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Domínio 1.6 — Recursos de IA/ML e Desenvolvimento de Aplicações

Explore o ecossistema de IA e desenvolvimento de aplicações do Snowflake: Snowpark, Snowflake Cortex (funções LLM, Cortex Search, Cortex Analyst), Snowflake ML, Streamlit e Notebooks.

Domínio 1.6 — Recursos de IA/ML e Desenvolvimento de Aplicações

Peso no Exame

O Domínio 1.0 representa ~31% do exame. Os recursos de IA/ML são um foco crescente no exame COF-C03, refletindo o posicionamento do Snowflake como "AI Data Cloud".

ℹ️Note

Esta lição corresponde ao Objetivo de Exame 1.6: Explicar recursos de IA/ML e desenvolvimento de aplicações, incluindo Snowflake Notebooks, Streamlit, Snowpark, Snowflake Cortex e Snowflake ML.

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Snowpark

O Snowpark é o framework de desenvolvimento do Snowflake que permite escrever pipelines de dados e transformações em Python, Java ou Scala usando uma API DataFrame — sem mover dados para fora do Snowflake.

Conceitos-Chave do Snowpark

O código é escrito em Python/Java/Scala usando a biblioteca Snowpark
A execução acontece dentro do Snowflake — os dados nunca saem
Usa avaliação preguiçosa (lazy evaluation) — as operações são construídas como um plano de query e executadas quando uma ação é disparada
Suporta User-Defined Functions (UDFs), User-Defined Table Functions (UDTFs) e Stored Procedures

python

# Exemplo Python com Snowpark
from snowflake.snowpark import Session
from snowflake.snowpark.functions import col, sum as snow_sum

# Criar uma sessão
session = Session.builder.configs({
    "account": "minhaconta",
    "user": "meuusuario",
    "password": "minhasenha",
    "warehouse": "WH_DS",
    "database": "ANALYTICS",
    "schema": "PUBLIC"
}).create()

# Construir um DataFrame (nenhum dado é movido ainda — lazy evaluation)
df = session.table("pedidos")

# Transformar
resultado = (df
    .filter(col("status") == "CONCLUIDO")
    .group_by("regiao")
    .agg(snow_sum("valor").alias("receita_total"))
    .sort("receita_total", ascending=False)
)

# Executar e mostrar resultados (dispara a computação)
resultado.show()

# Gravar resultados de volta no Snowflake
resultado.write.mode("overwrite").save_as_table("receita_por_regiao")

UDFs e UDTFs com Snowpark

python

# Registrar uma UDF Python no Snowflake
from snowflake.snowpark.functions import udf
from snowflake.snowpark.types import StringType, FloatType

@udf(return_type=FloatType(), input_types=[StringType()])
def pontuacao_sentimento(texto: str) -> float:
    # Isso executa dentro do sandbox Python do Snowflake
    from textblob import TextBlob
    return TextBlob(texto).sentiment.polarity

# Usar a UDF em uma query
df.select(pontuacao_sentimento(col("texto_avaliacao")).alias("sentimento")).show()

Snowpark para Machine Learning

python

from snowflake.ml.modeling.linear_model import LinearRegression
from snowflake.ml.modeling.preprocessing import StandardScaler

# Treinar um modelo usando Snowflake ML
scaler = StandardScaler(input_cols=["idade", "renda"], output_cols=["idade_norm", "renda_norm"])
df_normalizado = scaler.fit(df).transform(df)

model = LinearRegression(input_cols=["idade_norm", "renda_norm"], label_cols=["churn"])
model.fit(df_normalizado)

# Implantar modelo como UDF dentro do Snowflake

Snowflake Cortex — Funções SQL de IA

O Snowflake Cortex fornece funções SQL com LLM (Large Language Model — Modelo de Linguagem de Grande Escala) que executam diretamente sobre dados do Snowflake — sem chamadas de API externas do ponto de vista do usuário.

