Snowsight의 Cortex Code¶

개요¶

Cortex Code는 Snowsight 내의 여러 기능 영역에 걸쳐 에이전트 환경을 제공합니다. 데이터 분석가, 엔지니어, 관리자가 SQL 개발, 데이터 탐색 및 계정 관리와 같은 작업을 수행할 수 있도록 설계되었었으며, Snowsight 인터페이스에 긴밀히 통합되고 diff 뷰와 같은 기능을 제공합니다.

Cortex Code는 지능형 오케스트레이션을 사용하여 요청에 따라 다단계 작업을 계획하고 실행합니다. 또한 Snowflake 환경에서 내부 도구와 관련 컨텍스트를 선택하여 작업을 완료해 각 응답이 정확한지 확인합니다.

어시스턴트는 에이전트 워크플로에 따라 의도를 해석하고, 작업 계획을 만들고, 세션 전체에서 컨텍스트를 유지하면서 단계를 실행합니다.

Cortex Code는 역할, 권한, 스키마 및 SQL 구문을 이해하고 코드를 생성하거나 수정할 때 Snowflake 모범 사례를 적용합니다.

Snowsight 에서 Cortex Code를 사용하려면 다음 단계를 따릅니다.

오른쪽 하단에서 Cortex Code 아이콘 을 선택합니다. Snowsight 의 오른쪽에 Cortex Code 패널이 열립니다.
메시지 상자에 질문을 입력한 다음 보내기 아이콘을 선택하거나 Enter 키를 눌러 제출합니다. Cortex Code는 패널에 응답을 제공합니다.

Cortex Code의 응답에 SQL 문이 포함된 경우 문을 실행하거나 클립보드에 복사할 수 있습니다.

액세스 제어 요구 사항¶

Cortex Code에 액세스하는 데 사용되는 :ref:`역할 <label-access_control_overview_roles>`에는 다음 데이터베이스 역할이 부여되어야 합니다.

데이터베이스 역할	참고
SNOWFLAKE.COPILOT_USER	모든 사용자가 Cortex Code에 액세스하는 데 필요합니다.
SNOWFLAKE.CORTEX_USER or SNOWFLAKE.CORTEX_AGENT_USER	이러한 데이터베이스 역할 중 하나 이상이 필요합니다. SNOWFLAKE.CORTEX_AGENT_USER는 에이전트 워크플로를 위한 추가 기능을 제공합니다.

데이터베이스 역할 부여에 대한 지침은 GRANT DATABASE ROLE 섹션을 참조하세요.

역할 및 액세스 제어에 대한 자세한 내용은 :doc:`/user-guide/security-access-control-overview`를 참조하세요.

참고

계정에서 이전에 Snowflake Copilot(레거시)을 옵트아웃(또는 비활성화)한 경우 Cortex Code도 비활성화됩니다. 계정에서 이 기능을 활성화하려면 계정 팀에 문의하세요.

사용 사례 및 이점¶

Snowsight 의 Cortex Code는 지능형 에이전트 역할을 수행하며, 자연어 지침을 실행 가능한 작업으로 변환하여 보다 효율적으로 작업할 수 있도록 지원합니다. 작업 공간 컨텍스트와 Snowflake 계정 구성을 계속 인식하여 Snowsight 에서 나가지 않고도 개발, 탐색 및 관리 작업을 지원합니다.

Cortex Code는 Snowsight 내에서 다음과 같은 주요 기능 영역을 지원합니다.

작업 공간의 에이전트 코딩¶

Cortex Code는 작업 공간 내에 통합된 대화형 코딩 어시스턴트로 작동합니다. 대화형 코드 생성, 수정, 검토 및 설명을 지원합니다.

코드 생성 및 개발: SQL 쿼리를 생성하고, 새 파일을 만들고, 데이터 파이프라인 및 분석 워크플로에 대한 논리를 구성합니다.
코드 수정 및 최적화: 작업 공간에서 SQL을 직접 세분화하고, 논리 또는 구문 오류를 식별하고, 성능, 가독성 또는 비용에 대한 최적화를 제안합니다.
변경 검토: AI 제안 변경 사항을 적용하기 전에 diff 뷰를 사용하여 미리 봅니다. diff 뷰는 삽입과 삭제를 강조 표시하므로 사용자가 코드를 계속 제어할 수 있습니다.
코드 설명: 기존 SQL에 대한 설명을 요청하여 이해 또는 협업을 지원합니다.
후속 질문하기: 명확한 질문을 하거나 생성된 코드 또는 결과에 대한 추가 분석을 요청하여 대화를 계속합니다.
강조 표시된 SQL의 빠른 작업 : SQL 파일에서 텍스트를 강조 표시하여 Quick Edit, Format, Add to Chat, :ui:`Explain`과 같은 빠른 작업을 엽니다.
SQL 오류 수정: SQL 문이 실패하면 Fix 버튼을 클릭하여 오류에 대한 제안된 수정 사항을 확인합니다.

