2026 年，智能体将在企业级应用中取得哪些实质性突破？点击下载《2026 年 AI 与数据发展预测》白皮书，获悉专家一手前瞻，抢先拥抱新的工作方式！
概述
本快速入门指南旨在指导您构建一个 IPO 研究智能体，该智能体充分利用 Snowflake Cortex 的核心功能。通过本指南，您将完成以下任务：
配置账户，以便访问美国证券交易委员会（SEC）的 EDGAR 数据库及 Finnhub 等各类 API 接口；
将指定季度的 SEC S-1 文件下载至内部存储阶段；
创建数据表，用于引用上述文件，并通过 EDGAR API 的独立端点补充额外的维度信息，同时为相关数据构建语义视图；
设计数据处理流程，运用 AI_EXTRACT 函数进行数据提取；
构建能够调用 Finnhub 实时股票市场数据的处理流程；
下载领先机构发布的市场预测报告（PDF 格式），并对这些报告执行文档处理，同时配置 Cortex 搜索功能；
创建具备推理能力并可调用上述各步骤所涉及的 Cortex AI 服务的 Cortex 智能体。
准备工作
一个具有 ACCOUNTADMIN（账户管理员）权限的 Snowflake 账户。注意：试用账户不支持此操作，因为外部访问集成功能未对试用账户开放。
构建内容
一个配备多种工具的 Cortex 智能体，它将利用 Snowflake Intelligence 的交互式用户界面。
开始使用
环境设置
打开新的 SQL 工作表并运行以下命令。要打开新的 SQL 工作表，请选择“项目»工作表”，然后点击蓝色加号按钮并选择 SQL 工作表。
USE ROLE SYSADMIN;CREATE OR REPLACE DATABASE IPO_RESEARCH_DB;USE DATABASE IPO_RESEARCH_DB;CREATE OR REPLACE WAREHOUSE IPO_RESEARCH_WH WAREHOUSE_SIZE = SMALL AUTO_SUSPEND = 60 AUTO_RESUME = TRUE;GRANT USAGE ON WAREHOUSE IPO_RESEARCH_WH TO ROLE SYSADMIN;USE WAREHOUSE IPO_RESEARCH_WH;EDGAR 数据准备
概述
本环节将通过上传并执行一个 Snowflake Python Notebook，实现以下流程：下载 SEC EDGAR 数据库中的 S-1 文件，构建维度数据表，创建数据提取程序，并最终建立语义视图。
步骤 1.1：导入 EDGAR 数据库 Python 笔记本
接下来，请导入已配置的 Python 笔记本。该笔记本将从 EDGAR 数据库中下载 S-1 文件，创建相关数据表，并构建 AI_EXTRACT 函数。您可先通过以下链接下载笔记本文件。
导入方式：在 Snowflake 界面中，点击“+”按钮>>选择“Notebook” >>选择“导入.ipynb 文件”，完成上传。
请确保以下配置正确：
运行环境：选择“在容器上运行”（必须，因为需要使用 SEC 提供的自定义.whl 文件）；
查询仓库：选择“IPO_RESEARCH_WH”。如在下拉菜单中未找到该选项，请刷新页面后重试。
步骤 1.2：添加必要的第三方依赖包
在调用 EDGAR 接口进行数据查询前，您需要安装以下两个软件包：
请访问上述链接页面，分别下载对应软件包的.whl 文件。随后，在“探索”列中点击加号，选择“从本地上传”，将下载好的文件上传至您的笔记本环境。
步骤 1.3：运行笔记本
接下来即可运行笔记本。建议您按照单元格顺序手动逐一执行。若在执行 test_connection 或 get_s1_filers_list 单元格时遇到“名称或服务未知”的错误提示，可能需要结束当前会话并重新启动，以确保 EAI 已正确附加并启用至笔记本及当前会话。具体操作步骤如下：
结束会话：点击右上角“活跃”笔记本状态旁的下拉箭头，选择“结束会话”；
重启会话并执行必要单元格：重新从头开始执行各单元格，但需跳过 create_sec_eai 单元格。
补充说明：
根据 get_s1_filers_list 单元格顶部的配置设定，当前我们正在下载 2025 年第一季度的 S-1 申报文件；
由于 EDGAR 数据库存在访问限流机制，download_s1 和 sec_company_names 单元格各自可能需要最多 10 分钟的执行时间，请耐心等待。
Finnhub API 准备工作
概述
创建免费的 Finnhub.io 账户，并完成必要配置，以便通过其 API 接口获取实时股票数据。
步骤 2.1：注册 Finnhub 账户
请访问 Finnhub 官网完成账户注册。注册成功后，您将获得一个 API 密钥，并可免费使用部分接口，调用频率限制为每分钟 60 次。
步骤 2.2：导入并运行 Finnhub 集成配置笔记本
接下来，请导入一个 Python 笔记本。该笔记本将创建一组新的网络规则、外部访问集成（EAI）以及用于调用 API 的存储过程。请采用与之前相同的笔记本导入方式。
