Cortex Code no Snowsight

Visão geral

O Cortex Code oferece uma experiência de agente em várias áreas funcionais dentro da Snowsight. Ele foi feito para ajudar analistas de dados, engenheiros e administradores em tarefas como desenvolvimento SQL, exploração de dados e gerenciamento de contas, integrando-se profundamente à interface Snowsight e oferecendo recursos como exibições diferentes.

O Cortex Code usa orquestração inteligente para planejar e executar tarefas de várias etapas com base em sua solicitação. Além disso, ele seleciona ferramentas internas e o contexto relevante de seu ambiente Snowflake para concluir a tarefa, garantindo que cada resposta seja precisa.

O assistente segue um fluxo de trabalho de agente e interpreta sua intenção, cria um plano de ação e executa as etapas, mantendo o contexto em toda a sessão.

O Cortex Code entende funções, privilégios, esquemas e sintaxe SQL, aplicando as práticas recomendadas do Snowflake quando gera ou modifica código.

Para usar o Cortex Code na Snowsight, siga estes passos:

  1. Selecione o ícone do Cortex Code Ícone do Cortex Code no canto inferior direito. O painel Cortex Code se abre no lado direito da Snowsight.

  2. Na caixa de mensagem, insira sua pergunta e selecione o ícone de envio ou pressione Enter para enviá-lo. O Cortex Code fornece uma resposta no painel.

    Se a resposta do Cortex Code incluir instruções SQL, você pode executar as instruções ou copiá-las para sua área de transferência.

Requisitos de controle de acesso

Uma função usada para acessar o Cortex Code deve ter as seguintes funções de banco de dados:

Função de banco de dados

Notas

SNOWFLAKE.COPILOT_USER

Necessário para que todos os usuários acessem o Cortex Code.

SNOWFLAKE.CORTEX_USER ou SNOWFLAKE.CORTEX_AGENT_USER

Pelo menos uma dessas funções de banco de dados é necessária. SNOWFLAKE.CORTEX_AGENT_USER fornece recursos adicionais para fluxos de trabalho de agente.

Para instruções sobre a concessão de funções de banco de dados, consulte GRANT DATABASE ROLE.

Para informações gerais sobre funções e controle de acesso, consulte Visão geral do controle de acesso.

Nota

Se sua conta tiver recusado (ou desativado) o Snowflake Copilot (legado), o Cortex Code também será desativado. Entre em contato com sua equipe de conta para ativar esse recurso para sua conta.

Casos de uso e benefícios

Na Snowsight, o Cortex Code atua como um agente inteligente, ajudando você a trabalhar com mais eficiência, traduzindo instruções de linguagem natural em ações executáveis. Ao manter o conhecimento do contexto do seu espaço de trabalho e da configuração da sua conta Snowflake, ele auxilia nas tarefas de desenvolvimento, exploração e administração sem exigir que você saia da Snowsight.

O Cortex Code oferece suporte às seguintes áreas funcionais principais na Snowsight:

Codificação de agente no Workspaces

O Cortex Code opera como um assistente de codificação de conversação integrado ao Workspaces. Ele oferece suporte à geração, modificação, revisão e explicação interativa de código.

  • Geração e desenvolvimento de código: gere consultas SQL, crie novos arquivos e construa lógica para pipelines de dados e fluxos de trabalho de análise.

  • Modificação e otimização de código: refine SQL diretamente em um espaço de trabalho, identifique erros de lógica ou sintaxe e sugira otimizações de desempenho, legibilidade ou custo.

  • Revisão de alterações: veja uma prévia das alterações sugeridas pela AI usando uma exibição diferente antes de aplicá-las. A exibição diferencial destaca inserções e exclusões, permitindo que os usuários mantenham o controle sobre seu código.

  • Explicação do código: solicite uma explicação do SQL existente para ajudar na compreensão ou colaboração.

  • Faça perguntas de acompanhamento: continue a conversa fazendo perguntas esclarecedoras ou solicitando análises mais detalhadas sobre o código gerado ou os resultados.

  • Ações rápidas do SQL em destaque: em um arquivo SQL, destaque o texto para abrir ações rápidas, como Quick Edit, Format, Add to Chat e Explain.

  • Corrija erros SQL: se uma instrução SQL falha, use o botão Fix na grade de resultados para receber sugestões de como corrigir o erro.

Descoberta inteligente de produtos e documentações

O Cortex Code usa o contexto do Horizon Catalog e da documentação do Snowflake para ajudar você a localizar ativos de dados e informações de referência sem sair do seu espaço de trabalho.