Funções SQL do Cortex AI

Função	Descrição	Caso de Uso de Exemplo
`COMPLETE()`	Gera texto com um LLM	Resumir, classificar, responder perguntas
`EMBED_TEXT_768()` / `EMBED_TEXT_1024()`	Gera embeddings (representações vetoriais)	Busca semântica, similaridade
`CLASSIFY_TEXT()`	Classifica texto em categorias	Análise de sentimento, classificação por tópico
`EXTRACT_ANSWER()`	Extrai uma resposta de um texto de contexto	Perguntas e respostas sobre documentos
`SENTIMENT()`	Retorna pontuação de sentimento (-1 a 1)	Análise de avaliações de produtos
`SUMMARIZE()`	Resume textos longos	Artigos de notícias, documentos
`TRANSLATE()`	Traduz texto entre idiomas	Dados multilíngues
`PARSE_DOCUMENT()`	Extrai texto de PDFs/imagens	Processamento de documentos

sql

-- Resumir avaliações de clientes
SELECT
    id_avaliacao,
    SNOWFLAKE.CORTEX.SUMMARIZE(texto_avaliacao) AS resumo
FROM avaliacoes_clientes;

-- Análise de sentimento
SELECT
    id_avaliacao,
    SNOWFLAKE.CORTEX.SENTIMENT(texto_avaliacao) AS pontuacao_sentimento
FROM avaliacoes_clientes;

-- Classificar tickets de suporte
SELECT
    id_ticket,
    SNOWFLAKE.CORTEX.CLASSIFY_TEXT(
        corpo_ticket,
        ['cobranca', 'tecnico', 'conta', 'geral']
    ):label::STRING AS categoria
FROM tickets_suporte;

-- Gerar completions com LLM
SELECT
    SNOWFLAKE.CORTEX.COMPLETE(
        'mistral-7b',   -- ou 'llama3-70b', 'mixtral-8x7b', 'snowflake-arctic'
        'Resuma em uma frase: ' || descricao
    ) AS resumo_ia
FROM produtos;

Cortex Search

O Cortex Search fornece capacidades de busca semântica (vetorial) sobre dados do Snowflake sem gerenciar embeddings manualmente:

sql

-- Criar um serviço Cortex Search
CREATE CORTEX SEARCH SERVICE busca_produtos
    ON COLUMN descricao_produto
    WAREHOUSE = WH_SEARCH
    TARGET_LAG = '1 hour'
AS (
    SELECT id_produto, nome_produto, descricao_produto
    FROM produtos
    WHERE ativo = TRUE
);

-- Consultar o serviço de busca
SELECT SNOWFLAKE.CORTEX.SEARCH_PREVIEW(
    'busca_produtos',
    '{"query": "fones de ouvido sem fio com cancelamento de ruído", "limit": 5}'
);

Cortex Analyst

O Cortex Analyst habilita a geração de SQL a partir de linguagem natural — usuários de negócio fazem perguntas em português e o Cortex Analyst retorna queries SQL e resultados:

Construído sobre LLMs ajustados para geração de SQL
Entende o schema do Snowflake e o modelo semântico
Alimenta interfaces de BI conversacional
Acessado via API REST ou integração com Streamlit

Snowflake ML

O Snowflake ML é um conjunto de capacidades de Machine Learning integradas ao Snowflake:

Feature Store (Repositório de Features)

Armazene, gerencie e compartilhe features de ML como objetos do Snowflake:

python

from snowflake.ml.feature_store import FeatureStore, Entity, FeatureView

fs = FeatureStore(session=session, database="BD_ML", name="MEU_FEATURE_STORE", ...)

# Definir uma entidade
entidade_cliente = Entity(name="cliente", join_keys=["id_cliente"])

# Criar uma feature view
fv = FeatureView(
    name="features_clientes",
    entities=[entidade_cliente],
    feature_df=df_features,
    refresh_freq="1 day"
)
fs.register_feature_view(fv, version="v1")

Model Registry (Registro de Modelos)

Armazene, versione e implante modelos de ML dentro do Snowflake:

python

from snowflake.ml.registry import Registry

reg = Registry(session=session, database_name="BD_ML", schema_name="PUBLIC")

# Registrar um modelo
mv = reg.log_model(
    model=modelo_sklearn_treinado,
    model_name="preditor_churn",
    version_name="v1",
    sample_input_data=df_amostra
)

