Streamlit in Snowflake 其他功能¶

示例：访问 OpenAI API¶

以下示例显示了如何为向 OpenAI API 发出的出站请求创建外部访问集成。此示例包括设置安全集成并授予所需权限。

1. 要创建表示外部网络位置和访问限制的网络规则，可以使用 CREATE NETWORK RULE 命令：

   CREATE OR REPLACE NETWORK RULE network_rules
     MODE = EGRESS
     TYPE = HOST_PORT
     VALUE_LIST = ('api.openai.com');
   

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   有关更多信息，请参阅 创建网络规则以表示外部网络位置。

2. 要创建表示对外部网络位置进行身份验证所需凭据的密钥，可以使用 CREATE SECRET 命令：

   CREATE OR REPLACE SECRET openai_key
     TYPE = GENERIC_STRING
     SECRET_STRING = '<any_string>';
   

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   有关更多信息，请参阅 创建表示凭据的密钥。

3. 要创建外部访问集成，可以运行 CREATE EXTERNAL ACCESS INTEGRATION 命令，并将 ALLOWED_NETWORK_RULES 设置为您创建的网络规则，将 ALLOWED_AUTHENTICATION_SECRETS 设置为您创建的密钥：

   CREATE OR REPLACE EXTERNAL ACCESS INTEGRATION openai_access_int
     ALLOWED_NETWORK_RULES = (network_rules)
     ALLOWED_AUTHENTICATION_SECRETS = (openai_key)
     ENABLED = TRUE;
   

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4. 要授予所需权限以便使用 SECRET 和 INTEGRATION 对象对 Streamlit 应用程序创建器进行外部访问，可以使用 GRANT <privileges> ... TO ROLE 命令：

   GRANT READ ON SECRET openai_key TO ROLE streamlit_app_creator_role;
   GRANT USAGE ON INTEGRATION openai_access_int TO ROLE streamlit_app_creator_role;
   

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5. 要使 Streamlit 应用程序能够使用集成，可以运行 ALTER STREAMLIT 命令，并将 EXTERNAL_ACCESS_INTEGRATIONS 属性设置为该集成：

   USE ROLE streamlit_app_creator_role;
   
   ALTER STREAMLIT streamlit_db.streamlit_schema.streamlit_app
     SET EXTERNAL_ACCESS_INTEGRATIONS = (openai_access_int)
     SECRETS = ('my_openai_key' = streamlit_db.streamlit_schema.openai_key);
   

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   备注

   还可以在运行 CREATE STREAMLIT 命令时指定 EXTERNAL_ACCESS_INTEGRATIONS 参数，从而设置新的 Streamlit 对象来使用外部访问集成：

   CREATE STREAMLIT streamlit_db.streamlit_schema.streamlit_app
     ROOT_LOCATION = '<stage_path_and_root_directory>'
     MAIN_FILE = '<path_to_main_file_in_root_directory>'
     EXTERNAL_ACCESS_INTEGRATIONS = (openai_access_int)
     SECRETS = ('my_openai_key' = streamlit_db.streamlit_schema.openai_key);
   

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6. 在 Streamlit 应用程序代码中，调用外部 API：

   from openai import OpenAI
   import streamlit as st
   import _snowflake
   
   st.title(":speech_balloon: Simple chat app using an external LLM")
   st.write("This app shows how to call an external LLM to build a simple chat application.")
   
   # Use the _snowflake library to access secrets
   secret = _snowflake.get_generic_secret_string('my_openai_key')
   client = OpenAI(api_key=secret)
   
   # ...
   # code to use API
   # ...
   

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示例：使用 CURRENT_USER 访问具有行访问策略的表中的数据¶

您可以使用 Streamlit in Snowflake 应用程序来治理对受行访问策略保护的表中的行的访问。在行访问策略的正文中指定 CURRENT_USER 函数，并将行访问策略添加到表中。

以下示例演示了如何在 Streamlit in Snowflake 应用程序中治理对受行访问策略保护的表的访问。

1. 创建表并插入数据：

   CREATE TABLE row_access_policy_test_table (
       id INT,
       some_data VARCHAR(100),
       the_owner VARCHAR(50)
   );
   
   INSERT INTO row_access_policy_test_table (id, some_data, the_owner)
   VALUES
       (4, 'Some information 4', 'ALICE'),
       (5, 'Some information 5', 'FRANK'),
       (6, 'Some information 6', 'ALICE');
   

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2. 创建行访问策略：

   CREATE OR REPLACE ROW ACCESS POLICY st_schema.row_access_policy
   AS (the_owner VARCHAR) RETURNS BOOLEAN ->
       the_owner = CURRENT_USER();
   

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3. 将行访问策略添加到表中：

   ALTER TABLE row_access_policy_test_table ADD ROW ACCESS POLICY st_schema.row_access_policy ON (the_owner);
   

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4. 创建一个 Streamlit 应用程序。

5. 将全局 READ SESSION 权限授予 Streamlit 应用程序所有者角色：

   GRANT READ SESSION ON ACCOUNT TO ROLE streamlit_owner_role;
   

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6. 将以下代码添加到 Streamlit 应用程序中：

   # Import Python packages
   import streamlit as st
   from snowflake.snowpark.context import get_active_session
   
   st.title("CURRENT_USER() + Row Access Policy in SiS Demo :balloon:")
   st.write(
           """You can access `CURRENT_USER()` and data from tables with row access policies
           in Streamlit in Snowflake apps
           """)
   
   # Get the current credentials
   session = get_active_session()
   
   st.header('Demo')
   
   st.subheader('Credentials')
   sql = "SELECT CURRENT_USER();"
   df = session.sql(sql).collect()
   st.write(df)
   
   st.subheader('Row Access on a Table')
   sql = "SELECT * FROM st_db.st_schema.row_access_policy_test_table;"
   df = session.sql(sql).collect()
   
   st.write(df)
   

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