지능형 제품 및 설명서 검색¶

Cortex Code는 Horizon Catalog 및 Snowflake 설명서의 컨텍스트를 사용하여 작업 공간을 벗어나지 않고도 데이터 자산과 참조 정보를 찾을 수 있도록 지원합니다.

자연어 스키마 검색: 정확한 오브젝트 이름을 알 필요 없이 일반 언어 쿼리를 사용하여 테이블 및 열과 같은 데이터베이스 오브젝트를 찾습니다.
통합된 Q & A: Snowflake 기능, SQL 구문 또는 공식 설명서를 기반으로 한 모범 사례에 대한 답변을 검색합니다.
Snowflake Marketplace 검색: 프롬프트가 Snowflake Marketplace를 참조하는 경우 Cortex Code는 Snowflake Marketplace에서 목록을 검색하고 반환합니다.

사용 가능한 경우 응답에는 태그, 마스킹 정책, 계보와 같은 관련 컨텍스트가 포함되어 검색한 데이터 자산의 유효성을 검사하는 데 도움이 될 수 있습니다.

간소화된 계정 관리¶

Cortex Code는 거버넌스, 보안, 비용 관리에 대해 상황에 맞는 정보를 제공하여 계정 관리를 지원합니다.

거버넌스 및 보안: 사용자 및 역할 액세스, 데이터 소유권, 개인 식별 정보(PII)가 포함된 테이블에 대한 정보를 검색합니다.
비용 관리: 계정 사용량 및 크레딧 사용량을 쿼리하고 비용이 많이 드는 웨어하우스 또는 쿼리를 식별합니다.

지원되는 모델 및 지역¶

Cortex Code는 다음 모델을 지원합니다. 계정에 해당 모델에 대한 액세스 권한이 있는 한 이러한 모델을 사용할 수 있습니다. 자세한 내용은 모델 액세스 제어 섹션을 참조하십시오.

권장: Claude Opus 4.5(claude-opus-4-5)
Claude Sonnet 4.5(claude-sonnet-4-5)
Claude Sonnet 4.0(claude-4-sonnet)

목록에 있는 모델은 모든 리전 <label-cortex_llm_availability>`에서 제공되지 않을 수 있지만, Cortex 리전 간 추론을 사용하여 모든 클라우드 또는 리전에서 사용할 수 있습니다. 여기에는 클라우드 및 모델이 제공되지 않는 리전도 포함됩니다. 자세한 내용은 :doc:/user-guide/snowflake-cortex/cross-region-inference` 섹션을 참조하십시오.

중요

선택한 모델을 해당 리전에서 사용할 수 없는 경우 리전 간 추론이 필요합니다. 모델 가용성 오류로 인해 추론이 실패하는 경우 리전 간 추론을 구성합니다.

AWS US - Claude Sonnet 4+는 최고의 품질을 제공합니다. ``AWS_US``에 대한 Cortex 리전 간 추론을 설정하여 Claude Sonnet 4.x 모델에 액세스합니다.
AWS EU - ``AWS_EU``에 대한 Cortex 리전 간 추론을 설정하여 Claude 모델에 액세스합니다.
AWS APJ - ``AWS_APJ``에 대한 Cortex 리전 간 추론을 설정하여 Claude 모델에 액세스합니다.
모든 리전 - ``ANY_REGION``에 대한 Cortex 리전 간 추론을 설정하여 모든 모델에 액세스합니다.

리전 간 추론을 활성화하기 위해 ACCOUNTADMIN은 다음을 실행해야 합니다.

ALTER ACCOUNT SET CORTEX_ENABLED_CROSS_REGION = 'AWS_US';

Copy

AWS_US``를 적절한 리전 식별자(``AWS_US, AWS_EU, AWS_APJ, ANY_REGION)로 바꿉니다.

참고

모델 액세스는 조직에서 제한할 수도 있습니다. 리전 간 추론을 활성화한 후에도 모델에 액세스할 수 없는 경우 계정의 AI 모델 액세스 설정에서 모델이 활성화되어 있는지 확인합니다. 자세한 내용은 모델 액세스 제어 섹션을 참조하십시오.

