Snowflake Intelligence 의 개요¶
Snowflake Intelligence 를 사용하여 조직 내 데이터를 기반으로 인사이트를 확보하고 조치를 취합니다. Snowflake Intelligence 를 사용하면 다음을 수행할 수 있습니다.
자연어를 사용하여 차트를 만들고 즉각적인 답변을 얻습니다. 기술적 전문 지식 없이도 사용자 지정 대시보드를 기다릴 필요 없이 추세를 발견하고 데이터를 분석할 수 있습니다.
정형 데이터와 비정형 데이터가 함께 포함된 수천 개의 데이터 소스를 액세스하고 분석합니다. 스프레드시트, 문서, 이미지, 데이터베이스의 인사이트를 동시에 연결할 수 있습니다.
Snowflake Intelligence uses agents, which are AI models that are connected to one or more semantic views, semantic models, Cortex search services, and tools. Agents can answer questions, provide insights, and show visualizations. Snowflake Intelligence is powered by Cortex AI Functions, Cortex Analyst, and Cortex Search.
다음 섹션을 사용하여 Snowflake Intelligence 를 설정하고 데이터 활용을 시작합니다. Snowflake Intelligence 에 대한 빠른 시작 가이드를 보려면 `Snowflake Intelligence 시작하기<https://quickstarts.snowflake.com/guide/getting-started-with-snowflake-intelligence/index.html>`_ 섹션을 참조하세요.
지원되는 모델 및 지역¶
Snowflake Intelligence 는 다음 모델을 지원합니다. 계정에 해당 모델에 대한 액세스 권한이 있는 한 이러한 모델을 사용할 수 있습니다. 자세한 내용은 모델 액세스 제어 섹션을 참조하십시오.
Claude 4.5
Claude 4.0
Claude 3.7
Claude 3.5
GPT 5
GPT 4.1
목록에 있는 모델은 모든 리전<label-cortex_llm_availability>`에서 제공되지 않을 수 있지만, Cortex 리전 간 추론을 사용하여 모든 클라우드 또는 리전에서 |sf-intelligence| 를 사용할 수 있습니다. 여기에는 클라우드 및 모델이 제공되지 않는 리전도 포함됩니다. Cortex 리전 간 추론 구성에 대한 자세한 내용은 :doc:/user-guide/snowflake-cortex/cross-region-inference` 섹션을 참조하세요.
에이전트를 생성할 때 모델에 대해 :ui:`Auto`를 선택하는 것이 좋습니다. 이를 통해 Snowflake Intelligence 는 계정에 가장 적합한 모델을 자동으로 선택하고 새 모델을 사용할 수 있게 되면 자동으로 개선합니다.
AWS US - AWS에서 Claude 4는 최고 품질과 최고의 속도 성능을 제공합니다. Cortex 리전 간 추론 기능이 없으면, Claude 3.5는 :code:`aws_us`에서만 사용 가능합니다.
Azure US - 동부 US에서 Snowflake Intelligence 를 사용 중이라면, Cortex 리전 간 추론 없이 GPT 4.1을 사용할 수 있습니다. :code:`azure_us`의 경우 다른 리전 및 모델 조합에는 Cortex 리전 간 추론 설정이 필요합니다.
AWS EU - :code:`aws_eu`에 Cortex 리전 간 추론을 구성하는 경우 이 리전에서 Claude 4를 사용할 수 있습니다.
AWS APJ - :code:`aws_apj`에 Cortex 리전 간 추론을 구성하는 경우 이 리전에서 Claude 4를 사용할 수 있습니다.
Snowflake Intelligence 설정하기¶
사용자를 위해 Snowflake Intelligence 를 설정하려면 다음을 수행합니다.
참고
ACCOUNTADMIN 역할은 Snowflake Intelligence 오브젝트를 생성하는 데 필요한 CREATE SNOWFLAKE INTELLIGENCE ON ACCOUNT 권한이 있는 유일한 역할입니다.
Snowflake Intelligence 오브젝트를 만듭니다. Snowflake Intelligence 오브젝트는 해당 계정에서 Snowflake Intelligence 와 함께 사용되는 모든 에이전트를 관리하기 위한 단일 오브젝트입니다. 해당 계정에는 하나의 Snowflake Intelligence 오브젝트만 있을 수 있습니다.
Snowflake Intelligence 오브젝트에 에이전트를 추가합니다.
