使用已验证查询优化现有语义视图或模型¶

Snowflake 允许您仅基于已验证的查询来优化现有的语义视图和模型。系统会分析这些已验证查询，从中提取有价值的信息，并将其补充到语义层的其他部分。这种优化方式可以帮助 Cortex Analyst 正确回答更广泛类型的问题，而不仅限于与现有已验证查询完全匹配的问题。

例如，考虑这样一个已验证的查询：“上个月我们有多少活跃用户？”Cortex Analyst 会利用该已验证的 SQL，理解您对活跃这一概念的具体定义。在此基础上，系统可能会建议在 customer 表中新增一个名为“is_active”的筛选条件，并严格沿用该查询中对 活跃用户 的定义。该筛选条件随后可以帮助 Cortex Analyst 在处理与“活跃用户”相关的查询时，给出更加准确的结果。

此优化功能属于一个持续迭代的反馈机制，能够随着时间推移不断提升 Cortex Analyst 的准确性和覆盖范围：

Cortex Analyst 会基于使用数据和查询历史，推荐常见且有价值的用户问题供添加。
用户对这些建议的查询进行验证，并将其加入已验证查询列表。
Cortex Analyst 再利用这些已验证查询，生成更具通用性的语义模型概念，并改进后续的查询建议。

先决条件¶

确保您拥有 CORTEX_USER 角色，该角色在默认情况下会被直接或间接授予。次要角色不能用于此目的。
您必须有权限访问至少一个大型语言模型 (LLM)。我们推荐使用 Claude Sonnet 4，但您也可以使用任何其他 LLM。
确保您对将通过 Cortex Analyst 进行交互的基础表和列具有读取权限。
拥有一个现有的语义视图或语义模型，其中至少包含一个已验证查询。

备注

Cortex Analyst 可以通过优化，从彼此差异较大的已验证查询中学习到更多信息。过于简单的查询所能提供的有效信息可能较少。
- 您可以使用建议面板，获取关于应添加哪些有价值的已验证查询的灵感。
- 需要注意的是，添加超过 20 个已验证查询，可能会导致优化功能耗时明显增加。

优化¶

要使用优化功能，请选择一个能够在可接受延迟内运行已验证查询的仓库。对于每一个已验证查询，Cortex Analyst 最多可能执行该查询四次。对于仅包含少量已验证查询的情况，整个过程可能只需几分钟；而如果包含数十个运行缓慢的已验证查询，优化过程可能会持续数小时。

登录 Snowsight。
在导航菜单中，选择 AI & ML » Cortex Analyst。
在列表中选择需要优化的语义视图或语义模型。
在右侧窗格的 Suggestions 区域中，选择 Get more suggestions。
选择将运行优化的角色。
选择将运行已验证查询的仓库。