点击此处下载笔记本。
由于无需使用自定义库，我们将采用由代码库支持的笔记本。您的配置界面应如下图所示：
导入完成后，请务必在 create_secret 代码单元格中填入您的 API 密钥。完成此步骤后，您可以按顺序依次运行所有单元格。
市场报告准备
概述
在本步骤中，我们将从多家机构导入市场预测与研究类的 PDF 报告，利用 AI_PARSE_DOCUMENT 函数进行文档解析处理，并基于处理后的信息创建 Cortex Search 服务。
步骤 3.1：新建 SQL 工作表，设置上下文并创建新阶段
点击左侧导航栏中的“+”号，选择“SQL 工作表”，并执行以下命令：
USE ROLE SYSADMIN;USE WAREHOUSE IPO_RESEARCH_WH;USE DATABASE IPO_RESEARCH_DB;USE SCHEMA PUBLIC;-- create new stage for market reports CREATE or REPLACE STAGE market_reportsDIRECTORY = (ENABLE = TRUE)ENCRYPTION = (TYPE = 'SNOWFLAKE_SSE')COMMENT = 'Stage for financial firms market report PDFs';步骤 3.2：上传 PDF 文件
接下来，通过界面将市场报告 PDF 文件上传至新建的阶段。具体操作步骤如下：在左侧数据库浏览器中找到 MARKET_REPORTS 阶段，将鼠标悬停在该阶段上，点击弹出窗口右上角的“展开(expand)”图标，在新标签页中打开该阶段的专属界面。若该阶段未在浏览器中显示，请刷新页面后重试。
在新标签页中，点击右上角的“+文件”，上传市场报告的 PDF 文件。这些文件可在此处的压缩包中找到——请确保解压后，将 PDF 作为单个文件上传。
步骤 3.3：创建目标表并执行文档处理
返回 SQL 工作表，执行以下命令以创建用于存储文档处理输出的目标表，随后运行 AI_PARSE_DOCUMENT 函数。
-- Step 1: Create table to store parsed PDF contentCREATE OR REPLACE TABLE MARKET_REPORTS ( file_name VARCHAR, file_path VARCHAR, page_index INT, content TEXT, parsed_at TIMESTAMP_LTZ DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP());-- Step 2: Parse PDFs using AI_PARSE_DOCUMENT and load into tableINSERT INTO MARKET_REPORTS (file_name, file_path, page_index, content)SELECT SPLIT_PART(RELATIVE_PATH, '/', -1) AS file_name, RELATIVE_PATH AS file_path, page.value:index::INT AS page_index, page.value:content::TEXT AS contentFROM DIRECTORY(@market_reports), LATERAL FLATTEN( input => SNOWFLAKE.CORTEX.AI_PARSE_DOCUMENT( TO_FILE('@market_reports', RELATIVE_PATH), {'mode': 'LAYOUT', 'page_split': true} ):pages ) AS pageWHERE RELATIVE_PATH ILIKE '%.pdf';
步骤 3.4：创建 Cortex 搜索服务
执行以下命令以创建 Cortex 搜索服务：
-- Step 3: Create Cortex Search ServiceCREATE OR REPLACE CORTEX SEARCH SERVICE market_reports_search ON content ATTRIBUTES file_name, page_index, parsed_at WAREHOUSE = IPO_RESEARCH_WH TARGET_LAG = '1 hour' COMMENT = 'Search service for market outlook reports'AS SELECT content, file_name, page_index, parsed_at FROM IPO_RESEARCH_DB.PUBLIC.MARKET_REPORTS; 可选：步骤 3.5：测试 Cortex 搜索