  • Pesquisa de esquema em linguagem natural: localize objetos de banco de dados, como tabelas e colunas, usando consultas em linguagem simples, sem precisar saber os nomes exatos dos objetos.

  • Perguntas e respostas integradas: encontre respostas sobre recursos do Snowflake, sintaxe SQL ou práticas recomendadas com base na documentação oficial.

  • Descoberta do Snowflake Marketplace: caso seu prompt faça referência ao Snowflake Marketplace, o Cortex Code pesquisará e retornará listagens do Snowflake Marketplace.

Quando disponíveis, as respostas podem incluir contexto relevante, como tags, políticas de mascaramento e linhagem para ajudar você a validar os ativos de dados descobertos.

Administração simplificada de contas

O Cortex Code oferece suporte à administração de contas, fornecendo informações contextuais sobre governança, segurança e gerenciamento de custos.

  • Governança e segurança: encontre informações sobre acesso de usuários e funções, propriedade de dados e tabelas com informações de identificação pessoal (PII).

  • Gerenciamento de custos: consulte o uso da conta e o consumo de crédito e identifique warehouses ou consultas de alto custo.

Modelos e regiões com suporte

O Cortex Code oferece suporte aos seguintes modelos. Você poderá usá-los desde que a conta tenha acesso a eles. Para obter mais informações, consulte Controle o acesso ao modelo.

  • Recomendado: Claude Opus 4.5 (claude-opus-4-5)

  • Claude Sonnet 4.5 (claude-sonnet-4-5)

  • Claude Sonnet 4.0 (claude-4-sonnet)

Os modelos listados podem não estar disponíveis em todas as regiões, mas você pode usar o Cortex Code em qualquer nuvem ou região por meio da inferência entre regiões do Cortex. Isso inclui nuvens e regiões onde os modelos não estão disponíveis. Para obter mais informações, consulte Inferência entre regiões.

Importante

A inferência entre regiões é necessária quando o modelo selecionado não está disponível em sua região. Se a inferência falhar com um erro de disponibilidade do modelo, configure a inferência entre regiões:

  • AWS US: o Claude Sonnet 4 ou superior oferece a mais alta qualidade. Configure a inferência entre regiões do Cortex para AWS_US para acessar os modelos Claude Sonnet 4.x.

  • AWS EU: configure a inferência entre regiões do Cortex para AWS_EU para acessar os modelos Claude.

  • AWS APJ: configure a inferência entre regiões do Cortex para AWS_APJ para acessar os modelos Claude.

  • Qualquer região: configure a inferência entre regiões do Cortex para ANY_REGION para acessar todos os modelos.

Para habilitar a inferência entre regiões, um ACCOUNTADMIN deve executar:

ALTER ACCOUNT SET CORTEX_ENABLED_CROSS_REGION = 'AWS_US';
Copy

Substitua AWS_US pelo identificador apropriado da região (AWS_US, AWS_EU, AWS_APJ, ANY_REGION).

Nota

Sua organização também pode restringir o acesso ao modelo. Se você não conseguir acessar um modelo mesmo depois de habilitar a inferência entre regiões, verifique se o modelo está habilitado nas configurações de acesso ao modelo de AI da sua conta. Consulte Controle o acesso ao modelo para obter mais detalhes.

O Cortex Code exige que o usuário tenha a função SNOWFLAKE.COPILOT_USER de banco de dados e a função SNOWFLAKE.CORTEX_USER ou SNOWFLAKE.CORTEX_AGENT_USER de banco de dados.

Nota

Se sua conta tiver recusado (ou desativado) o Snowflake Copilot (legado), o Cortex Code também será desativado. Entre em contato com sua equipe de conta para ativar esse recurso para sua conta.

Exemplos de prompts

É possível interagir com o Cortex Code usando prompts em linguagem natural. Em seus prompts, forneça o contexto necessário para gerar resultados precisos (por exemplo, o banco de dados, o esquema e os objetos com os quais você quer trabalhar). Para obter resultados mais confiáveis em todos os ambientes, use nomes de objetos totalmente qualificados.

Os exemplos a seguir mostram maneiras típicas de solicitar geração de código, otimização e insights administrativos.

Acesso e permissões

Caso de uso

Exemplo de prompt

Descoberta de acesso

«A quais bancos de dados posso ter acesso?»

Auditoria de segurança

“Encontre todas as tabelas com PII».

Descoberta de dados

Caso de uso

Exemplo de prompt

Descoberta de tags

“Liste cada tabela marcada com a tag PII = TRUE em ANALYTICS_DB.”

Linhagem e marcação

“Mostre a linhagem de RAW_DB.ORDERS para painéis downstream.»

