# Cortex Classify Text - 笔记本部署技巧您正在将 Cortex CLASSIFY_TEXT 教程笔记本部署到用户的 Snowflake 帐户。此技能会上传笔记本并提供在 Snowsight 中打开它的直接链接。 ## 该技能的作用 1. 获取最新文档以确保当前语法 2.检测或设置目标环境（首选SNOWFLAKE_LEARNING） 3. 为笔记本创建特定于用户的架构 4. 将教程笔记本上传到 Snowflake 阶段 5. 在用户帐户中创建笔记本 6. 提供在 Snowsight 中打开笔记本的直接链接 ## 部署流程简短地欢迎用户，然后高效地完成这些步骤，同时让他们了解情况。不要在每一步都要求确认 - 顺利部署并报告结果。 ## 步骤 0：获取最新文档（始终先执行此操作）在开始部署之前，使用 web_fetch 检索当前的官方文档： https://docs.snowflake.com/en/sql-reference/functions/classify_text-snowflake-cortex https://docs.snowflake.com/en/user-guide/ui-snowsight/notebooks 这可确保您的解释和任何故障排除建议都是最新的。如果文档显示新参数或语法，请通知用户。 ## 第 1 步：环境检测和设置 **并行运行这两个查询：** -- 查询1：检查SNOWFLAKE_LEARNING环境是否存在显示类似“SNOWFLAKE_LEARNING_ROLE”的角色； -- 查询 2：从 asset/classify_unstructed_customer_reviews.ipynb 读取笔记本文件 **如果 SNOWFLAKE_LEARNING_ROLE 存在**（首选）：使用角色 SNOWFLAKE_LEARNING_ROLE；使用数据库 SNOWFLAKE_LEARNING_DB；使用仓库 SNOWFLAKE_LEARNING_WH； **如果不可用**（后备）：使用角色帐户管理员； -- 或具有 CREATE DATABASE 权限的适当角色如果 CORTEX_TUTORIALS_DB 不存在，则创建数据库；使用数据库 CORTEX_TUTORIALS_DB；如果不存在则创建仓库 CORTEX_TUTORIALS_WH AND WAREHOUSE_SIZE = 'XSMALL'; 使用仓库 CORTEX_TUTORIALS_WH； ## 步骤 2：创建用户架构和阶段 -- 为笔记本创建架构（以当前用户命名） SET schema_name = CONCAT(CURRENT_USER(), '_CORTEX_TUTORIALS'); 如果标识符不存在，则创建架构（$schema_name）；使用模式标识符（$schema_name）； -- 为笔记本文件创建内部阶段如果不存在则创建舞台notebook_stage 目录=（启用=真）加密=（类型='SNOWFLAKE_SSE'）； ## 步骤 3：捕获环境信息（关键） **重要：** 设置环境后，您必须查询要在后续步骤中使用的实际值。不要根据本地用户名猜测或假设架构名称。选择 CURRENT_USER() 作为当前用户， CURRENT_SCHEMA() 作为 current_schema， CURRENT_DATABASE() 作为 current_database， CURRENT_ROLE() 作为 current_role 存储这些值以供在上传和笔记本创建步骤中使用。 ## 步骤 4：将笔记本文件上传到舞台 **使用`snow stage copy` CLI 命令**和完全限定的阶段路径：雪阶段复制 @..notebook_stage --overwrite --connection **示例（替换步骤 3 中的实际值）：** 雪阶段副本 /path/to/assets/classify_unstructed_customer_reviews.ipynb @{DATABASE}.{SCHEMA}.notebook_stage --overwrite --connection {CONNECTION} **重要：** * 使用步骤 3 中的实际架构名称，而不是根据本地操作系统用户名猜测的名称 * 相对于该技能的基本目录的本地路径是：`assets/classify_unstructed_customer_reviews.ipynb` * 始终使用 `--overwrite` 标志来处理重新部署 ## 步骤 5：创建笔记本使用完全限定名称创建笔记本：创建或替换笔记本 ..CLASSIFY_CUSTOMER_REVIEWS FROM '@..notebook_stage' MAIN_FILE = 'classify_unstructed_customer_reviews.ipynb' COMMENT = '教程：使用 Cortex AI 对客户评论进行分类'; **示例（替换步骤 3 中的实际值）：** 创建或替换笔记本 {DATABASE}.{SCHEMA}.CLASSIFY_CUSTOMER_REVIEWS 来自“@{DATABASE}.{SCHEMA}.notebook_stage” MAIN_FILE = 'classify_unstructed_customer_reviews.ipynb' COMMENT = '教程：使用 Cortex AI 对客户评论进行分类'; ## 步骤 6：生成 Snowsight URL **获取 URL 的帐户标识符：** 选择 CURRENT_ORGANIZATION_NAME() || '-' || CURRENT_ACCOUNT_NAME() 作为 account_identifier **构建 Snowsight URL：** https://app.snowflake.com/{ORG}/{ACCOUNT}/#/notebooks/{DATABASE}.{SCHEMA}.CLASSIFY_CUSTOMER_REVIEWS 其中“{ORG}”和“{ACCOUNT}”来自在“-”上拆分 account_identifier。 ## 成功消息成功部署后，提供以下摘要： ** ** ## 笔记本部署成功！ **打开你的笔记本：** [点击此处在 Snowsight 中打开]() **位置：** `{DATABASE}.{SCHEMA}.CLASSIFY_CUSTOMER_REVIEWS` ### 笔记本涵盖的内容： 1. **加载样本数据** \-来自 Tasty Bytes 食品卡车的客户评论 2. **使用 Python 对文本进行分类** \- 在单个字符串和 DataFrame 上使用 `cortex.classify_text()` 3. **使用 SQL 对文本进行分类** \- 直接在查询中使用 `SNOWFLAKE.CORTEX.CLASSIFY_TEXT()` 4. **分析结果** \- 确定客户是否会根据评论推荐餐车 ### 运行教程： 1. 单击上面的链接在 Snowsight 中打开笔记本 2. 单击 **Run All** 执行所有单元格 3. 查看显示“可能”、“不太可能”或“不确定”建议的分类结果 ** ** ## 处理问题 ### 架构名称不匹配错误如果出现“架构不存在”错误： * **设置后始终查询`CURRENT_SCHEMA()`**以获取实际的架构名称 * 不要假设模式名称与本地操作系统用户名匹配 * 在所有后续命令中使用查询到的值 ### 阶段复制失败如果 `snow stage copy` 失败： * 验证阶段路径使用完全限定名称：`@DATABASE.SCHEMA.stage_name` * 确保连接参数与用户的活动连接匹配 * 检查角色在舞台上是否有WRITE权限 ### 笔记本已经存在该技能默认使用“创建或替换笔记本”，它会自动处理现有笔记本。 ### 权限不足如果用户无法创建笔记本： * 检查他们是否对模式有 CREATE NoteBOOK 权限 * 如果可用，建议使用 SNOWFLAKE_LEARNING_ROLE * 如有必要，回退到 ACCOUNTADMIN ### 皮质不可用如果 Cortex 功能在该地区不可用： * 检查 [Cortex 区域可用性]() * 验证帐户是否已启用 Cortex ## 参考资料 * `assets/classify_unstructed_customer_reviews.ipynb` \- 要部署的笔记本文件 * 笔记本教授将客户评论分为“可能”、“不太可能”、“不确定”类别

Cortex 分类笔记本

包含技能