Snowflake Cortex

Snowflake Cortex là một tập hợp các hàm AI gốc có thể gọi trực tiếp các mô hình ngôn ngữ quy mô lớn (LLM) từ SQL trên kho dữ liệu "Snowflake". Thực hiện tóm tắt văn bản, phân tích cảm xúc, dịch thuật, phân loại và phân tích đa phương thức trong cơ sở dữ liệu đích mà không cần di chuyển dữ liệu sang cơ sở hạ tầng AI bên ngoài. Bởi vì nhân viên BI và kỹ sư dữ liệu có thể kết hợp AI vào quy trình mà không thay đổi kiến ​​thức SQL hiện có của họ, nên nó ngày càng được giới thiệu như một nền tảng phân tích trong các ngành tài chính, y tế và sản xuất, nơi các quy định về dữ liệu rất nghiêm ngặt.

Các tính năng chính

1. Lệnh gọi LLM sử dụng hàm COMPLETE: Tổng hợp và phân loại hàng chục nghìn cột văn bản trong một bảng cùng lúc bằng một dòng SQL: SNOWFLAKE.CORTEX.COMPLETE('llama3-70b', nhắc). Quá trình xử lý hàng loạt, trước đây mất vài giờ bằng cách nhấn vào API ở phía Python, giờ đây có thể hoàn thành sau vài phút.

2. Cortex Search (dựa trên RAG): Một công cụ tìm kiếm kết hợp tích hợp tìm kiếm vectơ và tìm kiếm toàn văn bản. Bằng cách nhập tài liệu nội bộ, bạn có thể khởi chạy ứng dụng RAG mà không cần xây dựng cơ sở dữ liệu vectơ riêng như Pinecone.

3. Cortex Analyst (ngôn ngữ tự nhiên → SQL): Khi người dùng doanh nghiệp đặt câu hỏi bằng tiếng Nhật hoặc tiếng Anh, câu hỏi đó sẽ được chuyển đổi sang SQL và được thực thi dựa trên kho dữ liệu. Không còn phải chờ đợi yêu cầu tạo bảng thông tin BI.

4. HOÀN THÀNH đa phương thức: Hình ảnh và văn bản có thể được xử lý trong cùng một câu lệnh SQL. Nó tương ứng với mục đích trích xuất các thuộc tính từ hình ảnh sản phẩm và lưu trữ chúng dưới dạng bảng.

Biên bản xác minh của ban biên tập

Theo các tài liệu đã xuất bản và trang định giá, Cortex có một cấu trúc trong đó, ngoài phí điện toán tiêu chuẩn, còn có hai chi phí: ``đơn giá mã thông báo chức năng vỏ não'' và ``phục vụ tiêu thụ tín dụng kho.'' Seemore Data báo cáo rằng hàng nghìn tín dụng (tương đương khoảng 5.000 USD) đã bị mất do một truy vấn được thiết kế kém, vì vậy việc giám sát chi phí là điều cần thiết. So với các đối thủ cạnh tranh Databricks Khảm AI và BigQuery ML, yếu tố khác biệt lớn nhất là LLM có thể được thực thi mà không cần chuyển động dữ liệu và khả năng quản trị hiện tại của Snowflake (RBAC/mặt nạ) vẫn có hiệu lực. Do loại bỏ ETL khứ hồi của quá trình trích xuất dữ liệu → truyền API bên ngoài → ghi lại kết quả nên dự kiến ​​sẽ giảm thời gian vận hành từ 20 đến 40 giờ mỗi tháng cho các đợt phân tích cảm tính.

Người dùng dự định

Dành cho nhóm dữ liệu tại các công ty lớn đã vận hành Snowflake làm cơ sở hạ tầng dữ liệu của họ và muốn nội bộ hóa quá trình xử lý AI mà không làm lộ dữ liệu nhạy cảm. Mặt khác, nó không phù hợp với những công ty khởi nghiệp chưa triển khai Snowflake hoặc những nhóm chỉ muốn xử lý nhẹ LLM trên dữ liệu quy mô nhỏ, vì chi phí hợp đồng và gánh nặng quản lý tín dụng là không đáng có.

Snowflake Cortex đồng nghĩa với “AI trong cơ sở hạ tầng dữ liệu”. Điểm mạnh vượt trội là bạn có thể sử dụng AI_COMPLETE, AI_CLASSIFY, Cortex Search và Snowflake Intelligence từ SQL/Python, đồng thời chạy Claude Sonnet 4.6 và Gemini 3.1 Pro dưới sự quản lý hiện có. Tín dụng AI có giá đơn giản ở mức 2,00 USD cho định tuyến toàn cầu nhưng kém hơn so với SaaS chuyên dụng cho dữ liệu không phải Snowflake và BI tại chỗ nhẹ. Thích hợp để phân tích AI có kiểm soát của các công ty lớn