Snowflake Cortex¶

Snowflake Cortex는 Snowflake 사용자에게 머신 러닝 및 AI 솔루션을 제공하는 지능적인 완전 관리형 서비스입니다. Snowflake Cortex 기능에는 다음이 포함됩니다.

LLM 함수: 자유 형식 텍스트를 이해, 쿼리, 번역, 요약, 생성하기 위해 대규모 언어 모델(LLM)을 활용하는 SQL 및 Python 함수입니다.
ML 기반 함수: 머신 러닝을 사용한 예측 분석을 수행하여 정형 데이터에 대한 인사이트를 얻고 일상적인 분석을 가속화하는 데 도움이 되는 SQL 함수입니다.

Snowflake Cortex는 Snowflake 보안 경계 내에서 데이터에 대한 최첨단 ML 및 AI 솔루션을 제공합니다. 따라서 Snowflake Cortex 솔루션을 활용하는 워크로드는 Snowflake의 기존 보안, 확장성 및 거버넌스 기능의 이점을 누릴 수 있습니다.

Snowflake Cortex 이면에서 확장 가능한 인프라는 현재 일부 고객에게 비공개 미리 보기로 제공되는 다른 지능형 Snowflake 기능도 지원합니다. 다음 기능 중 하나에 대한 조기 액세스에 대해 문의하려면 Snowflake 계정 담당자에게 문의하십시오.

문서 AI
Universal Search
Snowflake Copilot

LLM 함수¶

Snowflake Cortex LLM 함수 는 대규모 언어 모델(LLM)을 사용하여 비정형 및 반정형 형식으로 저장된 데이터에서 인사이트를 추출합니다. 현재, 사용 가능한 기능은 다음과 같습니다.

COMPLETE를 사용하여 텍스트 데이터로 복잡한 추론 작업을 수행합니다.
EXTRACT_ANSWER를 사용하여 비정형 데이터 또는 반정형 데이터에서 정보를 추출합니다.
SUMMARIZE를 사용하여 텍스트 개요를 자동으로 가져옵니다.
SENTIMENT를 사용하여 텍스트의 분위기나 어조를 감지합니다.
TRANSLATE를 사용하여 문서를 다른 언어로 번역합니다.

텍스트 문서의 의미론적 비교를 함께 지원하는 텍스트 포함 및 벡터 비교 기능이 일부 고객에게 비공개 미리 보기로 제공됩니다. 이러한 기능의 조기 액세스에 대해 문의하려면 Snowflake 계정 담당자에게 문의하십시오.

ML 기반 함수¶

Snowflake Cortex ML 기반 함수는 분석가, 데이터 엔지니어, 비즈니스 사용자에게 확장성과 정확성에 최적화된 강력한 머신 러닝 모델을 제공합니다. Snowflake에서 알고리즘을 제공하는데, 데이터만 있으면 됩니다. SQL을 통해 이러한 기능에 액세스할 수 있습니다.

예측 을 통해 데이터에서 관심 가치(예: 매출)에 영향을 미치는 요소를 확인하고 이러한 요소를 기반으로 미래 가치를 예측합니다.
변칙 검색 은 동일한 기간의 예측과 비교하여 데이터에서 잠재적인 이상값을 찾아냅니다.
Contribution Explorer 는 관심 값에 영향을 미치는 요소를 결정합니다.

추가 ML 기반 기능은 현재 일부 고객에게 비공개 미리 보기로 제공됩니다. 다음 기능의 조기 액세스에 대해 문의하려면 Snowflake 계정 담당자에게 연락하십시오.

자동으로 감지된 설명 요인을 기반으로 레코드를 2개 이상의 클래스로 분류하는 분류 함수.
SQL을 작성하지 않고도 Snqwsight 내에서 ML 기반 함수를 사용하기 위한 로우 코드 웹 인터페이스.

Snowpark ML¶

데이터 과학자와 개발자를 위해 Snowpark ML 은 Python API를 사용하여 Snowflake 내에서 머신 러닝 모델을 개발, 배포, 사용하는 기능을 제공합니다. Snowflake Cortex ML 솔루션으로 특정 요구 사항을 해결할 수 없는 경우 Snowpark ML을 사용하여 자신만의 접근 방식을 개발하십시오.