9.29 版本说明：2025 年 9 月 24 日至 2025 年 9 月 26 日¶

声明式共享 Native App（预览版）¶

声明式共享允许提供商共享和销售数据产品，并通过 Snowflake Notebooks 得到增强，从而帮助 Snowflake 使用者更直观地展示和探索数据。

声明式共享 Native App 处于预览版。

借助声明式共享的简化开发体验，您可以轻松快速上手。

主要功能包括：

• 简化开发：提供商可以使用直观的 YAML 文件格式定义共享对象（包括笔记本），并具备自动版本控制功能。

• 实时笔记本开发：您可以交互式地开发笔记本、编辑笔记本内容并进行共享，所有这些都可以在 Snowsight 内部完成。

• 受控数据可见性：应用程序角色使提供商能够对数据进行分类，从而让使用者能够轻松控制数据可见性。

• 使用者管理的资源：应用程序在使用者账户中运行，从而允许使用者管理资源使用情况和成本。

• 安全执行：声明式共享的应用程序在严格控制的环境中运行，确保对其操作和数据访问进行严格限制。

有关更多信息，请参阅 关于 Native Application Framework 中的声明式共享。

Cortex Agent Monitoring（预览版）¶

Cortex Agent Monitoring 可让您通过 Snowsight 访问代理的详细日志和跟踪。您的代理日志包括以下详细信息：LLM 规划、工具执行、SQL 生成和执行等。

有关更多信息，请参阅 监控 Cortex Agent 请求。

使用类型字面量的 AI_COMPLETE 结构化输出（预览版）¶

使用类型字面量（一种新的简化语法）来定义 AI 函数中的结构化 JSON 输出。使用类型字面量时，输出是使用 SQL 数据类型定义而非 JSON 架构进行结构化。

这项新功能简化了带有 AI_COMPLETE 的 response_format 参数的使用。结构化输出是构建稳健 AI 数据管道的重要功能，因此在生成每个令牌时，AI_COMPLETE 会对其进行验证，以确保最终响应完全符合您的架构。

类型字面量可提供：

• 简化定义：降低结构化输出定义的复杂度和长度。

• 提高可读性：让 SQL 查询更清晰、更容易一目了然。

类型字面量以新的 TYPE 关键字开头，后跟描述结构化输出的 SQL OBJECT 类型：

SELECT AI_COMPLETE(
  model => 'claude-3-5-sonnet',
  prompt => 'Extract structured data from this customer interaction note: Customer Sarah Jones complained about the mobile app \
    crashing during checkout. She tried to purchase 3 items: a red XL jacket ($89.99), blue running shoes ($129.50), and a fitness \
    tracker ($199.00). The app crashed after she entered her shipping address at 123 Main St, Portland OR, 97201. She has been a \
    premium member since January 2024.',
  response_format => TYPE OBJECT(note OBJECT(items_count NUMBER, price ARRAY(STRING), address STRING, member_date STRING))
);

有关更多信息，请参阅 AI_COMPLETE structured outputs。

Cross-Cloud Auto-Fulfillment 支持开放表格式¶

现在，您可以在跨区域和跨云的列表中共享开放表格式，例如 Apache Iceberg 和 Delta Lake，并在这些列表上启用自动履行。

有关更多信息，请参阅 将自动履行与开放表格式结合使用。

CREATE OR ALTER DYNAMIC TABLE（预览版）¶

CREATE OR ALTER DYNAMIC TABLE 命令结合了 CREATE DYNAMIC TABLE 命令和 ALTER DYNAMIC TABLE 命令的功能。它将作为 CREATE 语句执行（如果动态表不存在）。如果它确实存在，它会根据语句中的动态表定义转换对象。

有关更多信息，请参阅 CREATE OR ALTER <对象> 和 。

数据质量：FRESHNESS 数据指标函数改进¶

现在，您可以在不指定列实参的情况下将 FRESHNESS 数据指标函数 (DMF) 与表进行关联，从而确定上次对表执行的 DML 命令的时间。以前，您需要将 FRESHNESS 与时间戳列关联，以确定表上次被修改的时间。

有关更多信息，请参阅 FRESHNESS DMF。