Snowflake Intelligence 오브젝트에 대한 GRANT USAGE 권한.
Snowflake Intelligence 오브젝트 만들기¶
Snowflake Intelligence UI 또는 SQL 중 하나를 사용하여 Snowflake Intelligence 오브젝트를 생성할 수 있습니다.
Snowflake는 처음으로 Snowflake Intelligence 설정을 수정할 때 Snowflake Intelligence 오브젝트를 자동으로 생성합니다. UI를 사용하여 생성된 경우 Snowflake Intelligence 오브젝트의 이름은 :code:`SNOWFLAKE_INTELLIGENCE_OBJECT_DEFAULT`가 됩니다. 다른 이름을 지정할 수 없습니다.
Snowsight 에 로그인합니다.
탐색 메뉴에서 AI & ML » Agents 를 선택합니다.
Snowflake Intelligence 탭을 선택합니다.
Open settings 를 선택합니다. Snowflake Intelligence 오브젝트가 아직 없는 경우 자동으로 생성됩니다. 그런 다음 오브젝트에 에이전트를 추가할 수 있습니다.
Snowflake Intelligence 오브젝트를 생성하기 위해 다음 명령을 사용할 수 있습니다.
CREATE SNOWFLAKE INTELLIGENCE SNOWFLAKE_INTELLIGENCE_OBJECT_DEFAULT;
에이전트 추가¶
Snowflake Intelligence 오브젝트는 에이전트 목록을 포함하는 계정 수준 오브젝트입니다. 이 오브젝트에서 에이전트를 추가하거나 제거하여 사용자를 위해 선별된 에이전트 목록을 만들 수 있습니다. 에이전트 추가 또는 제거에 대한 자세한 내용은 Snowflake Intelligence 에서 에이전트의 가시성 구성하기 섹션을 참조하세요.
Snowflake Intelligence 권한 부여¶
다음 권한은 Snowflake Intelligence 오브젝트에 대한 액세스를 제어합니다.
CREATE SNOWFLAKE INTELLIGENCE ON ACCOUNT: Snowflake Intelligence 오브젝트를 생성할 수 있는 계정 수준 권한입니다. 이 권한은 기본적으로 ACCOUNTADMIN에 부여됩니다.
이 권한을 다른 역할에 부여하려면 다음 명령을 실행합니다.
GRANT CREATE SNOWFLAKE INTELLIGENCE ON ACCOUNT TO ROLE <role_name>;
USAGE: 사용자가 Snowflake Intelligence 오브젝트에 추가된 에이전트 목록을 보고 구성 값을 확인할 수 있는 오브젝트 수준 권한입니다.
이 권한을 부여하려면 다음 명령을 실행합니다.
GRANT USAGE ON SNOWFLAKE INTELLIGENCE SNOWFLAKE_INTELLIGENCE_OBJECT_DEFAULT TO ROLE <role_name>;
ALTER: 사용자가 Snowflake Intelligence 오브젝트에서 에이전트를 추가하거나 제거하고 구성 값을 변경할 수 있는 오브젝트 수준 권한입니다. 계정 관리자에게는 기본적으로 이 권한이 있습니다.
이 권한을 부여하려면 다음 명령을 실행합니다.
GRANT MODIFY ON SNOWFLAKE INTELLIGENCE SNOWFLAKE_INTELLIGENCE_OBJECT_DEFAULT TO ROLE <role_name>;
Snowflake Intelligence 오브젝트가 모든 사용자에게 표시되도록 하려면 PUBLIC 역할에 오브젝트에 대한 USAGE 권한을 부여합니다.
GRANT USAGE ON SNOWFLAKE INTELLIGENCE SNOWFLAKE_INTELLIGENCE_OBJECT_DEFAULT TO ROLE PUBLIC;
ADMIN에게는 Snowflake Intelligence 오브젝트에 대한 ALTER 권한도 있습니다. 이를 통해 오브젝트에서 에이전트를 추가하거나 제거하여 사용자를 위해 선별된 에이전트 목록을 만들 수 있습니다.
사용자를 위해 Snowflake Intelligence 를 설정하려면 에이전트 권한을 구성해야 합니다. 에이전트에 필요한 권한에 대한 자세한 내용은 액세스 제어 요구 사항 섹션을 참조하세요.