您可以通过以下 SQL 语句测试 Cortex 搜索功能：
SELECT PARSE_JSON( SNOWFLAKE.CORTEX.SEARCH_PREVIEW( 'market_reports_search', '{ "query": "market trends inflation", "columns": ["content", "file_name", "page_index"], "limit": 10 }' ))['results'] AS search_results;Cortex 智能体设置
回顾
在开始配置 Cortex 智能体之前，我们先总结一下已完成的前序工作：
已加载一个季度的 S-1 文件档案；
已基于 S-1 文件创建了一个语义模型以及一个 AI_EXTRACT 存储过程；
已创建了用于从 Finnhub 的 API 获取实时股票信息的存储过程；
已加载来自不同机构的市场报告 PDF，完成了文档处理，并创建了一个 Cortex 搜索服务。
下一步是设置一个 Cortex 智能体，使其能够利用上述所有功能作为工具，进行推理并决策如何执行 IPO 研究。
步骤 4.1：创建 Cortex 智能体
在导航栏中，点击 AI 与机器学习> AI Studio，然后点击 Cortex 智能体 下方的“尝试”。在结果页面的右上角点击“创建智能体”。在弹出的模态窗口中，按如下方式命名/配置智能体：
步骤 4.2：配置智能体
接下来，我们将开始指导智能体并设置它可以使用的工具。
在“描述”字段中添加以下内容：
这是一个能够对私有公司和上市公司进行研究的智能体，其目标是发现那些已提交 S-1 文件并正准备进行 IPO 的成功公司。
工具部分
点击“工具”标签页；我们将在此部分开始为智能体添加工具。
1. Cortex Analyst：创建一个基于我们在第一步中创建的语义模型的 Cortex Analyst 服务，以供智能体使用。点击 Cortex Analyst 对应的“+添加”按钮，并按如下配置进行匹配：
2. Cortex 搜索服务：配置市场报告 Cortex 搜索服务将如何作为工具使用。确保 ID 列和标题列设置正确。点击 Cortex 搜索旁边的“+添加”按钮，并按以下配置进行匹配：
3. 自定义工具：指导智能体如何利用自定义工具，例如存储过程。点击自定义工具旁边的"+添加"按钮，选择 IPO_RESEARCH_DB.PUBLIC 内容，然后进入以下三个存储过程的配置：
GET_STOCK_FUNDAMENTALS(VARCHAR)；
GET_STOCK_PRICE(VARCHAR)；
EXTRACT_S1_INFO(VARCHAR, VARCHAR)。
注意：务必为 AI_EXTRACT 的参数提供简短描述，因为其对格式较为敏感。
建议将工具名称与给定的存储过程名称保持一致，并利用 Cortex 生成式 AI 功能来生成描述。
最后，点击右上角的"保存"按钮，保存智能体配置。
步骤 4.3：测试/使用智能体
现在我们已准备好测试智能体！在右侧模态窗口中，您可以基于配置测试智能体的推理能力和工具调用效果。以下测试流程将验证上一步配置的所有工具功能：
查询预测/情绪报告
“根据市场研究，哪些行业与板块表现潜力突出？”
“人工智能是否仍属于值得投资的强势领域？”
寻找关联公司并分析其 S-1 文件
“是否有能源企业提交了 S-1 申请？”
“根据招股说明书说明这些公司的主营业务，并解释提交 S-1 文件的目的”
对标上市公司分析
“这些公司是否有已上市的竞争对手？它们过去 12 个月表现如何？”
操作提示：
1. 在智能体对话界面右上角点击“显示追踪记录”，可实时查看推理过程和工具调用效能。若出现通用性回复或空值结果，该功能将帮助您定位工具配置问题。
2. 通过左侧（配置面板）的“智能体编排”模块，可运用提示工程调优智能体行为。该模块支持：编排工具调用策略、设定应答规则指南、配置预算阈值。
当智能体成功实现全工具调用时即完成配置，后续可选择性通过 Snowflake Intelligence 平台进行深度测试与应用部署。
总结与资源
恭喜！您已成功搭建了一个能够展示 IPO 研究能力的 Cortex 智能体。经过适当的调整与完善，您将更有把握发掘出下一个值得投资的独角兽企业！
本课要点
EDGAR S-1 文件的上传与数据处理工程；
创建可供 Cortex 智能体调用的各类工具；
基于语义视图的 Cortex Analyst 功能；
AI_EXTRACT 存储过程的应用；
通过 Finnhub API 实现实时股票信息查询的存储过程；
Cortex 智能体的创建与配置。
原文地址：https://www.snowflake.com/en/developers/guides/cortex-agent-ipo-research-assistant/
点击链接立即报名注册：Ascent - Snowflake Platform Training - China，更多 Snowflake 精彩活动请关注专区。