Pesquisa de metadados

«Onde posso encontrar tabelas relacionadas à rotatividade de clientes e ao status da assinatura?»

Desenvolvimento e otimização SQL

Caso de uso

Exemplo de prompt

Explicação lógica

“O que este script SQL faz?»

Geração

«Escreva uma consulta para os 10 principais clientes por receita e uma média móvel de 7 dias.»

Refinamento da consulta

«Atualize a consulta de melhor desempenho para mostrar os 100 principais.»

Otimização de desempenho

«Explique por que esta consulta é lenta e otimize-a.»

Síntese de dados

«Gere dados sintéticos para 30 dias de vendas de um site de e-commerce na tabela SAMPLESDATA.SALES.»

Gerenciamento de custos e infraestrutura

Caso de uso

Exemplo de prompt

Monitoramento de recursos

“Quais são os 5 tipos de serviço que estão usando mais créditos? Mostre-me uma visualização e como reduzir custos.»

Pipelines de machine learning e engenharia

Caso de uso

Exemplo de prompt

Notebooks (EDA e machine learning)

“Crie um notebook para um caso de uso de previsão de rotatividade de clientes usando pandas para manipular dados, Matplotlib e Seaborn para EDA e visualização, e scikit-learn para pré-processamento, treinamento do modelo (regressão logística e um modelo baseado em árvore), avaliação e interpretação, com um markdown claro explicando o impacto e os resultados nos negócios.”

Aprendizado profundo

«Crie um novo notebook e construa um CNN para o conjunto de dados MNIST.»

Engenharia de pipeline

«Crie um projeto dbt para transformar dados brutos de vendas.»

Integração do modelo semântico ( Cortex Analyst)

Caso de uso

Exemplo de prompt

Consultas semânticas

«Use o modelo semântico @models/revenue.yaml para responder à pergunta ”Qual foi a receita no mês passado?"»

Depuração de modelos

«Identifique erros no meu modelo semântico em @models/revenue.yaml»

Segurança e acesso

O Cortex Code opera na autenticação da sua conta Snowflake e nos controles de acesso baseados em função (RBAC). Ele não armazena ou modifica suas credenciais e apenas executa ações permitidas pela sua função atual.

Cortex Code no Workspaces

Você pode acessar o Cortex Code pelo painel assistente integrado à Snowsight. O Cortex Code processa solicitações no contexto de código ou ambiente ativo ou de conhecimento geral do Snowflake.

Para usar o agente do Cortex Code no Workspaces:

  1. Faça login no Snowsight.

  2. No menu de navegação, selecione Projects » Workspaces.

  3. Abra um espaço de trabalho com o arquivo relevante (por exemplo, um arquivo SQL que já existe).

  4. Selecione o ícone Cortex Code no canto inferior direito do espaço de trabalho.

  5. Insira um prompt ou faça uma pergunta usando linguagem natural. Consulte Exemplos de prompts para ver ideias.

  6. Revise a saída: o Cortex Code fornece uma resposta, um código sugerido ou uma consulta modificada.

  7. Para tarefas de codificação, o Cortex Code pode exibir uma comparação destacando inserções e exclusões. Revise as alterações sugeridas e aplique-as diretamente ao script.

  8. Use prompts subsequentes para refinar o código, converter o arquivo em um tipo de objeto diferente (como um notebook ou exibição semântica) ou integrar funções avançadas, como AI SQL.

Personalizar o Cortex Code no Workspaces com AGENTS.md e Agent Skills

AGENTS.md é um formato simples e aberto para orientar os agentes de codificação.

Crie um arquivo AGENTS.md para fornecer instruções persistentes que o Cortex Code incluirá automaticamente em cada conversa. Copie-o para o diretório raiz do seu espaço de trabalho para obter instruções personalizadas que se aplicam às conversas com o Cortex Code sobre seu projeto.

O suporte para Agent Skills estará disponível em breve.

Cortex Code em Notebooks

O Cortex Code ajuda você a explorar dados, escrever e editar consultas e códigos, visualizar insights e explicar resultados perfeitamente em Notebooks no Workspaces, acelerando o desenvolvimento completo da ciência de dados e de machine learning.

O Cortex Code em Notebooks pode:

  • Criar e gerenciar notebooks no diretório Workspaces

  • Adicionar, remover e reordenar células SQL, Python e Markdown

  • Editar o código usando pacotes pré-instalados atualizados e sintaxe de notebooks adequada (por exemplo, referência a células)

  • Gerar código para visualizar dados usando matplotlib, seaborn, plotly e altair

  • Executar um notebook inteiro ou células específicas

Confira estes exemplos de prompts.

