Snowflake Intelligence 의 개요¶
Snowflake Intelligence 는 비즈니스 사용자가 심층적인 인사이트를 발견하고 조치를 취하는 데 도움이 되는 직관적인 대화형 인터페이스를 갖춘 즉시 사용 가능한 에이전트 애플리케이션입니다. 이를 통해 사용자는 자연어를 사용하여 정형 및 비정형 엔터프라이즈 데이터와 상호 작용할 수 있습니다. Snowflake Intelligence 는 AI 기반 ‘데이터 에이전트’를 사용하여 다음을 수행합니다.
질문 이해
분석 수행
신뢰할 수 있는 인사이트 생성
조치 취하기
중요한 엔터프라이즈 데이터와 이를 필요로 하는 사람들 사이의 격차를 해소하여 사용자가 부실한 대시보드와 경직된 보고서에서 벗어날 수 있도록 지원합니다. 사용자는 독립적으로 답변을 찾을 수 있으므로 데이터 팀에 대한 의존도가 줄어듭니다. 인사이트는 Snowflake의 강력한 보안 및 거버넌스 정책을 준수하면서 완전한 추적 기능으로 신뢰할 수 있습니다.
주요 기능¶
비즈니스 사용자는 질문을 따라잡을 수 없는 부실한 대시보드를 탐색하고 데이터 팀의 답변을 기다리는 데 어려움을 겪는 경우가 많습니다. Snowflake Intelligence 는 다음 기능으로 이러한 문제를 해결합니다.
자연어 상호 작용: 직관적인 대화형 인터페이스를 통해 사용자는 자연어를 사용하여 질문하고 심층적인 인사이트를 확보할 수 있습니다.
통합 데이터 액세스: 엔터프라이즈 소스에서 정형 데이터와 비정형 데이터를 모두 분석합니다.
심층적이고 신뢰할 수 있는 인사이트: 질문을 세분화하며 정확하고 실행 가능한 인사이트를 제공하기 위한 최상의 도구를 선택합니다. 소스 데이터와 쿼리에 대한 추적 기능을 제공하며, ‘검증된 답변’을 통해 데이터 팀이 신뢰할 수 있는 응답을 추가할 수 있습니다.
기본 제공 시각화: 차트를 즉시 생성하고 사용자 지정하여 각 차트가 생성된 방법에 대한 명확한 설명과 함께 추세와 패턴을 시각화하는 데 도움이 됩니다. 에이전트는 쿼리 유형에 따라 데이터가 차트 또는 테이블로 가장 잘 표시되는지 여부를 판단합니다. 추세와 비교는 시각화로 렌더링되는 반면, 세부 조회는 테이블을 반환합니다. 현재 지원되는 시각화 유형에는 막대형 차트, 꺾은선형 차트, 원형 차트, 산점도가 포함됩니다. 사용자는 기본 차트 유형, 색상, 형식 지정 규칙 등 에이전트 지침을 통해 차트 기본 설정을 사용자 지정할 수 있습니다.
원활한 거버넌스: 행 액세스 정책 및 열 수준 보안을 포함하여 기존의 모든 Snowflake 데이터 거버넌스 제어를 자동으로 상속하고 준수합니다.
전체 관리 제어: 관리자는 기존 ID 공급자를 통해 팀에 Snowflake Intelligence 에 대한 액세스 권한만 부여하여 사용자가 자신을 위해 구축된 데이터 환경과만 상호 작용하도록 할 수 있습니다.
추가 UI 옵션¶
Snowflake Intelligence 는 UI에서 사용자에게 다음과 같은 추가 옵션을 제공합니다.
확장된 사고¶
기본적으로, Snowflake Intelligence 에이전트는 질문에 답할 때 속도와 품질의 균형을 맞춥니다.
사용자에게 복잡한 질문이 있거나 에이전트가 더 많은 옵션을 탐색하도록 하려는 경우 채팅 창에서 확장된 사고를 활성화할 수 있습니다. 확장된 사고를 사용하면 에이전트가 더 철저하게 작업하지만, 프로세스에 더 많은 시간이 걸리고 더 많은 토큰을 사용할 수 있습니다. 이 설정은 선택된 상태로 유지됩니다.
제로 설정 파일 업로드¶
Snowflake Intelligence 는 에이전트에 추가 컨텍스트를 제공하기 위해 채팅 인터페이스에서 직접 파일을 업로드하도록 지원합니다. 에이전트는 파일의 내용을 사용하여 질문에 답변하고 인사이트를 제공할 수 있습니다.
