Dans ce module, vous découvrirez comment extraire des informations de sources de données non structurées à l'aide de Cortex Search. Vous apprendrez à charger, analyser et découper des documents, puis à construire un service de recherche qui peut alimenter à la fois la recherche d'entreprise et les chatbots basés sur RAG. Vous explorerez le fonctionnement de la recherche hybride (combinant recherche par mot-clé et recherche sémantique) et comprendrez comment mesurer la qualité des résultats de recherche. Vous verrez également comment maintenir votre service de recherche Cortex à jour en construisant un pipeline à l'aide de tâches et de flux. Enfin, vous construirez un frontend pour l'application à l'aide de Streamlit afin de pouvoir déployer l'application auprès des utilisateurs. À la fin de ce module, vous aurez construit une application RAG fonctionnelle dans un Snowflake Notebook qui peut répondre à des questions en langage naturel à partir de documents non structurés, ce qui nécessitait auparavant une analyse manuelle ou était tout simplement inaccessible.

Ce module se concentre sur la transformation des données structurées de l'entreprise - comme celles que l'on trouve dans les tableaux Snowflake - en une interface en langage naturel. Vous apprendrez à créer des applications qui convertissent les questions en SQL à l'aide de Cortex Analyst. Cela inclut la modélisation des données pour aider le LLM à comprendre vos données, à générer un SQL précis et à renvoyer des réponses précises. Vous apprendrez également à appeler l'API Analyst et à créer des applications conversationnelles multi-tours qui interagissent avec vos ensembles de données structurés. Ensuite, vous apprendrez à prendre les résultats de Cortex Analyst et à les traduire en langage naturel à l'aide d'un LLM. Enfin, vous construirez un frontend avec Streamlit pour que votre application soit prête pour l'entreprise. À la fin de l'atelier, vous aurez une application text-to-SQL fonctionnelle qui aidera les utilisateurs professionnels à obtenir les réponses dont ils ont besoin sans avoir à écrire eux-mêmes une seule ligne de SQL.