Snowflake는 RAG를 뛰어넘어 수천 개의 문서를 쿼리하고 집계하는 새로운 인텔리전스를 구축합니다

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Snowflake는 RAG를 뛰어넘어 수천 개의 문서를 쿼리하고 집계하는 새로운 인텔리전스를 구축합니다 완벽가이드

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Snowflake는 RAG를 뛰어넘어 수천 개의 문서를 쿼리하고 집계하는 새로운 인텔리전스를 구축합니다

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Snowflake는 RAG를 뛰어넘어 수천 개의 문서를 쿼리하고 집계하는 새로운 인텔리전스를 구축합니다

Enterprise AI에는 데이터 문제가 있습니다. 수십억 달러의 투자와 점점 더 발전하는 언어 모델에도 불구하고 대부분의 조직은 여전히 ​​문서 저장소에 대한 기본적인 분석 질문에 답할 수 없습니다. 범인은 모델 품질이 아니라 아키텍처입니다. 기존 검색 증강 생성(RAG) 시스템은 대규모 문서 세트 전체를 분석하고 집계하는 것이 아니라 검색하고 요약하도록 설계되었습니다. Snowflake는 BUILD 2025 컨퍼런스에서 발표한 포괄적인 플랫폼 전략을 통해 이러한 제한 사항에 정면으로 맞서고 있습니다. 회사는 Openflow와의

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Enterprise AI에는 데이터 문제가 있습니다. 수십억 달러의 투자와 점점 더 발전하는 언어 모델에도 불구하고 대부분의 조직은 여전히 ​​문서 저장소에 대한 기본적인 분석 질문에 답할 수 없습니다. 범인은 모델 품질이 아니라 아키텍처입니다. 기존 검색 증강 생성(RAG) 시스템은 대규모 문서 세트 전체를 분석하고 집계하는 것이 아니라 검색하고 요약하도록 설계되었습니다. Snowflake는 BUILD 2025 컨퍼런스에서 발표한 포괄적인 플랫폼 전략을 통해 이러한 제한 사항에 정면으로 맞서고 있습니다

상세 분석

. 회사는 Openflow와의 데이터 통합, Snowflake Postgres와의 데이터베이스 통합, 대화형 테이블을 통한 실시간 분석을 포괄하는 인프라 개선과 함께 정형 및 비정형 데이터 분석을 통합하도록 설계된 엔터프라이즈 인텔리전스 에이전트 플랫폼인 Snowflake Intelligence를 공개했습니다. 목표: 기업이 대규모로 AI를 운영하는 것을 방해하는 데이터 사일로와 아키텍처 병목 현상을 제거합니다. 핵심 혁신은 수천 개의 문서를 동시에 분석할 수 있는 Snowflake Intelligence의 새로운 기능인 Agentic Document Analytics입니다. 이로 인해 기업은 “비밀번호 재설정 정책은 무엇입니까?”와 같은 기본 조회에서 벗어나게 됩니다.

정리

“지난 6개월 동안 내 고객 지원 티켓에 있는 제품 영역별 주간 언급 수를 보여주세요.”와 같은 복잡한 분석 쿼리에 대해 설명합니다. RAG 병목 현상: 분석에서 샘플링이 실패하는 이유 전통적인 RAG 시스템은 문서를 벡터 표현에 삽입하고 이를 벡터 데이터베이스에 저장한 다음 사용자가 질문할 때 의미상 가장 유사한 문서를 검색하는 방식으로 작동합니다. “RAG가 작동하려면 검색하는 모든 답변이 현재 게시된 방식으로 이미 존재해야 합니다.” Jeff Hollan, 책임자 Snowflake의 Cortex AI 에이전트는 언론 브리핑 중 VentureBeat에 설명했습니다. “제가 RAG에 대해 생각하는 패턴은 마치 사서와 같아서 질문을 받고 ‘이 책은 이 특정 페이지에 답이 있습니다’라고 알려줍니다.” 그러나 이 아키텍처는 조직이 집계 분석을 수행해야 할 때 근본적으로 중단됩니다. 예를 들어, 기업에 100,000개의 보고서가 있고 특정 사업체에 대해 설명하는 모든 보고서를 식별하고 해당 보고서에서 논의된 모든 수익을 합산하려는 경우 이는 간단한 작업이 아닙니다.”

자주 묻는 질문

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