파일을 업로드하면 사용자 스테이지에 자동으로 저장됩니다. 파일은 동일한 스레드 내에서 액세스할 수 있습니다. 스레드가 삭제될 때 스레드 삭제 API에 의해 또는 스레드 TTL(time to live)이 만료된 후에 문서가 자동으로 정리됩니다.
Snowflake Intelligence 는 제로 설정 파일 업로드를 위해 다음 파일 형식을 지원합니다.
CSV
JSON
PDF
PPTX
TXT
XLSX
각 파일은 50MB 미만이어야 하지만, 최대 5개의 파일을 업로드할 수 있습니다.
문서에 복잡한 처리가 필요한 경우 사용자의 기본 웨어하우스를 사용하여 에이전트가 데이터를 더 잘 분석하고 처리할 수 있도록 Snowpark 코드를 실행할 수 있습니다.
중요
업로드된 문서는 다른 Snowflake 데이터와 동일한 데이터 거버넌스 및 액세스 제어에 따라 개인 스테이지에 저장되고 고객 데이터로 처리됩니다. 계정 관리자에게는 기존 권한을 기반으로 한 표준 액세스 권한이 있습니다. 요구 사항이 더 엄격한 고객의 경우 제로 데이 보존과 같은 옵션을 사용할 수 있습니다.
작동 방법¶
Snowflake Intelligence 는 여러 도구를 다음 아키텍처와 결합합니다.
사용자가 Snowflake Intelligence 에서 질문하면 Cortex Agent는 자연어를 관리되는 작업과 답변으로 변환합니다. Snowflake Intelligence 와의 상호 작용은 다음 워크플로를 따릅니다.
사용자 입력: 사용자가 자연어 질문을 제출합니다. 예를 들어, “4분기 매출 추세는 어때?”라고 질문합니다.
Cortex Agent API: 질문은 Snowflake Intelligence 를 구동하는 Cortex Agent API </user-guide/snowflake-cortex/cortex-agents-rest-api>`로 라우팅됩니다. 에이전트는 하나 이상의 의미 체계 뷰, 의미 체계 모델, Cortex Search Service 및 도구와 연결될 수 있는 AI 모델입니다. 에이전트는 태스크를 통해 추론하고, 올바른 도구를 선택하고, 자연어로 결과를 제공하고, 사용자를 대신하여 작업을 수행합니다. 이러한 고품질 에이전트는 Snowflake 환경 내에서 직접 생성, 업데이트, 배포할 수 있습니다. 에이전트는 |sf-intelligence| 와 직접 통합됩니다. 자세한 내용은 :doc:/user-guide/snowflake-cortex/cortex-agents` 섹션을 참조하십시오.
오케스트레이션: LLM 모델(오케스트레이터)은 의도를 해석하고, 올바른 도구를 선택하며, 일련의 작업을 계획합니다. 하나의 도구를 사용하거나 여러 도구를 함께 연결하거나 질문이 범위를 벗어났다고 판단할 수 있습니다.
도구 실행: 오케스트레이터가 선택한 도구를 실행하고 결과를 반환합니다. 도구를 통합하여 정형 데이터와 비정형 데이터 및 기존 함수와 프로시저에 대한 Snowflake Intelligence 액세스 권한을 부여합니다. Cortex Agents가 지원하는 도구 유형은 다음과 같습니다.
Cortex Analyst: 자연어에서 SQL 쿼리를 생성한 다음, Cortex Analyst </user-guide/snowflake-cortex/cortex-analyst>`를 사용하여 정형 데이터에 대한 의미 체계 뷰에서 이러한 쿼리를 실행합니다. 의미 체계 뷰는 비즈니스 사용자가 데이터를 설명하는 방식과 데이터가 데이터베이스 스키마에 저장되는 방식 간의 불일치를 해결합니다. 의미 체계 뷰를 사용하면 비즈니스 메트릭을 정의하고 비즈니스 엔터티와 해당 관계를 모델링할 수 있습니다. Cortex Agent는 이러한 의미 체계 뷰를 사용하여 데이터 기반 의사 결정을 향상하고 엔터프라이즈 애플리케이션 전반에 걸쳐 일관된 비즈니스 정의를 제공합니다. 자세한 내용은 :doc:/user-guide/views-semantic/overview` 섹션을 참조하십시오.
Cortex Search: 비정형 데이터를 검색하여 :doc:`Cortex Search </user-guide/snowflake-cortex/cortex-search/cortex-search-overview>`로 관련 문서 텍스트를 반환합니다.
사용자 지정 도구: 사용자 정의 함수 또는 저장 프로시저를 실행하여 작업을 수행합니다.
반영 및 응답: 오케스트레이터는 결과를 검토하고 구체화한 후 요약, 테이블 또는 차트를 포함한 최종 답변을 Snowflake Intelligence UI에서 생성합니다.