중요
기본적으로 Snowflake Intelligence 는 사용자의 기본 역할과 기본 웨어하우스를 사용합니다. Snowflake Intelligence 를 사용하도록 다른 사용자를 초대할 때는 해당 사용자가 기본 역할과 웨어하우스를 설정했는지 확인합니다.
참고
Snowflake Intelligence 의 모든 쿼리는 사용자의 자격 증명을 사용합니다. 사용자와 연관된 모든 역할 기반 액세스 제어 및 데이터 마스킹 정책은 에이전트와의 모든 상호 작용 및 대화에도 자동으로 적용됩니다.
에이전트 생성하기¶
To get started, create an agent that users can interact with in Snowflake Intelligence. For information about creating an agent, see 에이전트 생성하기. For best practices when creating an agent, see Best Practices to Building Cortex Agents.
Snowflake Intelligence 에서 에이전트의 가시성 구성하기¶
Snowflake Intelligence 오브젝트를 만들지 않고 에이전트를 추가하지 않은 경우 사용자는 계정에서 액세스할 수 있는 모든 에이전트를 볼 수 있습니다.
최적의 환경을 위해 Snowflake Intelligence 오브젝트에 에이전트를 추가하여 선별된 에이전트 목록을 만듭니다. 이를 통해 모든 사용자를 위한 Snowflake Intelligence 인터페이스에 표시할 에이전트를 제어할 수 있습니다.
Snowflake Intelligence 오브젝트가 계정에 생성되었는지 확인하려면 다음 명령을 사용합니다.
SHOW SNOWFLAKE INTELLIGENCES;
참고
계정에는 하나의 Snowflake Intelligence 오브젝트만 존재할 수 있습니다.
Snowflake Intelligence 오브젝트로 에이전트 관리¶
Snowflake Intelligence 오브젝트에 에이전트를 추가하려면 다음 명령을 사용합니다.
ALTER SNOWFLAKE INTELLIGENCE SNOWFLAKE_INTELLIGENCE_OBJECT_DEFAULT ADD AGENT <db.schema.agent_name>;
Snowflake Intelligence 오브젝트에서 에이전트를 제거하려면 다음 명령을 사용합니다.
ALTER SNOWFLAKE INTELLIGENCE SNOWFLAKE_INTELLIGENCE_OBJECT_DEFAULT DROP AGENT <db.schema.agent_name>;
참고
올바른 데이터베이스 및 스키마 권한이 있는 모든 사용자 또는 관리자는 에이전트를 생성할 수 있습니다. 그러나 에이전트는 Snowflake Intelligence 오브젝트에 자동으로 추가되지 않습니다. 사용자는 Snowflake Intelligence 오브젝트에 에이전트를 추가하려면 Snowflake Intelligence 오브젝트에 대한 ALTER 권한 및 에이전트에 대한 USAGE 권한이 있어야 합니다.
관리자는 Snowflake Intelligence 오브젝트에 에이전트를 추가하려면 에이전트에 대한 USAGE 권한이 있어야 합니다.
에이전트 가시성 논리¶
Snowflake Intelligence 는 다음 논리를 사용하여 사용자에게 표시되는 에이전트를 결정합니다.
Snowflake Intelligence 오브젝트가 존재하고 하나 이상의 에이전트를 포함하는 경우, 사용자는 이 선별된 목록에서 액세스 권한이 있는 개별 에이전트를 볼 수 있습니다.
Snowflake Intelligence 오브젝트가 존재하지만 에이전트 AND가 포함되지 않고
SNOWFLAKE_INTELLIGENCE.AGENTS스키마가 하나 이상의 에이전트와 함께 존재하는 경우, 사용자는SNOWFLAKE_INTELLIGENCE.AGENTS스키마의 에이전트를 볼 수 있습니다. 이를 통해 Snowflake Intelligence 는 아직 에이전트를 마이그레이션하지 않은 경우 중단되지 않습니다.Snowflake Intelligence 오브젝트가 존재하지 않거나 에이전트 AND가 포함되지 않고
SNOWFLAKE_INTELLIGENCE.AGENTS스키마가 존재하지 않거나 에이전트가 포함되지 않은 경우, 사용자는 계정에서 액세스할 수 있는 모든 에이전트를 볼 수 있습니다.
