Otimização automática de prompts e modelos em funções de IA no Snowflake

A otimização de funções de IA permite buscar implementações melhores para funções personalizadas de IA, avaliando candidatos alternativos de modelos e prompts com base em um conjunto de dados e métrica consistentes.### Para que serveImagine que você tem uma função de IA que classifica chamados de suporte e quer gastar menos sem perder precisão. O recurso ajuda a:- Avaliar vários modelos candidatos usando os mesmos dados e critérios de pontuação.- Identificar o modelo mais econômico que atende aos requisitos de qualidade.- Gerar configurações alternativas de prompt e modelo sem reescrever tudo manualmente.- Criar uma função de IA otimizada e reutilizável a partir do resultado selecionado.### Como usarPara executar uma otimização, crie o experimento com uma especificação em formato YAML e execute-o.sqlCREATE OR REPLACE EXPERIMENT my_db.my_schema.redact_opt_exp TYPE = 'AI_FUNCTION_OPTIMIZATION' FROM SPECIFICATION $$function: function_name: "my_db.my_schema.redact(VARCHAR)"metrics: - name: redaction_matchdataset: name: my_db.my_schema.redaction_ds version: v1 column_mapping: argument_mapping: text: text_col ground_truth: expected_outputoptimization: models: - claude-haiku-4-5 reflection_model: claude-sonnet-4-5 strategy: quality_first budget: ultra-light$$;EXECUTE EXPERIMENT my_db.my_schema.redact_opt_exp;O que acontece nesse código:1. Cria um experimento do tipo AI_FUNCTION_OPTIMIZATION apontando para a função existente.2. Define a métrica de avaliação e o conjunto de dados versionado com o mapeamento de colunas.3. Lista o modelo candidato e o modelo de reflexão utilizado para gerar as melhorias.4. Executa o experimento de forma assíncrona em computação serverless.Depois de rodar o experimento, inspecione os resultados e promova a melhor implementação:sqlSHOW RUNS IN EXPERIMENT my_db.my_schema.redact_opt_exp;SHOW RUN METRICS IN EXPERIMENT my_db.my_schema.redact_opt_exp RUN ITER_7;CREATE OR REPLACE AI FUNCTION my_db.my_schema.redact_tuned(text VARCHAR) RETURNS VARCHAR FROM EXPERIMENT my_db.my_schema.redact_opt_exp RUN ITER_7;O que acontece nesse código:1. Lista todas as execuções e gera o relatório do experimento.2. Exibe as métricas de uma execução específica para verificar o desempenho.3. Cria uma nova função de IA reutilizável baseada no candidato escolhido.### O que retornaCampo | Descrição---|---val_score | Qualidade no conjunto de validação (0 a 1).test_score | Qualidade no conjunto de teste isolado para execuções na fronteira.cost_compared_to_seed | Custo do candidato em relação à base inicial.is_frontier | Indica se o candidato faz parte da fronteira eficiente de qualidade e custo.run_type | Tipo de execução (seed, accepted ou rejected).model | Modelo utilizado no candidato.function_impl | Implementação ajustada gerada.### Limitações e requisitos- Estágio: Public Preview.- O alvo deve ser uma função criada com CREATE AI FUNCTION; funções SQL padrão não são aceitas.- A função deve conter exatamente uma chamada a AI_COMPLETE.- O conjunto de dados deve ser um objeto versionado SNOWFLAKE.ML.DATASET com no máximo 1.000 linhas.- Requer privilégios de criação de experimento e a role SNOWFLAKE.CORTEX_USER.