Cortex Code를 사용하려면 사용자에게 SNOWFLAKE.COPILOT_USER데이터베이스 역할 및 SNOWFLAKE.CORTEX_USER 또는 SNOWFLAKE.CORTEX_AGENT_USER 데이터베이스 역할이 있어야 합니다.

참고

웹 검색¶

ACCOUNTADMIN 역할은 Cortex Code CLI를 구성하여 웹을 검색하며, 해당 결과를 통해 응답을 생성하고 작업을 계획합니다. 계정에서 웹 검색을 올바르게 활성화하려면 다음 단계를 따릅니다.

AI/ML > Agents 으로 이동합니다.
Settings 을 선택합니다.
Web search 옆의 토글을 선택하여 아래와 같이 기능을 활성화합니다.

Snowflake는 `Snowflake 개인정보 보호정책 <https://www.snowflake.com/en/legal/privacy/privacy-policy/#2>`_(§2)에 따라 입력을 처리합니다. 웹 검색은 경쟁 웹 검색 서비스를 재배포하거나 만들 목적으로 사용할 수 없습니다.

프롬프트 예제¶

자연어 프롬프트를 사용하여 Cortex Code와 상호 작용할 수 있습니다. 프롬프트에서 정확한 결과를 생성하는 데 필요한 컨텍스트(예: 데이터베이스, 스키마, 작업할 오브젝트)를 제공합니다. 여러 환경에서 가장 안정적인 결과를 얻으려면 정규화된 오브젝트 이름을 사용합니다.

다음 예제는 코드 생성, 최적화 및 관리 인사이트를 요청하는 일반적인 방법을 보여줍니다.

액세스 및 권한

사용 사례	프롬프트 예제
액세스 검색	“어떤 데이터베이스에 액세스할 수 있어?”
보안 감사	“PII가 있는 모든 테이블을 찾아줘.”

데이터 검색

사용 사례	프롬프트 예제
태그 검색	“PII= TRUE의 ANALYTICS_DB 태그가 지정된 모든 테이블을 나열해 줘.”
계보 및 태그 지정	“RAW_DB.ORDERS에서 다운스트림 대시보드까지의 계보를 표시해 줘.”
메타데이터 검색	“고객 이탈 및 구독 상태와 관련된 테이블은 어디에서 찾을 수 있어?”

SQL 개발 및 최적화

사용 사례	프롬프트 예제
논리 설명	“이 SQL 스크립트가 수행하는 작업은 뭐야?”
생성	“매출과 7일 이동 평균을 기준으로 상위 10위 고객에 대한 쿼리를 작성해 줘.”
쿼리 구체화	“상위 100위를 표시하도록 최고 성능 쿼리를 업데이트해 줘.”
성능 최적화	“이 쿼리가 느린 이유를 설명하고 최적화해 줘.”
데이터 합성	“SAMPLESDATA.SALES 테이블의 전자 상거래 사이트에 대한 30일간의 매출에 대한 합성 데이터를 생성해 줘.”

인프라 및 비용 관리

사용 사례	프롬프트 예제
리소스 모니터링	“가장 많은 크레딧을 사용하고 있는 5개의 서비스 유형은 뭐야? 시각화와 비용 절감 방법을 보여줘.”

머신 러닝 및 엔지니어링 파이프라인

사용 사례	프롬프트 예제
노트북(EDA 및 머신 러닝)	“데이터 처리에는 pandas를, EDA와 시각화에는 matplotlib 및 seaborn을, 사전 처리에는 scikit-learn을 사용하여 모델 학습(논리 회귀 및 트리 기반 모델), 평가, 해석을 위한 및 고객 이탈 예측 사용 사례에 대한 노트북을 생성하고 비즈니스 영향과 결과를 설명하는 명확한 마크다운도 포함해 줘.”
딥 러닝	“새 노트북을 만들고 MNIST에 대한 CNN 데이터 세트를 생성해 줘.”
파이프라인 엔지니어링	“원시 판매 데이터를 변환하는 dbt 프로젝트를 생성해 줘.”

의미 체계 모델 통합(Cortex Analyst)

사용 사례	프롬프트 예제
의미 체계 쿼리	“@models/revenue.yaml 의미 체계 모델을 사용하여 "지난달 소득"에 대한 질문에 답변해 줘.”
모델 디버깅	“@models/revenue.yaml에서 내 의미 체계 모델의 오류를 식별해 줘.”