Migrating from managing agent visibility with the SNOWFLAKE_INTELLIGENCE.AGENTS schema¶
중요
The SNOWFLAKE_INTELLIGENCE.AGENTS schema is deprecated as a mechanism for managing agent visibility. If you’re currently using this schema, we recommend migrating to the Snowflake Intelligence object.
If you’re using the SNOWFLAKE_INTELLIGENCE.AGENTS schema, your agents will continue to work, as detailed in 에이전트 가시성 논리. However, migrating to the Snowflake Intelligence object provides the following benefits:
유연성: 단일 스키마에 에이전트를 중앙 집중화할 필요 없이 계정의 어느 곳에서나 에이전트를 생성하고 관리할 수 있습니다.
권한 관리 개선: 에이전트를 생성하는 기능과 에이전트를 Snowflake Intelligence 에 게시하는 기능을 분리합니다.
이름 충돌 방지:
SNOWFLAKE_INTELLIGENCE.AGENTS스키마 이름과의 잠재적 충돌을 제거합니다.더 쉬워진 에이전트 가시성 관리: 단일 오브젝트를 사용하여 모든 사용자에게 표시되는 에이전트를 제어합니다.
에이전트를 마이그레이션하기 전에 Snowflake Intelligence 오브젝트를 생성했는지 확인해야 합니다. Snowflake Intelligence 오브젝트 생성에 대한 자세한 내용은 Snowflake Intelligence 설정하기 섹션을 참조하세요.
오브젝트를 생성한 후 다음 코드를 사용하여 에이전트를 Snowflake Intelligence 오브젝트에 추가합니다.
ALTER SNOWFLAKE INTELLIGENCE SNOWFLAKE_INTELLIGENCE_OBJECT_DEFAULT ADD AGENT SNOWFLAKE_INTELLIGENCE.AGENTS.<agent_name>;
비공개 연결로 Snowflake Intelligence 구성¶
Snowflake Intelligence 는 AWS Privatelink와 Azure Private Link와의 통합을 지원하여 가상 사설 클라우드(VPC) 또는 가상 네트워크(VNet)와 Snowflake Intelligence 간에 비공개 연결을 설정합니다. 비공개 연결을 구성하려면 올바른 DNS 확인 설정으로 이 비공개 연결을 통해 Snowflake Intelligence 서비스로 트래픽을 전달해야 합니다.
AWS PrivateLink 및 Azure Private Link는 Snowflake에서 제공하는 서비스가 아닙니다. 이들은 각각 Snowflake가 Snowflake 계정과 함께 사용하도록 지원하는 AWS 서비스 및 Microsoft 서비스입니다.
전제 조건¶
비공개 연결을 사용하여 Snowflake Intelligence 에 연결하기 전에 다음 전제 조건을 완료합니다.
/user-guide/admin-security-privatelink`의 지침을 따라 AWS PrivateLink를 설정하거나 :doc:/user-guide/privatelink-azure`의 지침을 따라 Azure Private Link를 설정하세요.
Ensure that a
regionless-snowsight-privatelink-urlis available by calling the SYSTEM$GET_PRIVATELINK_CONFIG function using the ACCOUNTADMIN system role.
중요
Snowflake Intelligence 는 비공개 연결 액세스를 위해 리전이 없는 URL 형식만 사용합니다. Snowflake용으로 사용되는 다른 비공개 URLs과 달리, 호스트 이름에 :code:`us-west-2,`와 같은 리전 식별자를 포함해서는 안 됩니다. 리전별 URL을 사용하여 연결하려는 모든 시도는 실패합니다.
Snowflake Intelligence 에 연결¶
Snowflake Intelligence가 하위 도메인을 사용하도록 DNS를 구성하여 Snowflake Intelligence 에 연결합니다.
VPC 또는 VNET 엔드포인트의 DNS 이름에 다음 URL을 매핑하는 비공개 DNS 존 :code:`privatelink.snowflakecomputing.com`에 CNAME 레코드를 생성합니다.
si-<org-acct>.privatelink.snowflakecomputing.com
구성이 완료되면 네트워크 내 사용자는 다음 URL로 이동하여 Snowflake Intelligence 에 액세스할 수 있습니다.
https://si-<org-acct>.privatelink.snowflakecomputing.com
이 연결은 비공개 연결을 통해 안전하게 라우팅됩니다.
