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Snowflake LLM：管理者的实施与优化指南
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原文英文，约500词，阅读约需2分钟。
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内容提要
Snowflake通过Cortex增强了AI能力，支持大语言模型（LLM）进行文本生成、情感分析、摘要和翻译。用户需获得CORTEX_USER角色才能使用LLM功能，安全措施包括动态数据掩码和查询日志。费用按处理的百万个令牌计算，优化策略包括批处理和使用较小模型。
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关键要点
- Snowflake通过Cortex增强了AI能力，支持大语言模型（LLM）进行文本生成、情感分析、摘要和翻译。
- 用户需获得CORTEX_USER角色才能使用LLM功能。
- 动态数据掩码用于保护敏感数据，查询日志用于审计LLM使用情况。
- Snowflake Cortex按处理的百万个令牌收费，不同功能和模型费用不同。
- 优化LLM成本的策略包括批处理和使用较小模型。
- 使用SQL和Python集成运行LLM查询，支持多种编程方式。
- 数据管理者应关注安全性、成本效率和可扩展性。
❓
延伸问答
Snowflake Cortex支持哪些大语言模型的功能？
Snowflake Cortex支持文本生成、情感分析、摘要和翻译等功能。
如何获得使用Snowflake LLM功能的权限？
用户需要在Snowflake数据库中获得CORTEX_USER角色才能使用LLM功能。
Snowflake Cortex的费用是如何计算的？
Snowflake Cortex按处理的百万个令牌收费，不同功能和模型的费用不同。
如何优化Snowflake LLM的使用成本？
可以通过批处理和使用较小模型来优化LLM的使用成本。
在使用Snowflake LLM时如何保护敏感数据？
可以使用动态数据掩码来限制个人身份信息的暴露。
如何在SQL中运行Snowflake LLM查询？
可以使用SELECT语句，例如SELECT COMPLETE('生成一段智能手表的产品描述');
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