Snowflake Cortex

Snowflake

Snowflake 안의 SQL 함수로서의 LLM. 테이블을 옮기지 않고 완성, 임베딩, 검색, 추출 — 거버넌스 이야기가 이미 웨어하우스인 팀의 AI.

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상세 리뷰

Cortex의 내기는 웨어하우스가 행을 챗봇에 보내면 안 된다는 것입니다. 이미 거버넌스 중인 테이블 위에서 `SELECT SNOWFLAKE.CORTEX.COMPLETE(...)` 하고, 그 자리에서 임베딩하고, 그 자리에서 검색합니다. Databricks에 평행 이야기가 있고, Hex는 그 위 노트북. Cortex는 함수입니다.

전용 에이전트 루프에는 집니다. 'PII를 OpenAI에 복사했다'로 시작하는 보안 검토에는 이깁니다. 모델 선택은 Snowflake 카탈로그이지 당신 것이 아닙니다. 데이터가 이미 Snowflake를 못 떠나면 이게 마찰이 가장 적은 LLM입니다.

장점 / 단점

장점

거버넌스된 테이블이 있는 곳의 LLM
SQL 모양이라 분석가가 호출 가능
두 번째 DB 없이 검색과 임베딩
웨어하우스 보안 검토를 통과하는 최단 경로

단점

모델 카탈로그는 Snowflake 것이지 당신 것이 아님
에이전트 플랫폼이 아님
데이터가 이미 Snowflake에 없으면 소용없음

이런 분께 추천

SQL에서 웨어하우스 행 요약

보내지 않고 Snowflake 테이블 RAG

비정형 열에서 필드 추출

기존 롤 안에서 분석가가 쓰는 LLM

총평

웨어하우스 함수로서의 LLM. 테이블이 Snowflake를 못 떠날 때 거버넌스 마찰이 가장 적은 경로.

주요 기능

SQL로서의 LLM 완성 / 추출

테이블 위 RAG용 Cortex Search

추가 스토어 없는 임베딩

Snowflake 롤을 통한 거버넌스 접근

웨어하우스 밖으로 데이터 복사 없음