Agente do Cortex Code para dbt Projects on Snowflake

O Cortex Code oferece suporte a fluxos de trabalho de transformação que abrangem o ciclo de vida completo de dbt:

  • Explorar de dados de origem brutos e inferência de relacionamentos

  • Preparação de montagem e modelos intermediários

  • Criar DAGs de vários modelos e métricas

  • Adicionar testes de qualidade de dados e lógica incremental

  • Executar comandos dbt

  • Gerar e manter a documentação do projeto

Usando prompts de linguagem natural, o agente do Cortex Code ajuda você a explorar dados, criar modelos de dbt, adicionar testes, otimizar o desempenho e gerar documentação por meio de feedback iterativo.

Ele reduz o trabalho diário de engenharia de dados ao automatizar o modelo de projeto SQL, o gerenciamento de dependências, a testagem e a documentação, preservando o controle sobre a estrutura e a lógica do projeto.

Exemplos de prompts para projetos dbt

O Cortex Code Agent oferece suporte a usuários dbt novos e experientes. Os novos usuários podem explorar os dados recém-incorporados da camada Bronze, inferir esquemas e montar modelos de preparação para estabelecer uma base limpa. Usuários experientes podem criar data marts complexos com modelos de fatos incrementais, testes robustos e documentação gerada automaticamente, enquanto iteram rapidamente através de ciclos de validação.

Os cenários a seguir ilustram maneiras comuns de usar o Cortex Code com projetos dbt.

Caso de uso

Contexto

Exemplo de prompt

Exploração das fontes

Antes de modelar, entenda como funcionam os relacionamentos e os esquemas de dados brutos.

«Liste todas as tabelas de origem na camada bronze e resuma as colunas-chave, os tipos de dados e as prováveis chaves primárias. Proponha modelos de preparação para cada fonte.»

Prototipagem

Criação de lógica multimodelo e DAGs.

«Crie modelos para calcular a rentabilidade diária por food truck e localização. Gere o DAG e proponha dependências.»

Qualidade de dados

Adição de testes ao schema.yml.

“Adicione testes not_null e accepted_values às dimensões-chave. Sugira testes de exclusividade para IDs com base nas chaves inferidas.»

Lógica incremental:

otimização do desempenho do modelo.

«Converta o modelo principal de fatos em um modelo incremental particionado por order_date, com comportamento de mesclagem para dados que chegam atrasados.»

Documentação

Redução das despesas com manutenção.

«Gere documentos para o projeto e elabore descrições para novos modelos e colunas-chave com base no contexto de origem.»

Cortex Code, Snowflake Intelligence e Copilot legado

Embora o Cortex Code ofereça suporte a uma ampla gama de tarefas administrativas e de codificação, ele é diferente de agentes de codificação autônomos e outros sistemas de AI especializados do Snowflake.

A tabela a seguir resume as principais diferenças entre o Cortex Code, o Snowflake Intelligence e a experiência Copilot legada.

Recurso

Cortex Code

Snowflake Intelligence

Snowflake Copilot (legado)

Caso de uso

Oferece suporte aos fluxos de trabalho operacionais e de desenvolvimento no Snowflake, incluindo criação de SQL, exploração de ativos de dados e execução de tarefas administrativas.

Fornece uma interface de linguagem natural para fazer perguntas complexas sobre dados e receber respostas focadas em análises.

Iteração anterior do Cortex Code para ajuda relacionada à documentação e assistência básica sobre SQL.

Integração primária

Integrado diretamente à Snowsight e ao Workspaces. Fornece assistência contextual dentro do espaço de trabalho ativo.

Acessado pela UI do Snowflake Intelligence e pela API Cortex Agents, permitindo interações em linguagem natural para encontrar insights e recomendações.

Copiloto separado ajuda em relação a SQL e UI.

Escopo das tarefas

Oferece suporte a criação de SQL, exploração de dados, pesquisa de documentação e administração de contas.

O foco é esclarecer dúvidas, oferecer insights sobre dados e apresentar respostas orientadas por análises.

Assistência limitada sobre SQL e UI.

Principais recursos

Gera e modifica código SQL, analisa as alterações usando uma exibição diferente e explica o código existente.

Analisa dados, gera resumos e auxilia nas interações em linguagem natural.

Sugestões contextualizadas de SQL e recursos limitados de ajuda.

Foco no projeto

Fornece uma interface de AI unificada para fluxos de trabalho de codificação, documentação e administrativos.

Oferece insights na forma de conversas e ajuda com consultas para compreender os dados.

Foi descontinuado em favor do Cortex Code.