AI 에이전트의 컨텍스트를 풍부하게 만드는 손쉬운 방법: Snowflake Intelligence와 Cortex Knowledge Extensions

Digital illustration of Snowflake Intelligence icon surrounded by concentric blue rings.

AI 에이전트는 기업 운영 방식을 완전히 바꿔 놓을 거라고들 말합니다. 더 높은 효율성, 더 깊은 인사이트, 더 빠른 의사 결정을 가져올 것이라고요. 하지만 이 담대한 약속의 실현이 쉽지만은 않습니다. AI가 가져올 수 있는 혁신은 접근할 수 있는 정보의 수준에 달려 있기 때문입니다. AI 에이전트는 기업 내부 데이터 처리에는 뛰어나지만, 조직의 울타리를 넘어 저작권이 있는 출판물, 유료 연구, 그리고 실시간 뉴스 등 생생하고 의미 있는 인사이트를 제공할 수 있는 풍부한 지식에는 접근하지 못합니다.

이러한 과제를 해결하기 위해 Snowflake는 Snowflake Cortex Knowledge Extensions를 정식 출시했습니다. 이를 통해 기업은 AI 솔루션과 독점 외부 콘텐츠를 공정하고 투명한 방식으로 쉽게 연결할 수 있는 명확한 경로를 확보할 수 있습니다. Cortex Knowledge Extensions는 The Associated Press, The Washington Post, Gannett | USA TODAY Network, Stack Overflow, Packt Publishing, PubMed(Snowflake 게시) 등 최고의 공급자를 통해 Snowflake Marketplace에서 제공됩니다.

Snowflake Marketplace provides a simplified way for enterprises to license premium content for AI use cases.

그림 1. Snowflake Marketplace을 활용하면 AI 사용 사례를 위한 프리미엄 콘텐츠의 라이선스 이용이 간편해집니다.

Snowflake는 이러한 약속을 완전히 실현하려면 기업 내부 데이터와 외부 전문 지식을 원활하게 결합할 수 있는 AI 시스템이 필요하다는 것을 잘 알고 있습니다. 현재 공개 미리 보기로 제공되는 Snowflake Intelligence는 비즈니스 사용자가 신뢰할 수 있는 외부 소스를 손쉽게 통합하면서 엔터프라이즈 데이터와 자연스럽게 대화할 수 있도록 지원하는 혁신적인 장점을 제공합니다. 이러한 에이전트형 경험은 전체 데이터 생태계에서 더 깊은 인사이트를 확보하고 의사 결정을 가속화할 수 있도록 지원합니다.

과제: AI와 외부 전문 지식의 격리 해소

파운데이션 모델은 강력한 도구이지만, 수개월 또는 수년 전 데이터로 학습되었기 때문에 최신 현안에 대한 지식은 부족합니다. 데이터 엔지니어는 즉시 사용 가능한 솔루션이 없는 플랫폼에서는 복잡하고 신뢰성이 낮은 스크래핑 방식을 직접 구축하고 관리해야 하는 경우가 많습니다.

또한 기업은 규정 준수와 거버넌스 문제가 고민거리입니다. 이는 기업용 구독 서비스에 일반적으로 퍼블리셔가 설정한 AI 사용 제한 조항이 포함되어 있기 때문입니다. 엔터프라이즈 IT 보안은 프롬프트나 컨텍스트가 지식재산권으로 간주되는 경우가 많아, 이를 보안 경계 밖으로 전송하는 것을 제한할 수 있습니다.

반면 콘텐츠 소유자와 퍼블리셔는 자신들의 지식재산권이 적절한 보상이나 출처 표시 없이 AI 학습에 사용될 것을 우려하고 있습니다.

“"Packt는 AI 시대 기술 콘텐츠의 무결성 및 신뢰성 유지를 매우 중요하게 여기고 있습니다. 당사의 Cortex Knowledge Extension CodeSolver는 AI 환경의 중요한 문제점인 출처 불명 문제를 해결하고 있습니다. 우리는 모든 솔루션에 저작자를 명시함으로써 콘텐츠의 정확성과 권위를 보장합니다. 개발자와 기업은 자신들이 받는 답변이 전문가가 검토한 검증된 출처를 기반으로 한다는 것을 알고 신뢰할 수 있습니다. 일반적이거나 검증되지 않은 콘텐츠를 생성하는 다른 도구와 달리, CodeSolver는 투명성과 신뢰를 핵심 가치로 삼고, 혁신을 이끌고 정확성에 기여하는 전문가들의 공로를 인정합니다."

