Snowflake Intelligence 入門¶
このトピックでは、Enterpriseエージェントの簡単な作成例を使用して、|sf-intelligence|入門についての情報を提供します。このエージェントは|sf-intelligence|で使用でき、構造化データと非構造化データの両方を推論して質問に回答します。詳細なガイドについて詳しくは、`Snowflake Intelligence入門<https://www.snowflake.com/en/developers/guides/getting-started-with-snowflake-intelligence/>`_を参照してください。
前提条件¶
`Gitがインストールされていること<https://git-scm.com/book/en/v2/Getting-Started-Installing-Git>`_
Snowflakeアカウント
ACCOUNTADMINロールへのアクセス
データベース、スキーマ、テーブルを作成し、AWS S3からデータをロードする¶
Enterpriseエージェントの構成要素を作成するには、データベース、スキーマ、テーブルを作成し、AWS S3からデータを読み込む必要があります。
`Snowflake Intelligence入門のGitHubリポジトリ<https://github.com/Snowflake-Labs/sfguide-getting-started-with-snowflake-intelligence/>`_をローカルマシンにクローンします。
git clone https://github.com/Snowflake-Labs/sfguide-getting-started-with-snowflake-intelligence.git
Snowsight にサインインします。
ナビゲーションメニューで Projects » Workspaces を選択します。
+ Add new を選択します。
SQL File を選択します。
ファイルの名前を入力します。
ファイルを開きます。
`setup.sql<https://github.com/Snowflake-Labs/sfguide-getting-started-with-snowflake-intelligence/blob/main/setup.sql>`_ファイルの内容をワークスペースにコピーします。
すべてのステートメントを順番に実行します。
ワークスペースで次のSQLステートメントを実行します。
USE ROLE ACCOUNTADMIN; CREATE SNOWFLAKE INTELLIGENCE SNOWFLAKE_INTELLIGENCE_OBJECT_DEFAULT; GRANT USAGE ON SNOWFLAKE INTELLIGENCE SNOWFLAKE_INTELLIGENCE_OBJECT_DEFAULT TO ROLE snowflake_intelligence_admin;
必要に応じて、次のSQLステートメントを実行して、クロスリージョン推論を有効にします。
ALTER ACCOUNT SET CORTEX_ENABLED_CROSS_REGION = 'ANY_REGION';
SnowsightでユーザーロールをSNOWFLAKE_INTELLIGENCE_ADMINに切り替えます。
エージェントが使用するツールを作成する¶
エージェントが使用するツールを作成します。
セマンティックモデルファイルをアップロードして、Cortex Analystツールを作成します。
ナビゲーションメニューで AI & ML » Cortex Analyst を選択します。
Create new を選択してから、 Upload your YAML file を選択します。
ローカルマシンから:code:`marketing_campaigns.yaml`をアップロードします。
データベースとスキーマには、DASH_DB_SI.RETAILを選択します。
ステージには、SEMANTIC_MODELSを選択します。
Upload を選択します。
検索サービスを作成して、Cortex Searchツールを作成します。
ナビゲーションメニューで AI & ML » Cortex Search を選択します。
Create を選択します。
:ui:`Service database and schema`には、**DASH_DB_SI.RETAIL**を選択します。
:ui:`Service name`には、**Support_Cases**と入力してから、:ui:`Next`を選択します。
データソースのリストで、SUPPORT_CASESテーブルを選択してから、:ui:`Next`を選択します。
ウェアハウスには、DASH_WH_SI**（そのウェアハウスが利用できない場合は**COMPUTE_WH）を選択してから、:ui:`Create`を選択します。
Cortex Agentの作成¶
ツールを使用するエージェントを作成するには、以下のステップに従います。
エージェントにツールを追加する¶
エージェントにCortex Analystツールを追加します。
エージェントページから:ui:`Tools`タブを選択します。
Cortex Analystのエントリに移動します。
+ Add を選択してから、 Semantic model file を選択します。
データベースとスキーマには、DASH_DB_SI.RETAILを選択します。
ステージには、SEMANTIC_MODELSを選択します。
セマンティックモデルファイルには、:code:`marketing_campaigns.yaml`を選択します。
名前には、:code:`Sales_And_Marketing_Data`を使用します。
説明には、以下を使用します。
The Sales and Marketing Data model in DASH_DB_SI.RETAIL schema provides a complete view of retail business performance by connecting marketing campaigns, product information, sales data, and social media engagement. The model enables tracking of marketing campaign effectiveness through clicks and impressions, while linking to actual sales performance across different regions. Social media engagement is monitored through influencer activities and mentions, with all data connected through product categories and IDs. The temporal alignment across tables allows for comprehensive analysis of marketing impact on sales performance and social media engagement over time.
ウェアハウスには、:ui:`Custom`を選択してから、DASH_WH_SIを選択します。
クエリのタイムアウトには、:code:`60`を使用します。
Add を選択します。
エージェントにCortex Searchツールを追加します。
Cortex Search Serviceのエントリに移動します。
+ Add を選択します。
データベースとスキーマには、DASH_DB_SI.RETAILを選択します。
検索サービスには、:code:`DASH_DB_SI.RETAIL.Support_Cases`を選択します。
ID列には、:code:`ID`を使用します。
タイトル列には、:code:`TITLE`を使用します。
名前には、:code:`Support_Cases`を使用します。
Add を選択します。
Orchestration タブを選択します。
次のオーケストレーション手順を追加します。
Whenever you can answer visually with a chart, always choose to generate a chart even if the user didn't specify to.
Save を選択します。
Snowflake Intelligenceを使用する¶
|sf-intelligence|からエージェントとやり取りします。