Introdução às Snowflake Intelligence¶

Este tópico apresenta informações sobre como começar a usar o Snowflake Intelligence com um exemplo simples de criação de um agente empresarial. Esse agente pode ser usado com o Snowflake Intelligence para responder a perguntas por meio de raciocínio com base em dados estruturados e não estruturados. Para acessar um guia mais detalhado, consulte Introdução ao Snowflake Intelligence.

Pré-requisitos¶

Git instalado
Uma conta Snowflake
Acesso à função ACCOUNTADMIN

Criação de um banco de dados, esquema e tabelas e carregamento de dados do AWS S3¶

Para criar os blocos de construção para o agente empresarial, você deve criar um banco de dados, um esquema e as tabelas e carregar os dados do AWS S3.

Clone o repositório GitHub de acordo com as instruções em Getting Started with Snowflake Intelligence para sua máquina local:
```
git clone https://github.com/Snowflake-Labs/sfguide-getting-started-with-snowflake-intelligence.git
```
Faça login no Snowsight.
No menu de navegação, selecione Projects » Workspaces.
Selecione + Add new.
Selecione SQL File.
Insira um nome para o aplicativo.
Abra o arquivo.
Copie o conteúdo do arquivo setup.sql para o espaço de trabalho.
Execute todas as instruções na ordem.

Execute as seguintes instruções SQL no espaço de trabalho:

USE ROLE ACCOUNTADMIN;
CREATE SNOWFLAKE INTELLIGENCE SNOWFLAKE_INTELLIGENCE_OBJECT_DEFAULT;
GRANT USAGE ON SNOWFLAKE INTELLIGENCE SNOWFLAKE_INTELLIGENCE_OBJECT_DEFAULT TO ROLE snowflake_intelligence_admin;
GRANT CREATE SEMANTIC VIEW ON SCHEMA DASH_DB_SI.RETAIL TO ROLE ACCOUNTADMIN;

Opcionalmente, execute a seguinte instrução SQL para permitir a inferência entre regiões:
```
ALTER ACCOUNT SET CORTEX_ENABLED_CROSS_REGION = 'ANY_REGION';
```
Altere a função de usuário no Snowsight para SNOWFLAKE_INTELLIGENCE_ADMIN.

Criar ferramentas para o agente usar¶

Crie as ferramentas que o agente usará.

Crie uma exibição semântica para uso com o Cortex Analyst.

No menu de navegação, selecione AI & ML » Cortex Analyst.
Selecione Create new e depois selecione Create new Semantic View.
Para que o local armazene a exibição semântica, selecione DASH_DB_SI.RETAIL.
Para o nome, insira SALES_AND_MARKETING_DATA.
Para a descrição, insira Semantic view for sales and marketing data analysis across campaigns, products, transactions, and social media engagement..
Selecione Next.
Selecione Skip.
Selecione o esquema DASH_DB_SI.RETAIL.
Para as tabelas, selecione as tabelas MARKETING_CAMPAIGN_METRICS, PRODUCTS, SALES e SOCIAL_MEDIA.
Selecione Next.
Para as colunas, selecione todas as colunas disponíveis para as tabelas selecionadas.
Selecione Next.
Revise e aceite todas as sugestões de métricas e relacionamentos.
Selecione Save.
Aguarde até que a exibição semântica seja criada.

Crie uma ferramenta Cortex Search criando um serviço de pesquisa.

No menu de navegação, selecione AI & ML » Cortex Search.
Selecione Create.
Em Service database and schema, selecione DASH_DB_SI.RETAIL.
Em Service name, insira Support_Cases e selecione Next.
Na lista de fontes de dados, selecione a tabela SUPPORT_CASES e clique em Next.
Na lista de colunas de pesquisa, selecione TRANSCRIPT e clique em Next.
Para as colunas de atributo, selecione TITLE e PRODUCT e clique em Next.
Para as colunas a serem incluídas, selecione Select all e clique em Next.
Para o warehouse, selecione DASH_WH_SI (se esse warehouse não estiver disponível, selecione COMPUTE_WH) e clique em Create.

Criar um Cortex Agent¶

Para criar o agente que usará as ferramentas, siga estas etapas:

No menu de navegação, selecione AI & ML » Agents.
Selecione Create agent.
Para o esquema, use SNOWFLAKE_INTELLIGENCE.AGENTS.
Para o nome do objeto de agente, use Sales_AI.
Para o nome de exibição, use Sales AI.
Selecione Create agent.

Adicionar as ferramentas ao agente¶

Adicione a ferramenta Cortex Analyst ao agente.

Na página do agente, selecione a guia Tools.
Navegue até a entrada do Cortex Analyst.
Selecione + Add e depois selecione Semantic view.
Para o banco de dados e esquema, selecione DASH_DB_SI.RETAIL.
Para a exibição semântica, selecione SALES_AND_MARKETING_DATA.
Para o nome, use SALES_AND_MARKETING_DATA.

Para a descrição, use o seguinte:

The Sales and Marketing Data semantic view in DASH_DB_SI.RETAIL schema provides a complete view of retail business performance by connecting marketing campaigns, product information, sales data, and social media engagement. The view enables tracking of marketing campaign effectiveness through clicks and impressions, while linking to actual sales performance across different regions. Social media engagement is monitored through influencer activities and mentions, with all data connected through product categories and IDs. The temporal alignment across tables allows for comprehensive analysis of marketing impact on sales performance and social media engagement over time.

Para o warehouse, selecione Custom e, depois, DASH_WH_SI.
Para o tempo limite da consulta, use 60.
Selecione Add.

Adicione a ferramenta Cortex Search ao agente.

Navegue até a entrada do Cortex Search Service.
Selecione + Add.
Para o banco de dados e esquema, selecione DASH_DB_SI.RETAIL.
Para o serviço de pesquisa, selecione DASH_DB_SI.RETAIL.Support_Cases.
Para a coluna ID, use ID.
Para a coluna de título, use TITLE.
Para o nome, use Support_Cases.
Selecione Add.
Selecione a guia Orchestration.

Adicione as seguintes instruções de orquestração:

Whenever you can answer visually with a chart, always choose to generate a chart even if the user didn't specify to.

Selecione Save.

Usar o Snowflake Intelligence¶

Interaja com o agente pelo Snowflake Intelligence.

Navegue até o Snowflake Intelligence usando um dos métodos descritos em Acessar o agente.
Selecione o agente recém-criado.
Insira os seguintes prompts:
- «Quais problemas com jaquetas foram relatados recentemente nos tíquetes de suporte ao cliente?»
- «Mostre para mim a tendência de vendas por categoria de produto entre junho e agosto.»
- «Por que as vendas de moda fitness cresceu tanto em julho?»