Openflow Connector for Box 설정¶

커넥터 설정하기¶

데이터 엔지니어는 다음 작업을 수행하여 커넥터를 설치하고 구성합니다.

플로우 실행¶

1. 평면을 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하고 Enable all Controller Services 를 선택합니다.

2. 가져온 프로세스 그룹을 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하고 Start 를 선택합니다. 커넥터가 데이터 수집을 시작합니다.

커넥터를 시작한 후 지정된 폴더에서 모든 파일을 검색한 다음 지난 14일 이내에 admin_logs_streaming 이벤트를 소비합니다. 이는 초기화 과정에서 놓칠 수 있는 데이터를 캡처하기 위해 수행됩니다. 이 기간 동안 이벤트에 표시되었지만 더 이상 존재하지 않는 파일로 인해 not found 오류가 발생할 수 있습니다.

커넥터 설정하기¶

데이터 엔지니어는 다음 작업을 수행하여 커넥터를 설치하고 구성합니다.

플로우 실행¶

1. 평면을 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하고 Enable all Controller Services 를 선택합니다.

2. 가져온 프로세스 그룹을 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하고 Start 를 선택합니다. 커넥터가 데이터 수집을 시작합니다.

커넥터를 시작한 후 지정된 폴더에서 모든 파일을 검색한 다음 지난 14일 이내에 admin_logs_streaming 이벤트를 소비합니다. 이는 초기화 과정에서 누락되었을 수 있는 데이터를 캡처하기 위해 수행됩니다. 이 기간 동안 이벤트에 나타나지만 더 이상 존재하지 않는 파일로 인해 not found 오류가 발생할 수 있습니다.

Cortex Search Service 쿼리하기¶

Cortex Search 서비스를 사용하여 채팅 및 검색 애플리케이션을 구축하여 Box에 있는 문서를 채팅하거나 쿼리할 수 있습니다.

커넥터를 설치하고 구성한 후 Box에서 내용을 수집하기 시작하면 Cortex Search 서비스에 쿼리할 수 있습니다. Cortex Search 사용에 대한 자세한 내용은 Cortex Search Service 쿼리하기 섹션을 참조하십시오.

응답 필터링하기

특정 사용자가 Box에서 액세스할 수 있는 문서로만 Cortex Search Service의 응답을 제한하려면 Cortex Search를 쿼리할 때 ID 또는 사용자의 이메일 주소가 포함된 필터를 지정할 수 있습니다. 예를 들어, filter.@contains.user_ids 또는 filter.@contains.user_emails. 커넥터가 생성한 Cortex Search Service의 이름은 Cortex 스키마에서 search_service 입니다.

SQL 워크시트에서 다음 SQL 코드를 실행하여 Box 사이트에서 수집한 파일로 Cortex Search Service를 쿼리하십시오.

다음을 바꿉니다.

• application_instance_name: 데이터베이스 및 커넥터 애플리케이션 인스턴스의 이름입니다.

• user_emailID: 응답을 필터링하려는 사용자의 이메일 ID 입니다.

• your_question: 응답을 받고자 하는 질문입니다.

• number_of_results: 응답에서 반환할 결과의 최대 개수입니다. 최대값은 1,000이며 기본값은 10입니다.

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

다음은 columns 에 입력할 수 있는 전체 값 목록입니다.

예시: AI 어시스턴트에게 인적 리소스(HR) 정보 쿼리하기

Cortex Search를 사용하여 직원들이 온보딩, 행동 강령, 팀 프로세스 및 조직 정책과 같은 최신 버전의 HR 정보에 대해 채팅할 수 있도록 AI 어시스턴트에게 쿼리할 수 있습니다. 응답 필터를 사용하여 HR 팀원이 Box에 구성된 액세스 제어를 준수하면서 직원 계약에 쿼리할 수 있도록 허용할 수도 있습니다.

