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具备治理性、可信语义的数据层已成为 AI 就绪数据的基础能力。近日，Snowflake 正式宣布语义视图自动驾驶（Semantic View Autopilot，SVA） 全面上市。该系统能够基于现有查询与商业智能资产，自动生成语义视图。
问题在于定义缺失，而非大语言模型能力
2025 年，开发 AI 智能体的团队发现，即便最先进的模型也难以应对不一致的业务逻辑。真正的障碍并非 AI 能力，而是数据定义的缺失。
VTS 工程高级副总裁 Prashanth Sanagavarapu 指出：“构建并维护统一的语义层需要大量人工投入，以避免数据指标冲突。” 为此，我们推出语义视图自动驾驶方案，旨在自动化构建这一具备治理能力且可信的语义层。
“语义视图自动驾驶技术为我们的 AI 系统提供了统一且受控的业务指标理解框架……使我们能够提供可靠的个性化服务及 AI 驱动的交互体验，赢得客户的长期信任。”Simon AI 首席技术官 Matt Walker 表示。
Snowflake 自动化语义视图创建
语义视图不仅提供数据结构信息，更能阐释数据的业务含义与设计意图。它能够指导大语言模型（LLM）将原始数据转化为业务概念，但传统的创建过程往往耗时费力且高度依赖人工操作。
对数据团队而言，确保业务逻辑的一致性至关重要。然而，人工创建语义视图负担沉重，例如，产品团队定义“月度经常性收入”时，可能未意识到财务部门会排除一次性设置费用。这类隐藏规则通常仅在部署后、数据对不齐时才会暴露。
Snowflake 语义视图自动化功能（SVA）通过自动创建和管理语义视图来弥合这一鸿沟。该功能无需工程师从零开始编写定义，而是基于查询历史与可信商业智能资产，主动推荐从中学到的候选指标与筛选条件，使团队能够在数分钟内完成审核、认证与部署，而非耗费数周时间。
运作机制：基于共识模式的学习
SVA 的核心原理在于：您的语义定义已蕴藏于查询历史、数据使用情况及仪表板之中。这使语义建模从编码工作转变为治理优化——团队只需专注于审阅 SVA 自动发现的业务逻辑。这些经治理的定义将为 Snowflake Cortex Analyst、Cortex Agents 及 Snowflake Intelligence 提供支持，以获取更精准可信的结果。
SVA 通过分析以下三类关键信号实现这一过程。
模式识别与共识驱动提取
SVA 采用聚类算法分析查询模式与自然语言问题，以识别共识性业务逻辑。当存在冲突定义时（例如不同的“活跃用户”筛选条件），SVA 会将最高频出现的模式作为推荐方案提出。
例如：若 200 余次查询均将“活跃用户”计算规则定义为“用户参与度分数> 50 且 最后登录天数< 30”，则即使用户近期运行了不同条件的查询，SVA 仍会优先推荐此共识逻辑作为标准提案。
多源高置信信号学习
最高置信源通常来自现有商业智能（BI）仪表板，其中沉淀了多年的业务逻辑。Tableau 是 SVA 支持的首个 BI 工具，未来将通过我们 20 余家 OSI 合作伙伴接入更多平台。SVA 可在数分钟内将静态仪表板转化为对话式人工智能应用（详见实践操作指南）。
团队亦可直接上传可信 SQL 查询语句。SVA 将自动提取数据关系与业务指标，并将其存储为经过验证的查询模型供后续使用。得益于全程在 Snowflake 内部运行，SVA 能够直接分析真实业务数据。通过列基数分析可推断关系类型，进而智能生成优化建议，例如为提升精度推荐部署 Cortex Search 服务。
基于持续演化的使用模式进行迭代更新
SVA 通过监控用户查询模式，持续优化语义视图的时效性。例如当企业新增“专业版”订阅层级时，SVA 将自动识别包含 subscription_tier = 'pro' 的新查询模式，并主动建议将其纳入语义视图体系，确保业务规则演进过程中智能应答始终保持一致性。
从传统商业智能向 AI 智能体的转型，需要建立在数据使用实践而非 LLM 预设的语义基础之上。Semantic View Autopilot 通过真实使用场景驱动语义建模，为您提供当前最快捷的、具备治理能力的上下文感知 AI 实现路径，现已全面覆盖 Snowflake 所有支持 Cortex Analyst 服务的区域。
即刻开启智能语义视图之旅。欢迎在您的 Snowflake 账户中体验 SVA，并获取为 Cortex Analyst 构建语义视图的最佳实践指南。
原文地址：https://www.snowflake.com/en/blog/semantic-view-autopilot/
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