在本模块中，您将深入了解如何使用 Cortex Search 从非结构化数据源中获取洞察力。您将学习如何加载、解析和分块文档，然后构建一个可为企业搜索和基于 RAG 的聊天机器人提供支持的搜索服务。您将探索混合搜索的工作原理（结合关键词和语义搜索），并了解如何衡量搜索结果的质量。您还将了解如何通过使用任务和流构建管道来保持 Cortex 搜索服务的新鲜度。最后，您将使用 Streamlit 为应用程序创建一个前端，以便将应用程序部署给用户。在本模块结束时，您将在 Snowflake Notebook 中构建一个可用的 RAG 应用程序，该应用程序可以回答非结构化文档中的自然语言问题--这在以前需要手动分析或根本无法实现。

本模块的重点是将结构化业务数据（如 Snowflake 表中的数据）转化为自然语言界面。您将学习如何使用 Cortex Analyst 构建将问题转换为 SQL 的应用程序。这包括定义语义模型以帮助 LLM 理解数据、生成准确的 SQL 并返回精确的答案。您还将学习如何调用 Analyst API 和构建与结构化数据集交互的多轮对话应用程序。然后，您将学习如何从 Cortex Analyst 中获取结果，并用 LLM 将其转换为自然语言。最后，您将使用 Streamlit 创建一个前端，这样您的应用程序就可以投入使用了。最后，您将拥有一个可运行的文本到 SQL 应用程序，帮助企业用户获得所需的答案，而无需自己编写一行 SQL。