Snowflake Cortex Searchについて

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Cortex Searchのチュートリアルを3つやってみた https://zenn.dev/churadata/articles/da7eae290b6ae4 大まかな流れ 1. データをStageにPut 2. TableにLoad 3. CORTEX SEARCH SERVICEをCreate 4. Streamlit in Snowflakeで検索アプリを実装 5. 検索してみる © 2025 Chura DATA inc. PROPRIETARY & CONFIDENTIAL. 検索アプリを作ってみる

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© 2025 Chura DATA inc. PROPRIETARY & CONFIDENTIAL. 検索アプリを作ってみる：CORTEX SEARCH SERVICEをCreate オプション説明 ON chunk 検索対象のカラム ATTRIBUTES 検索結果のフィルタリングに使える WAREHOUSE 検索サービスを更新するのWAREHOUSE TARGET_LAG ソースクエリで指定されたベーステーブルの更新から遅れる最大時間 EMBEDDING_M ODEL multilingual-e5-large, nv-embed-qa-4, snowflake-arctic-embed- l-v2.0, voyage-multilingual-2, e5-base-v2, snowflake-arctic- embed-m, snowflake-arctic-embed-m-v1.5 AS サービスが作成されるベース・テーブルを定義するクエリを指定

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Credit Consumption Table • AI Services - Serving costs • 6.3 Credits per GB/mo of indexed data • AI Services - Embedding costs（100万トークン毎） • Cortex Embed Text 1024 – multilingual-e5-large 0.05 • Cortex Embed Text 1024 – nv-embed-qa-4 0.05 • Cortex Embed Text 1024 – snowflake-arctic-embed-l-v2.0 0.05 • Cortex Embed Text 1024 – voyage-multilingual-2 0.07 • Cortex Embed Text 768 – e5-base-v2 0.03 • Cortex Embed Text 768 – snowflake-arctic-embed-m 0.03 • Cortex Embed Text 768 – snowflake-arctic-embed-m-v1.5 0.03 © 2025 Chura DATA inc. PROPRIETARY & CONFIDENTIAL. 追加情報：コスト①