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 메타데이터를 저장하기 위한 Snowflake 테이블 생성하기¶

1. 메타데이터 추출을 위해 Box AI가 활성화되어 있는지 확인하십시오. 자세한 내용은 Box AI 구성 섹션을 참조하십시오.

2. 메타데이터가 전송될 Snowflake 테이블을 생성합니다

   커넥터가 어떤 종류의 메타데이터를 추출할지 알기 위해서는 데이터베이스 테이블에 Snowflake 테이블을 생성하고 추출하려는 필드의 열 이름이 포함된 스키마를 생성해야 합니다. 각 열에 설명을 추가하여 파일에서 메타데이터를 추출하는 데 사용되는 모델의 성능을 개선하십시오.

3. 이전 단계에서 생성한 테이블에 Box 파일 ID 를 저장할 열이 있고 유형이 VARCHAR 인지 확인합니다.

   이 열의 이름은 이후 단계에서 상자 파일 식별자 열 매개 변수로 입력해야 합니다. 메타데이터 테이블에 지원되는 열 유형 목록은 VARCHAR, STRING, TEXT, FLOAT, DOUBLE, DATE 입니다.

다음은 이 커넥터에 대해 생성할 수 있는 테이블의 예입니다.

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)'
);

커넥터 설정하기¶

데이터 엔지니어는 다음 작업을 수행하여 커넥터를 설치하고 구성합니다.

플로우 실행¶

1. 평면을 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하고 Enable all Controller Services 를 선택합니다.

2. 가져온 프로세스 그룹을 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하고 Start 를 선택합니다. 커넥터가 데이터 수집을 시작합니다.

커넥터를 시작한 후 지정된 폴더에서 모든 파일을 검색한 다음 지난 14일 동안의 admin_logs_streaming 이벤트를 소비합니다. 이는 초기화 과정에서 누락되었을 수 있는 데이터를 캡처하기 위해 수행됩니다. 이 기간 동안 이벤트에 나타나지만 더 이상 존재하지 않는 파일로 인해 not found 오류가 발생할 수 있습니다.

Box 메타데이터를 저장하기 위한 Snowflake 스트림 생성하기¶

1. 사용하려는 메타데이터 테이블에 대한 Snowflake 스트림을 생성합니다. 스트림은 Box 파일을 동기화하려는 테이블에 발생하는 모든 변경 사항을 모니터링하는 데 사용됩니다. Box 메타데이터를 저장하기 위한 테이블을 생성하는 방법을 알아보려면 Box 메타데이터를 저장하기 위한 Snowflake 테이블 생성하기 를 참조하십시오. 커넥터가 데이터 보존 시간을 초과하여 중지되어 스트림이 부실해지면 스트림을 다시 생성하고 이전 스트림을 교체해야 합니다. 스트림 관리에 대해 자세히 알아보려면 스트림 관리하기 섹션을 참조하십시오.

   다음은 이 커넥터에 대해 생성할 수 있는 스트림의 예입니다.

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

   Copy

2. 메타데이터 테이블에 Box 파일 ID 를 저장할 열이 있고 유형이 VARCHAR 인지 확인합니다.

   이 열의 이름은 이후 단계에서 상자 파일 식별자 열 매개 변수로 입력해야 합니다. 메타데이터 테이블에 지원되는 열 유형 목록은 VARCHAR, STRING, TEXT, FLOAT, DOUBLE, DATE 입니다.

커넥터 설정하기¶

데이터 엔지니어는 다음 작업을 수행하여 커넥터를 설치하고 구성합니다.

플로우 실행¶

1. 평면을 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하고 Enable all Controller Services 를 선택합니다.

2. 가져온 프로세스 그룹을 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하고 Start 를 선택합니다. 커넥터가 데이터 수집을 시작합니다.

플로우를 실행한 후 Cortex Search Service를 쿼리할 수 있습니다. Cortex Search Service를 쿼리하는 방법에 대한 자세한 내용은 Cortex Search 서비스 쿼리하기 섹션을 참조하십시오.