Snowflake Connector for SharePoint 정보

참고

|SharePoint|에는 `커넥터 약관<https://www.snowflake.com/legal/snowflake-connector-terms/>`_이 적용됩니다.

중요

SharePoint용 Snowflake Connector에 관심을 가져주셔서 감사합니다. 당사에서는 현재 대폭 개선된 환경을 제공할 차세대 솔루션에 집중하고 있습니다. 따라서 이 커넥터를 일반 공급 상태로 전환하는 것은 현재 제품 로드맵에 포함되어 있지 않습니다. 이 커넥터를 미리 보기 기능으로 계속 사용할 수 있지만, 향후 버그 수정 및 개선 사항에 대한 지원은 보장되지 않습니다. 새 솔루션은 :doc:`SharePoint용 Openflow Connector</user-guide/data-integration/openflow/connectors/sharepoint/about>`로 제공되며, 여기에는 더 나은 성능, 사용자 지정 기능, 향상된 배포 옵션이 포함됩니다.

이 항목에서는 |SharePoint|의 기본 개념, 사용 사례 및 이점, 주요 기능, 작동 방식, 제한 사항에 대해 설명합니다.

Snowflake Connector for SharePoint Connector는 Microsoft 365 SharePoint 사이트와 Snowflake를 연결하여 파일 및 사용자 권한을 수집하고 최신 상태로 유지합니다. Snowflake Connector for SharePoint 는 또한 Cortex Search Service를 지원하며 수집된 파일을 AI, SQL 또는 REST API를 사용하여 대화 분석에 사용할 수 있도록 준비할 수 있습니다.

이점

  • 원활한 수집: 커넥터는 쉽게 설정하고 구성할 수 있습니다. 선택한 채팅 인터페이스에서 Cortex Search를 통해 SharePoint의 파일을 사용할 수 있습니다.

  • 기본적으로 안전: 커넥터는 Cortex Search 필터를 통해 SharePoint의 최종 사용자 액세스 제어를 준수합니다.

  • 설계에 따라 확장 가능: Snowflake Native App 프레임워크를 기반으로 구축된 이 커넥터는 Snowflake의 내장된 보안, 확장성 및 안정성 기능을 활용합니다.

  • 비용 절감: 커넥터는 수동으로 파일을 전송하거나 API 엔드포인트와 통합하거나 서드 파티 솔루션을 관리할 필요가 없으므로 비용이 절감됩니다.

사용 사례

다음 작업을 수행하려는 경우 이 커넥터를 사용하십시오.

작동 방법

이 섹션에서는 앞서 언급한 두 가지 사용 사례와 관련하여 이 커넥터가 작동하는 방식에 대해 설명합니다.

조직의 SharePoint 사이트 내 공용 문서에 대한 AI 어시스턴트 생성

이 사용 사례에 |Sharepoint|를 사용하는 작업은 크게 4단계로 나눌 수 있으며, 각 단계는 특정 사용자 페르소나와 관련이 있습니다. 다음 워크플로에서는 이러한 단계, 관련 사용자 여정, 이 커넥터의 작동 방식에 대해 설명합니다.

조직의 SharePoint 사이트 내 공용 문서에 대한 AI 어시스턴트 생성 워크플로

  1. 조직의 `Azure 또는 Office 365 계정 관리자<https://learn.microsoft.com/en-us/microsoft-365/admin/add-users/about-admin-roles>`_는 `사용자 없이 액세스 권한 얻기<https://learn.microsoft.com/en-us/graph/auth-v2-service?tabs=http>`_에 설명된 대로 `Microsoft Graph<https://learn.microsoft.com/en-us/graph/overview>`_를 구성하여 OAuth 인증을 활성화합니다. 그런 다음 조직의 데이터 엔지니어와 필요한 자격 증명을 공유합니다.

  2. 조직의 **데이터 엔지니어 또는 데이터 과학자**는 Snowflake 마켓플레이스에서 Snowflake용 SharePoint 커넥터를 Snowflake 계정에 설치합니다. 그런 다음, 다음의 정보로 커넥터를 구성합니다.

    • 1단계에서 확보한 SharePoint OAuth 자격 증명(ClientID, 클라이언트 시크릿 및 TenantID)을 지정합니다.

    • SharePoint 사이트의 URL을 지정합니다. 일반적으로, 이는 SharePoint 사이트의 특정 하위 사이트입니다.

    • SharePoint URL의 모든 폴더에서 파일을 수집할지 또는 특정 폴더에서 수집할지 선택합니다. 하위 폴더의 파일은 항상 포함됩니다.

    커넥터가 구성의 유효성을 검사한 후 다음을 수행합니다.

    1. 지정된 소스에서 지원되는 파일 및 사용자 권한을 수집합니다.

    2. Cortex AI의 :doc:`PARSE_DOCUMENT 기능</user-guide/snowflake-cortex/parse-document>`을 사용하여 수집된 파일을 구문 분석하고 청크합니다.

    3. 구문 분석되고 청크된 데이터를 사용하여 자체 AI 어시스턴트를 위한 RAG 엔진 역할을 하는 :doc:`Cortex Search Service</user-guide/snowflake-cortex/cortex-search/cortex-search-overview>`를 생성합니다.