# Executar inferência
predicoes = mv.run(df_novos_clientes, function_name="predict")

AutoML com Snowflake ML

python

from snowflake.ml.modeling.linear_model import LogisticRegression
from snowflake.ml.modeling.model_selection import GridSearchCV

# Validar hiperparâmetros dentro do Snowflake
grade_parametros = {"C": [0.1, 1, 10], "max_iter": [100, 200]}
cv = GridSearchCV(estimator=LogisticRegression(), param_grid=grade_parametros, cv=5)
cv.fit(df_treino)

Snowflake Notebooks

Os Snowflake Notebooks são notebooks interativos no estilo Jupyter embutidos diretamente no Snowsight:

Suporta células SQL, Python (Snowpark) e Markdown no mesmo notebook
Células Python executam dentro do Snowflake — os dados nunca saem
Acesse dados do Snowflake diretamente sem configuração de conexão
Versionados via integração com Git
Pode visualizar resultados com bibliotecas Python populares (matplotlib, plotly, altair)

python

# Em uma célula Python de um Snowflake Notebook
import streamlit as st
import matplotlib.pyplot as plt

# Carregar dados usando Snowpark (já conectado)
df = session.table("pedidos").to_pandas()

# Visualizar
fig, ax = plt.subplots()
df.groupby("regiao")["valor"].sum().plot(kind="bar", ax=ax)
st.pyplot(fig)

sql

-- Em uma célula SQL dentro do mesmo notebook
SELECT regiao, count(*) as qtd_pedidos
FROM pedidos
WHERE data_pedido >= DATEADD('month', -3, CURRENT_DATE)
GROUP BY 1
ORDER BY 2 DESC;

Streamlit no Snowflake

O Streamlit no Snowflake permite implantar aplicações Python Streamlit diretamente dentro do Snowflake — sem necessidade de hospedagem externa:

Aplicações Python de dados executam nativamente no Snowflake
Acesse dados do Snowflake com segurança sem chaves de API
Compartilhe com usuários dentro da sua conta Snowflake
Use o RBAC do Snowflake para controlar quem pode acessar o app
Construa dashboards, exploradores de dados, apps com IA

python

# streamlit_app.py — executa dentro do Snowflake
import streamlit as st
from snowflake.snowpark.context import get_active_session

# Obter a sessão ativa do Snowflake (pré-autenticada)
session = get_active_session()

st.title("Dashboard de Vendas")

# Consultar dados do Snowflake
df = session.sql("SELECT regiao, sum(valor) as receita FROM pedidos GROUP BY 1").to_pandas()

st.bar_chart(df.set_index("REGIAO")["RECEITA"])

# Usar Cortex para recursos de IA
pergunta = st.text_input("Faça uma pergunta sobre seus dados:")
if pergunta:
    resposta = session.sql(f"""
        SELECT SNOWFLAKE.CORTEX.COMPLETE('mistral-7b', '{pergunta}')
    """).collect()[0][0]
    st.write(resposta)

sql

-- Implantar um app Streamlit
CREATE STREAMLIT meu_dashboard
    ROOT_LOCATION = '@meu_stage/streamlit_app'
    MAIN_FILE = 'streamlit_app.py'
    QUERY_WAREHOUSE = WH_BI;

Tabela Resumo de Recursos de IA/ML

Recurso	O que Faz	Onde Executa
Snowpark	API DataFrame para Python/Java/Scala	Dentro do Snowflake (camada compute)
Cortex COMPLETE()	Geração de texto com LLM	Endpoints LLM gerenciados pelo Snowflake
Cortex SENTIMENT()	Análise de sentimento	Endpoints LLM gerenciados pelo Snowflake
Cortex SUMMARIZE()	Sumarização de texto	Endpoints LLM gerenciados pelo Snowflake
Cortex Search	Serviço de busca semântica	Índice vetorial gerenciado pelo Snowflake
Cortex Analyst	Conversão de linguagem natural → SQL	LLM gerenciado pelo Snowflake
Snowflake ML	ML compatível com Sklearn no Snowflake	Computação do Snowflake
Feature Store	Gerenciamento de features de ML	Armazenamento + computação do Snowflake
Model Registry	Versionamento e implantação de modelos ML	Armazenamento + computação do Snowflake
Notebooks	IDE interativo SQL + Python	Computação do Snowflake
Streamlit no Snowflake	Hospedagem de apps web Python	Computação do Snowflake

Questões de Prática

Q1. Um cientista de dados quer treinar um modelo de machine learning usando Python sem mover dados para fora do Snowflake. Qual recurso possibilita isso?

