Snowflake AI 和 ML

Snowflake 基于人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 提供两大类强大的智能功能。这些功能可以帮助您以前所未有的效率，充分利用您的数据。

使用 Snowflake AI 功能

Snowflake AI 功能及其基础模型设计时遵循以下原则：

  • 完全安全。 除您选择的情况外，所有 AI 模型均在 Snowflake 的安全和治理边界内运行。其他客户或模型开发人员无法获得您的数据。

  • 数据隐私。 Snowflake 永远不会使用您的客户数据来训练面向客户提供的模型。

  • 控制。 您可以通过熟悉的 基于角色的访问控制，来控制团队使用 Snowflake AI 功能的权限。

AI/ML 模型更新过程

Snowflake 不断致力于提升其产品的质量，包括支持 Snowflake AI 功能的模型。本节将介绍这些模型的更新如何融入 Snowflake 的行为变更 过程。

模型更新和行为变更策略

概述

Snowflake 会持续更新驱动 Cortex AI 功能的模型，以提升质量、性能和可用性。这些更新可能会导致模型行为、可用性或生命周期状态发生变化。

本文档介绍如何定义模型变更、如何传达模型变更，以及如何管理模型生命周期和弃用。

模型生命周期

Cortex 中的模型遵循定义的生命周期来传达就绪度和稳定性：

  • 私密预览版

  • 公开预览版

  • 正式发布 (GA)

  • 旧版

  • 生命周期结束 (EOL)

生命周期状态反映了模型的成熟度和支持级别。随着模型在这些暂存区的进展，其状态将反映在面向客户的界面上。

预览版模型用于评估，可能会更频繁地更改。GA 模型被认为是稳定的，适合生产使用。

模型变更的类型

如果模型更新导致以下任一情况，则将其视为行为变更：

  • 所需语法的变更，包括指定模型或模型版本

  • 模型输出结构的变更

  • 模型弃用

这些变更可能会影响客户与模型的交互方式，应作为正常治理流程的一部分进行审查。

如何传达变更

Snowflake 通过以下机制传达与模型相关的更新：

  • 行为变更版本 (BCRs) – 用于可能需要客户操作或影响现有工作流程的变更

  • 新增内容 – 用于改进或新增功能，但这些改进或新增功能不会实质性地改变客户与模型的交互方式

模型弃用与捆绑包版本分开传达，以提供清晰及时的通知。

弃用策略

Snowflake 会定期弃用模型，以确保客户能够获得高质量、支持良好的选项。

对于正式发布 (GA) 模型：

  • Snowflake 将尽合理努力，在弃用前至少提前 60 天发出通知

对于预览版模型：

  • 弃用时间表无法保证，可能会在更短的时间内发生

在弃用期间：

  • 客户应在弃用日期之前迁移到替代模型

  • 弃用后，模型可能不再可用

生命周期状态将反映从过渡到旧版到最终生命周期结束的弃用情况。