보안 및 액세스¶

Cortex Code는 Snowflake 계정의 기존 인증 및 역할 기반 액세스 제어(RBAC) 내에서 작동합니다. 자격 증명을 저장하거나 수정하지 않으며 현재 역할에서 허용하는 작업만 수행합니다.

작업 공간의 Cortex Code¶

Snowsight 에 통합된 어시스턴트 패널을 통해 Cortex Code에 액세스할 수 있습니다. Cortex Code는 활성 코드나 환경 또는 일반적인 Snowflake 지식의 컨텍스트에서 요청을 처리합니다.

작업 공간에서 Cortex Code 에이전트를 사용하려면 다음을 수행합니다.

Snowsight 에 로그인합니다.
탐색 메뉴에서 Projects » Workspaces 를 선택합니다.
관련 파일(예: 기존 SQL 파일)이 포함된 작업 공간을 엽니다.
작업 공간의 오른쪽 하단에 있는 Cortex Code 아이콘을 선택합니다.
프롬프트를 입력하거나 자연어를 사용하여 질문합니다. 아이디어는 프롬프트 예제 섹션을 참조하세요.
출력을 검토합니다. Cortex Code는 답변, 제안 코드 또는 수정된 쿼리를 제공합니다.
코딩 작업의 경우 Cortex Code는 삽입 및 삭제를 강조 표시하는 비교 뷰를 표시할 수 있습니다. 제안된 변경 사항을 검토하고 스크립트에 직접 적용합니다.
후속 프롬프트를 사용하여 코드를 구체화하거나 파일을 다른 오브젝트 유형(예: 노트북 또는 의미 체계 뷰)으로 변환하거나 AI SQL과 같은 고급 함수를 통합합니다.

AGENTS.md 및 에이전트 스킬을 사용하여 작업 공간에서 Cortex Code 사용자 지정¶

`AGENTS.md <http://Agents.md>`_는 코딩 에이전트를 안내하기 위한 간단한 개방형 형식입니다.

AGENTS.md 파일을 생성하여 Cortex Code가 모든 대화에 자동으로 포함하는 지속적인 지침을 제공합니다. 프로젝트에 대한 Cortex Code와의 대화에 적용되는 개인 설정 지침을 보려면 작업 공간의 루트 디렉터리에 해당 파일을 복사합니다.

`에이전트 스킬 <https://agentskills.io/>`_은 곧 제공될 예정입니다.

노트북의 Cortex Code¶

Cortex Code를 활용하여 :doc:`작업 공간의 노트북 </user-guide/ui-snowsight/notebooks-in-workspaces/notebooks-in-workspaces-overview>`에서 데이터를 탐색하고, 쿼리와 코드를 작성 및 편집하고, 인사이트를 시각화하고, 결과를 원활하게 설명하여 엔드투엔드 데이터 과학 및 머신 러닝 개발을 가속화합니다.

Notebooks의 Cortex Code는 다음을 수행할 수 있습니다.

작업 공간 디렉터리에서 노트북 생성 및 관리
SQL, Python, 마크다운 셀 추가, 제거, 재정렬
사전 설치된 최신 패키지와 적절한 노트북 구문(예: 셀 참조)을 사용하여 코드 편집
matplotlib, seaborn, plotly 및 altair를 사용하여 데이터를 시각화하기 위한 코드 생성
전체 노트북 또는 특정 셀 실행

:ref:`프롬프트 예제 <label-cortex_code_example_prompts>`를 시도해 보세요.

dbt Projects on Snowflake 용 Cortex Code 에이전트¶

Cortex Code는 전체 dbt 수명 주기에서 변환 워크플로를 지원합니다.

원시 소스 데이터 탐색 및 관계 추론
스캐폴드 스테이징 및 중간 모델
다중 모델 빌드 DAGs 및 메트릭
데이터 품질 테스트 및 증분 논리 추가
dbt 명령 실행
프로젝트 설명서 생성 및 유지 관리

Cortex Code 에이전트는 자연어 프롬프트를 사용하여 데이터를 탐색하고, dbt 모델을 작성하고, 테스트를 추가하고, 성능을 최적화하고, 반복적인 피드백을 통해 설명서를 생성하는 데 도움이 됩니다.