비공개 연결을 사용한 사용자 인증¶
비공개 연결을 사용하여 Snowflake Intelligence 에 액세스하는 사용자는 표준 Snowflake 인증 프로세스를 사용하며, 이를 위해서는 로그인 페이지에서 계정 식별자, 사용자 이름, 비밀번호를 제공해야 합니다.
Snowflake 관리 MCP 서버를 사용하여 에이전트에 연결하기¶
Snowflake에서 생성한 모든 에이전트 또는 에이전트가 연결되는 도구에는 다른 시스템이 MCP에 연결할 수 있는 관리형 엔드포인트가 있을 수 있습니다. 이는 Claude Desktop, Langgraph 및 :doc:`MCP</user-guide/snowflake-cortex/cortex-agents-mcp>`와 통합되는 기타 도구 등의 도구를 위한 원활한 통합 계층을 제공합니다.
MCP 서버는 AI 에이전트가 Cortex Analyst 및 Cortex Search와 같은 도구를 검색 및 호출하고 필요한 데이터를 검색할 수 있는 표준 기반 인터페이스를 제공합니다. 자세한 내용은 Snowflake 관리형 MCP 서버 섹션을 참조하십시오.
Snowflake Intelligence 설정 업데이트하기¶
사용자가 Cortex Agent와 상호 작용하는 Snowflake Intelligence 인터페이스에 대한 설정을 수정할 수 있습니다.
Snowsight 에 로그인합니다.
탐색 메뉴에서 AI & ML » Agents 를 선택합니다.
Snowflake Intelligence 탭을 선택합니다.
Open settings 를 선택합니다.
General settings 섹션에서 다음 설정을 수정할 수 있습니다.
Brand display name: 사용자에게 표시되는 Snowflake Intelligence 인터페이스의 이름입니다.
Welcome message: 사용자가 처음 Snowflake Intelligence 인터페이스를 열 때 표시되는 메시지입니다.
Primary domain: 사용자가 Snowflake Intelligence 에 액세스하는 데 사용하는 도메인입니다.
Save 를 선택합니다.
Custom appearance 섹션에서 다음 설정을 수정할 수 있습니다.
Color theme: Snowflake Intelligence 인터페이스의 색상 테마입니다. 사용자 지정 기본 색상을 16진수 형식으로 제공할 수 있습니다.
Full-length logo 및 Compact logo: 탐색 창이 확장되거나 축소될 때 각각 표시되는 로고입니다.
Favicon: 브라우저 탭에 표시되는 아이콘입니다.
Save 를 선택합니다.
문제 해결하기¶
table / search service / stage does not exist 오류가 발생하면 권한 문제가 있을 수 있습니다. 다음 권한이 올바르게 설정되었는지 확인합니다.
각 의미 체계 모델의 경우:
사용자의 기본 역할에는 의미 체계 모델 스테이지 또는 뷰의 데이터베이스 및 스키마, 그리고 테이블에 대한 USAGE 권한이 부여됩니다.
이전 의미 체계 모델을 사용하는 경우 사용자의 기본 역할에는 의미 체계 모델 파일을 저장하는 스테이지에 대한 READ 권한이 부여됩니다.
의미 체계 뷰를 사용하는 경우 사용자의 기본 역할에는 의미 체계 뷰에 대한 REFERENCES 권한이 부여됩니다.
사용자의 기본 역할에는 의미 체계 모델 또는 뷰에 정의된 각 테이블에 대한 SELECT 권한이 부여됩니다.
각 Cortex Search Service의 경우:
사용자의 기본 역할에는 Cortex Search Service의 데이터베이스 및 스키마에 대한 USAGE 권한이 부여됩니다.
사용자에게는 Cortex Search Service에 대한 USAGE 권한이 부여됩니다.
법적 고지¶
귀하의 Snowflake Intelligence 구성에서 `모델 및 서비스 승계 약관 <https://www.snowflake.com/en/legal/optional-offerings/offering-specific-terms/ai-features/open-source-model-flow-down-terms/>`__에 제공된 모델을 사용하는 경우, 해당 모델의 사용에는 해당 페이지에 나와 있는 해당 모델에 대한 조항이 추가로 적용됩니다.
입력 및 출력의 데이터 분류는 다음 테이블과 같습니다.
입력 데이터 분류 |
출력 데이터 분류 |
지정 |
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Usage Data |
고객 데이터 |
Covered AI Features [1] |
자세한 내용은 Snowflake AI 및 ML 섹션을 참조하십시오.