  3. **조직의 IT 개발자**는 원하는 채팅 인터페이스(예: Slack, Teams 또는 웹 페이지의 봇 확장 프로그램)에서 챗봇을 만들고 해당 환경 내에서 적절하게 호스팅합니다. IT 개발자는 Snowflake에서 역할, 권한, 인증을 구성하여 Snowflake REST APIs 제품군에서 제공되는 Cortex Search REST API 엔드포인트를 사용합니다.

  4. AI 어시스턴트가 실행되면 조직의 **비즈니스 사용자**는 이와 상호 작용하여 SharePoint 사이트에서 Snowflake 계정으로 수집된 파일을 기반으로 질문을 하고 응답을 볼 수 있습니다. 모든 응답에는 SharePoint 사이트의 소스 문서에 대한 링크인 인용이 있습니다.

조직의 SharePoint 사이트에 지정된 액세스 제어를 준수하도록 AI 어시스턴트 활성화

이 사용 사례에 |Sharepoint|를 사용하는 작업은 크게 4단계로 나눌 수 있으며, 각 단계는 특정 사용자 페르소나와 관련이 있습니다. 다음 워크플로에서는 이러한 단계, 관련 사용자 여정, 이 커넥터의 작동 방식에 대해 설명합니다.

조직의 SharePoint 사이트에 지정된 액세스 제어를 준수하도록 AI 어시스턴트를 활성화하기 위한 워크플로

  1. 조직의 `Azure 또는 Office 365 계정 관리자<https://learn.microsoft.com/en-us/microsoft-365/admin/add-users/about-admin-roles>`_는 `사용자 없이 액세스 권한 얻기<https://learn.microsoft.com/en-us/graph/auth-v2-service?tabs=http>`_에 설명된 대로 `Microsoft Graph<https://learn.microsoft.com/en-us/graph/overview>`_를 구성하여 OAuth 인증을 활성화합니다. 그런 다음 조직의 데이터 엔지니어 또는 데이터 과학자와 필요한 자격 증명을 공유합니다.

  2. 조직의 **데이터 엔지니어 또는 데이터 과학자**는 Snowflake 마켓플레이스에서 Snowflake용 SharePoint 커넥터를 Snowflake 계정에 설치합니다. 그런 다음 커넥터를 다음과 같이 구성합니다.

    • 1단계에서 확보한 SharePoint OAuth 자격 증명(클라이언트 ID, 클라이언트 시크릿 및 테넌트 ID)을 지정합니다.

    • SharePoint 사이트의 URL을 지정합니다. 일반적으로, 이는 SharePoint 사이트의 특정 하위 사이트입니다.

    • SharePoint URL의 모든 폴더에서 파일을 수집할지 또는 특정 폴더에서 수집할지 선택합니다. 하위 폴더의 파일은 항상 포함됩니다.

    커넥터가 구성의 유효성을 검사한 후 다음을 수행합니다.

    1. 지정된 소스에서 지원되는 파일 및 사용자 권한을 수집합니다.

    2. Cortex AI의 PARSE_DOCUMENT 기능을 사용하여 수집된 파일을 구문 분석하고 청크합니다.

    3. 구문 분석되고 청크된 데이터를 사용하여 자체 AI 어시스턴트를 위한 RAG 엔진 역할을 하는 Cortex Search Service를 생성합니다.

  3. **조직의 IT 개발자**는 원하는 채팅 인터페이스(예: Slack, Teams 또는 웹 페이지의 봇 확장 프로그램)에서 챗봇을 만들고 해당 환경 내에서 적절하게 호스팅합니다.

    1. Snowflake에서 역할, 권한, 인증을 구성하여 Snowflake REST APIs 제품군에서 제공되는 Cortex Search REST API 엔드포인트를 사용합니다.

    2. AI 어시스턴트가 Cortex Search REST API를 쿼리할 때 SharePoint 사용자의 이메일 ID를 포함하는 필터를 지정합니다(예: filter.@contains.user_ids 또는 filter.@contains.user_emails). 그러면 지정된 비즈니스 사용자가 조직의 SharePoint에서 액세스할 수 있는 문서에 대한 Cortex Search의 응답이 제한됩니다.

  4. AI 어시스턴트가 실행된 후 조직의 **비즈니스 사용자**가 질문을 하기 위해 이와 상호 작용할 때, 3(b) 단계에서 지정한 필터로 인해 액세스할 수 있는 SharePoint의 파일에 있는 정보만 볼 수 있습니다. 모든 응답에는 SharePoint 사이트의 소스 문서에 대한 링크인 인용이 있습니다.

제한 사항

리전 가용성

|Sharepoint|는 Cortex Parse Document 및 :doc:`/user-guide/snowflake-cortex/cortex-search/cortex-search-overview`에 따라 달라집니다.

|Sharepoint|는 현재 :ref:`Cortex Parse Document 리전별 가용성<label-parse_document_regional_availability>`에 나열된 리전에서 사용할 수 있습니다.

다음 단계

Snowflake Connector for SharePoint 설정하기.

언어: 한국어