시맨틱 모델 및 뷰 추천(Suggestions)
시맨틱 모델 및 뷰 추천(Suggestions)
추천(Suggestions) 기능은 실제 사용자 행동을 바탕으로 유용해 보이는 요소를 찾아내 시맨틱 모델과 뷰를 더 풍부하게, 더 좋게 개선하도록 도와줘요. 이 추천들은 적용 전에 사람의 검토가 필요해요. Cortex Analyst는 새로운 검증 쿼리, 필터, 메트릭, 기타 모델 요소를 제안할 충분한 정보가 있는 맥락에서 추천을 표시해요.
출처: Snowflake 문서
본문
추천은 실제 사용자 행동을 바탕으로 유용해 보이는 요소를 찾아내, 시맨틱 모델과 뷰를 풍부하게 만들고 개선하는 데 도움을 줘요. 이 추천들은 추가되기 전에 사람의 검토가 필요해요.
Cortex Analyst는 새로운 검증 쿼리, 필터, 메트릭, 기타 모델 요소를 제안할 수 있을 만큼 충분한 정보가 있는 맥락에서 추천을 표시해요.
추천은 자동으로 적용되지 않아요. 대신 Cortex Analyst는 추천을 잠재적인 개선 사항들의 큐(queue)로 사용하며, 여러분이 수락하거나 편집하거나 무시할 수 있어요.
추천 검토하기
- Snowsight에 로그인해요.
- 내비게이션 메뉴에서 AI & ML » Cortex Analyst를 선택해요.
- 추천을 검토하려는 시맨틱 모델이나 뷰를 선택해요.
- 오른쪽 패널에서 추천을 검토해요.
- 추천을 선택해 Accept(수락), Edit(편집), Dismiss(무시) 중 하나를 선택해요. Cortex Analyst는 추천 유형에 따라 이름 변경, SQL 재작성, 또는 설명 업데이트만 허용해요.
- 페이지를 새로고침하면 새로운 추천이 생성돼요. 쿼리 기록에서 가져오는 일부 추천은 나타나는 데 몇 분이 걸릴 수 있어요.
추천 무시하기
추천을 무시(dismiss)하면 그 무시는 현재 세션에서만 유효해요. 페이지를 새로고침하면 이전에 무시한 추천이 다시 나타날 수 있어요.
추천 유형
다음 섹션들은 모든 추천 유형을 그 출처별로 정리한 목록이에요.
쿼리 기록에서 오는 추천
Snowflake는 현재 역할이 사용할 수 있는 최근 SQL 쿼리 기록을 분석해 자주 사용되거나 누락된 요소를 찾아내요.
참고: 쿼리 기록에 기반한 모든 추천은 모델이나 뷰에 충분한 쿼리 활동이 쌓인 후에만 나타나요. 쿼리가 아주 오래전에 실행됐거나, 새 쿼리 트래픽이 많은 데이터베이스에서 최근에 실행됐다면 생략될 수 있어요.
검증 쿼리 추천
이 추천은 Cortex Analyst가 Verified Query 저장소(VQR)에 추가할 수 있는 쿼리를 식별할 때 나와요. Snowflake는 한 번에 최대 10개의 검증 쿼리를 추천해요. 모든 추천을 수락하면 페이지를 새로고침해서 더 받을 수 있어요.
이 쿼리들이 추천되는 기준은 다음과 같아요:
- 높은 빈도: 후보와 비슷한 쿼리가 자주 나타나요.
- 흥미로운 시맨틱 정보 포함: 지나치게 단순한 쿼리는 가치를 더할 가능성이 낮아 제거돼요.
- 새로움: 기존 검증 쿼리와 비슷한 것이 없어요.
필터 및 메트릭 추천
이 추천은 SQL 쿼리 기록을 분석해 시맨틱 모델이나 뷰에 아직 표현되지 않은 자주 사용되는 SQL 표현식을 찾아요. Snowflake는 한 번에 최대 10개의 필터와 10개의 메트릭을 추천해요. 모든 추천을 수락하면 페이지를 새로고침해서 더 받을 수 있어요.
이 쿼리들이 추천되는 기준은 다음과 같아요:
- 높은 빈도: 후보와 비슷한 쿼리가 자주 나타나요.
- 새로움: 기존 검증 쿼리와 비슷한 것이 없어요.
사용 데이터에서 오는 추천
Cortex Analyst는 최근 사용자 쿼리를 집계해 추천을 만들어요. Cortex Analyst, Cortex Agents, 또는 Snowflake CoWork 사용자들이 자주 묻는 질문이 기존 검증 쿼리와 일치하지 않는다면, 이 질문들이 집계·그룹화되어 최대 10개의 검증 쿼리 추천으로 제안돼요.
이 질문들이 추천되는 기준은 다음과 같아요:
- Cortex Analyst 모니터링 테이블에 나타나요. 기본적으로 Cortex Agents와 Snowflake CoWork의 질문도 포함돼요.
- 사용자들이 자주 묻는 질문이에요.
최적화에서 오는 추천
Snowflake는 기존 검증 쿼리에서 시맨틱 모델이나 뷰를 최적화할 수 있어요. 이 과정에서 다음 유형의 추천이 생성돼요:
- 메트릭(Metrics)
- 필터(Filters)
- 사용자 지정 지침(Custom Instructions)
- 설명(Descriptions)
- 동의어(Synonyms)