶

1. 使用したいメタデータテーブル用にSnowflakeストリームを作成します。ストリームは、Boxファイルを同期するテーブルに発生した変更を監視するために使用されます。Boxメタデータを格納するテーブルの作成方法については、 Boxメタデータを格納するSnowflakeテーブルを作成する をご参照ください。データ保持時間を超えてコネクタを停止し、ストリームが古くなった場合は、ストリームを再作成して以前のストリームを置き換える必要があります。ストリームの管理については、 ストリームの管理 をご参照ください。

   このコネクタ用に作成できるストリームの例を示します。

   CREATE OR REPLACE STREAM OPENFLOW.BOX_METADATA_SCHEMA.LOAN_AGREEMENT_METADATA_STREAM
   ON TABLE OPENFLOW.BOX_METADATA_SCHEMA.LOAN_AGREEMENT_METADATA
   

   Copy

2. メタデータテーブルに、Boxファイル ID を格納する列があり、それが VARCHAR タイプであることを確認します。

   この列の名前は、後のステップでBoxファイル識別子列パラメーターとして入力する必要があります。メタデータテーブルでサポートされる列タイプのリストは、 VARCHAR、 STRING、 TEXT、 FLOAT、 DOUBLE、 DATE です。

コネクタを設定する¶

データエンジニアとして、以下のタスクを実行してコネクタをインストールおよび構成します。

フローを実行する¶

1. プレーンを右クリックし、 Enable all Controller Services を選択します。

2. インポートしたプロセスグループを右クリックし、 Start を選択します。コネクタがデータの取り込みを開始します。

フローを実行した後、Cortex Searchサービスにクエリを実行できます。Cortex Searchサービスのクエリ方法については、 Cortex Searchサービスをクエリする をご参照ください。