프로젝트 구조와 논리에 대한 제어를 유지하면서 상용구 SQL, 종속성 관리, 테스트, 설명서를 자동화하여 일상적인 데이터 엔지니어링 작업을 줄일 수 있습니다.

dbt 프로젝트에 대한 프롬프트 예제¶

Cortex Code 에이전트는 신규 및 숙련된 dbt 사용자를 모두 지원합니다. 신규 사용자는 새로 온보딩된 브론즈 계층 데이터를 탐색하고, 스키마를 추론하고, 스캐폴드 스테이징 모델을 사용하여 깔끔한 기반을 구축할 수 있습니다. 숙련된 사용자는 증분 팩트 모델, 강력한 테스트, 자동 생성된 설명서를 사용하여 복잡한 데이터 마트를 구축하면서 유효성 검사 주기를 빠르게 반복할 수 있습니다.

다음 시나리오에서는 dbt 프로젝트에 Cortex Code를 사용하는 일반적인 방법을 보여줍니다.

사용 사례	컨텍스트	프롬프트 예제
소스 살펴보기	모델링하기 전에 원시 데이터 스키마와 관계를 이해합니다.	“브론즈 레이어의 모든 소스 테이블을 나열하고 키 열, 데이터 타입 및 가능한 기본 키를 요약해 줘. 각 소스에 대한 스테이징 모델을 제안해 줘.”
프로토타이핑	다중 모델 논리 및 DAGs를 생성합니다.	“트럭 및 위치별로 일일 수익성을 계산하는 모델을 생성해 줘. DAG를 생성하고 종속성을 제안해 줘.”
데이터 품질	:file:`schema.yml`에 테스트를 추가합니다.	“키 차원에 not_null 및 accepted_values 테스트를 추가해 줘. 추론된 키를 기반으로 IDs에 대한 고유성 테스트를 제안해 줘.”
증분 논리	모델 성능을 최적화합니다.	“주요 팩트 모델을 order_date로 분할된 증분 모델로 변환하고, 늦게 도달하는 데이터에 대한 병합 동작을 수행해 줘.”
설명서	유지 관리 오버헤드를 줄입니다.	“소스 컨텍스트를 기반으로 프로젝트에 대한 문서와 새 모델 및 키 열에 대한 초안 설명을 생성해 줘.”

Cortex Code, Snowflake Intelligence, 레거시 Copilot¶

Cortex Code는 광범위한 코딩 및 관리 작업을 지원하지만, Snowflake 내의 독립 실행형 코딩 에이전트 및 전문화된 기타 AI 시스템과 구별됩니다.

다음 테이블에는 Cortex Code, Snowflake Intelligence 및 :doc:`레거시 Copilot 환경 </user-guide/snowflake-copilot>`의 주요 차이점이 요약되어 있습니다.

특징	Cortex Code	Snowflake Intelligence	Snowflake Copilot(레거시)
사용 사례	SQL 작성, 데이터 자산 탐색, 관리 작업 수행을 포함하여 Snowflake에서 개발 및 운영 워크플로를 지원합니다.	데이터에 대한 복잡한 질문을 하고 분석 중심의 응답을 받을 수 있는 자연어 인터페이스를 제공합니다.	설명서 도움말 및 기본 SQL 지원을 위한 이전 Cortex Code 버전입니다.
기본 통합	Snowsight 및 작업 공간에 직접 통합됩니다. 활성 작업 공간 내에서 컨텍스트 인식 지원을 제공합니다.	Snowflake Intelligence UI 및 Cortex Agent API를 통해 액세스하여 인사이트와 권장 사항을 위한 자연어 상호 작용을 활성화합니다.	SQL 및 UI 지원을 위한 별도의 Copilot입니다.
작업 범위	SQL 작성, 데이터 탐색, 설명서 검색, 계정 관리를 지원합니다.	질문 답변, 데이터 인사이트, 분석 기반 응답에 중점을 둡니다.	SQL 및 UI 지원이 제한적입니다.
주요 기능	SQL 코드를 생성 및 수정하고, diff 뷰를 사용하여 변경 사항을 검토하고, 기존 코드를 설명합니다.	데이터를 분석하고, 요약을 생성하며, 자연어 상호 작용을 지원합니다.	컨텍스트 SQL 제안 및 제한된 도움말 기능.
디자인 초점	코딩, 설명서 및 관리 워크플로 전반에 걸쳐 통합된 AI 인터페이스를 제공합니다.	데이터 이해를 위한 대화형 인사이트와 쿼리 지원을 제공합니다.	Cortex Code 사용을 위해 사용 중단되었습니다.