迁移到 Snowflake Cortex AI 前要准备什么
先说清楚它是什么：Snowflake Cortex AI 属于「数据与分析」方向的在线服务，Snowflake 数据云中的大模型与 AI 函数。
换工具的成本常被低估，这篇按步骤列出迁移前后要做的事。
以从 Databricks 迁移为例
迁移不一定是「全面替换」。很多团队会先把一部分任务交给 Snowflake Cortex AI，与 Databricks 并行一段时间再决定。
迁移步骤
- 盘点资产：现在用的提示词、模板、知识库、自动化流程和历史产出。
- 确认导出方式：哪些能导出、格式是什么、哪些只能手工迁移。
- 挑 3 个典型任务（如「指标异动解读」「写 SQL 查询」）在两边同时做。
- 按同一张评分表比较结果。
- 迁移账号与权限，通知团队新的使用规范。
- 保留旧工具一段时间的只读访问，确认无遗漏后再停用。
对比测试用的任务
指标异动解读
适用情况：手头有一个突然下降的业务指标时。
日活本周下降了，请列出可能原因的排查清单，按「数据问题 / 产品变化 / 外部因素」分类，每项写明需要查看的数据。
交付前确认：先排查数据本身问题。
不建议迁移的情况
- 核心流程依赖 Databricks 特有的功能或集成。
- 团队刚刚完成培训，切换成本过高。
- 新工具的数据处理条款不满足要求。
更多可以试的用法
评测大模型应用
准备材料：一批真实用户问题和应用回答。
为这批回答设计评测：定义 4 个评分维度，写出评分标准，抽取 20 条进行人工打分，并统计各维度的问题类型。
交付前确认：评分标准清晰可复用。
数据清洗方案
适用情况：手头有一份有缺失和异常值的数据时。
分析这份数据的质量问题：缺失值比例、异常值、格式不一致的字段，给出处理建议，并说明每种处理方式对结论的影响。
验收标准：说明了处理对结论的影响。
自然语言问数
输入：一张销售明细表。
请基于这张表回答：上个季度销售额最高的 3 个地区是哪些？与前一季度相比变化多少？请同时给出你使用的计算方法或 SQL，便于我复核。
检查点：给出了可复核的计算过程。
常见问题：生成的 SQL 运行报错
提供准确的表结构和字段说明，先在测试库运行。
常见问题：AI 算出的数字和报表不一致
检查口径和过滤条件，要求它输出 SQL 或公式逐步复核。
常见问题：敏感数据暴露给模型
使用脱敏视图或只读账号，限制可访问的表。
概念补充：口径
指标的定义与计算规则，不同口径会得出不同结论。
概念补充：文本转 SQL
把自然语言问题转换为数据库查询语句。
适合人群：科研人员
科研人员可以用 Cortex 处理文献检索与阅读、实验记录与数据整理等工作。需要注意：遵守期刊和机构关于 AI 使用的披露要求，引用逐条核对。
适合人群：电商运营
电商运营可以用 Cortex 处理商品详情与主图、活动方案与客服话术等工作。需要注意：商品参数和促销规则必须与后台一致，避免虚假宣传。
写在最后
所有示例输出均为示意，不代表真实统计或效果承诺；请以自己的测试结果为准。
涉及个人信息、商业机密或受监管数据时，先确认 Snowflake Cortex AI 的数据处理条款，再决定能否使用。