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

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。

  1. `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

  2. Snowsight にサインインします。

  3. ナビゲーションメニューで Projects » Workspaces を選択します。

  4. + Add new を選択します。

  5. SQL File を選択します。

  6. ファイルの名前を入力します。

  7. ファイルを開きます。

  8. `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。

  9. すべてのステートメントを順番に実行します。

  10. 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;
GRANT CREATE SEMANTIC VIEW ON SCHEMA DASH_DB_SI.RETAIL TO ROLE ACCOUNTADMIN;

  11. 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';

  12. 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。

Cortex Analystで使用するセマンティックビューを作成します。

  1. ナビゲーションメニューで AI & ML » Cortex Analyst を選択します。

  2. Create new を選択してから、 Create new Semantic View を選択します。

  3. セマンティックビューを保存する場所については、DASH_DB_SI.RETAILを選択します。

  4. 名前には、:code:`SALES_AND_MARKETING_DATA`と入力します。

  5. 説明には、:code:`Semantic view for sales and marketing data analysis across campaigns, products, transactions, and social media engagement.`と入力します。

  6. Next を選択します。

  7. Skip を選択します。

  8. DASH_DB_SI.RETAILスキーマを選択します。

  9. テーブルには、MARKETING_CAMPAIGN_METRICS、PRODUCTS、SALES、およびSOCIAL_MEDIAテーブルを選択します。

  10. Next を選択します。

  11. 列には、選択したテーブルで使用可能なすべての列を選択します。

  12. Next を選択します。

  13. すべての関係およびメトリックの提案を確認し、受け入れます。

  14. Save を選択します。

  15. セマンティックビューが作成されるのを待ちます。

検索サービスを作成して、Cortex Searchツールを作成します。

  1. ナビゲーションメニューで AI & ML » Cortex Search を選択します。

  2. Create を選択します。

  3. :ui:`Service database and schema`には、**DASH_DB_SI.RETAIL**を選択します。

  4. :ui:`Service name`には、**Support_Cases**と入力してから、:ui:`Next`を選択します。

  5. 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。

  6. 検索列のリストで、**TRANSCRIPT**を選択してから、:ui:`Next`を選択します。

  7. 属性列には、**TITLE**および**PRODUCT**を選択してから、:ui:`Next`を選択します。

  8. 含める列には、:ui:`Select all`を選択してから、:ui:`Next`を選択します。

  9. 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。

  1. ナビゲーションメニューで AI & ML » Agents を選択します。

  2. Create agent を選択します。

  3. スキーマには、SNOWFLAKE_INTELLIGENCE.AGENTSを使用します。

  4. エージェントオブジェクト名には、:code:`Sales_AI`を使用します。

  5. 表示名には、:code:`Sales AI`を使用します。

  6. Create agent を選択します。

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。

  1. エージェントページから:ui:`Tools`タブを選択します。

  2. Cortex Analystのエントリに移動します。

  3. + Add を選択してから、 Semantic view を選択します。

  4. データベースとスキーマには、DASH_DB_SI.RETAILを選択します。

  5. セマンティックビューには、:code:`SALES_AND_MARKETING_DATA`を選択します。

  6. 名前には、:code:`SALES_AND_MARKETING_DATA`を使用します。

  7. 説明には、以下を使用します。

    The Sales and Marketing Data semantic view 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 view 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.

  8. 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。

  9. クエリのタイムアウトには、:code:`60`を使用します。

  10. 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。

  1. Cortex Search Serviceのエントリに移動します。

  2. + Add を選択します。

  3. データベースとスキーマには、DASH_DB_SI.RETAILを選択します。

  4. 検索サービスには、:code:`DASH_DB_SI.RETAIL.Support_Cases`を選択します。

  5. ID列には、:code:`ID`を使用します。

  6. タイトル列には、:code:`TITLE`を使用します。

  7. 名前には、:code:`Support_Cases`を使用します。

  8. Add を選択します。

  9. Orchestration タブを選択します。

  10. 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.

  11. 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。

  1. :ref:`label_snowflake_intelligence_use_agent`で説明されている方法のいずれかを使用して、|sf-intelligence|に移動します。

  2. 新しく作成したエージェントを選択します。

  3. 次のプロンプトを入力します。

    • 「カスタマーサポートチケットで最近、ジャケットに関してどのような問題が報告されていますか？」

    • 「6月から8月について、製品カテゴリ別の売上の傾向を表示してください。」

    • 「7月にフィットネスウェアの売上が大幅に向上した理由は何ですか？」