A) External functions
B) Snowpark ✅
C) Dashboards do Snowsight
D) COPY INTO

Q2. Qual função do Snowflake Cortex retornaria uma pontuação de sentimento entre -1 e 1 para avaliações de clientes?

A) COMPLETE()
B) SUMMARIZE()
C) SENTIMENT() ✅
D) EXTRACT_ANSWER()

Q3. Um analista de negócios quer perguntar "Quais foram os 5 principais produtos por receita no último trimestre?" em linguagem natural e obter de volta uma query SQL. Qual recurso Cortex suporta isso?

A) Cortex Search
B) Cortex Analyst ✅
C) Cortex COMPLETE()
D) Snowflake ML Registry

Q4. As aplicações Streamlit no Snowflake são protegidas usando qual mecanismo do Snowflake?

A) Chaves de API no código do app
B) Controle de Acesso Baseado em Funções do Snowflake (RBAC) ✅
C) Somente OAuth de terceiros
D) Acesso à internet pública sem autenticação

Q5. O Snowpark usa avaliação preguiçosa (lazy evaluation). O que dispara a computação real?

A) Criar o objeto DataFrame
B) Chamar .filter() ou .group_by()
C) Chamar uma ação como .show(), .collect() ou .write ✅
D) Conectar-se à sessão

✅Success

Pontos-Chave para o Dia do Exame:

Snowpark = API DataFrame para Python/Java/Scala executando DENTRO do Snowflake
Funções SQL do Cortex = capacidades de LLM como SQL (SENTIMENT, SUMMARIZE, COMPLETE, etc.)
Cortex Analyst = linguagem natural → SQL para usuários de negócio
Cortex Search = serviço gerenciado de busca semântica/vetorial
Streamlit no Snowflake = apps web Python hospedados e protegidos dentro do Snowflake
Snowflake Notebooks = notebooks no estilo Jupyter com células SQL + Python no Snowsight

Progresso32%

Domínio 1.5 — Conceitos de Armazenamento do Snowflake

Domínio 2.1 — Modelo e Princípios de Segurança do Snowflake

Contéudo do Curso

1. Domínio 1.1 — Arquitetura do Snowflake 2. Domínio 1.2 — Interfaces e Ferramentas do Snowflake 3. Domínio 1.3 — Hierarquia e Tipos de Objetos do Snowflake 4. Domínio 1.4 — Configurando Virtual Warehouses 5. Domínio 1.5 — Conceitos de Armazenamento do Snowflake 6. Domínio 1.6 — Recursos de IA/ML e Desenvolvimento de Aplicações 7. Domínio 2.1 — Modelo e Princípios de Segurança do Snowflake 8. Domínio 2.2 — Recursos de Governança de Dados 9. Domínio 2.3 — Monitoramento e Gerenciamento de Custos 10. Domínio 3.1 — Carregamento e Exportação de Dados 11. Domínio 3.2 — Ingestão Automatizada de Dados 12. Domínio 3.3 — Conectores e Integrações do Snowflake 13. Domínio 4.1 — Avaliação de Desempenho de Queries 14. Domínio 4.2 — Otimização de Desempenho de Queries 15. Domínio 4.3 — Cache do Snowflake 16. Domínio 4.4 — Transformação de Dados no Snowflake 17. Domínio 5.1 — Colaboração de Dados, Replicação e Continuidade de Negócios 18. Domínio 5.2 — Compartilhamento Seguro de Dados e Data Clean Rooms 19. Domínio 5.3 — Snowflake Marketplace e Native Apps