Oliver Huggins

Vice President of Product, Packt

추론 기반 에이전트형 AI 어시스턴트가 급속히 성장하면서, 퍼블리셔들은 수익화 방안이 없다는 이유로 웹 검색 도구에서 자사 콘텐츠를 적극적으로 차단하고 있습니다. 어쩔 수 없는 이해 충돌이죠. 기업은 신뢰할 수 있고 비즈니스와 관련성 있는 퍼블리셔의 외부 전문 지식과 컨텍스트로 AI를 보강하고자 합니다. 반면 콘텐츠 공급자는 수익화 경로와 함께 자신의 작업이 보호된다는 보장을 필요로 합니다.

Snowflake의 해법: Cortex Knowledge Extensions

Snowflake는 Snowflake Marketplace에서 제공되는 Cortex Knowledge Extensions로 이 과제를 해결합니다. Cortex Knowledge Extensions는 양측 모두에 이익이 되도록 설계되었습니다. 기업은 Snowflake Intelligence(PuPr)와 같은 에이전트 및 AI 애플리케이션을 서드 파티 공급자와 퍼블리셔의 독점적 컨텍스트와 지식으로 손쉽게 보강할 수 있으며, 동시에 지식재산권 보호와 콘텐츠 소유자에 대한 적절한 출처 표시를 보장합니다.

기업의 데이터 및 AI 팀은 Cortex Knowledge Extensions를 통해 실질적인 혜택을 얻을 수 있습니다.

복잡하고 신뢰성이 낮은 스크래핑 관행을 피할 수 있습니다. 스크래핑, 청크 분할, 추론, 모델 학습 없이도 프리미엄 퍼블리셔의 고품질 AI용 데이터 소스에 빠르게 접근할 수 있습니다.
학습 과정 없이도 손쉽게 AI 컨텍스트를 강화할 수 있습니다. 에이전트가 조직 내 모든 정형 및 비정형 데이터에 접근할 수 있을 뿐 아니라, 최신 서드 파티 콘텐츠와 지식을 검색 증강 생성(RAG)으로 연결할 수 있습니다. 응답에는 명확한 인용이 포함되며, 신속한 검증을 위해 관련 출처로 연결됩니다.
기업 보안과 규정 준수에 대한 신뢰를 구축합니다. 프롬프트는 공급자와 공유되지 않으며, AI 및 에이전트 사용 사례에서 콘텐츠를 활용할 수 있도록 적절한 라이선스가 갖춰져 있습니다.

Cortex Knowledge Extensions의 작동 방식

Cortex Knowledge Extensions는 RAG와 Snowflake Cortex Search를 활용하여 AI 앱과 시스템에서 외부 데이터를 보안과 거버넌스가 확보된 방식으로 사용할 수 있도록 지원합니다. Snowflake Cortex Search는 지연이 낮고 품질이 높은 시맨틱 검색 엔진으로, 사용자나 에이전트 프롬프트에 맞는 관련 문서를 공급자 콘텐츠 전반에서 찾아냅니다. 이는 Snowflake의 제로-ETL Secure Data Sharing 기능을 활용한 것으로, 콘텐츠 소유자가 언제든지 자사 콘텐츠에 대한 접근 권한을 취소할 수 있도록 합니다. 무엇보다도, Cortex Knowledge Extensions의 출력에는 신뢰성과 정확성을 높이기 위해 원본 콘텐츠에 대한 인용과 링크가 포함됩니다. 이는 RAG 아키텍처를 따르기 때문에 AI 출력이 실제 콘텐츠 소스에 기반하게 됩니다.

Publishers share a searchable index of their data to customers, delivering proprietary knowledge to the customers' AI agents.

그림 2. 퍼블리셔는 검색 가능한 데이터 인덱스를 고객과 공유하는 방식을 통해 자사의 지식 재산을 고객 AI 에이전트에 제공합니다.

제공자 설정: 콘텐츠 소유자와 퍼블리셔는 자사 데이터에 Cortex Search 서비스를 설정한 뒤 Snowflake Marketplace에 게시하거나 비공개로 공유할 수 있습니다. 제공자는 기업 고객의 요구에 따라 목록에 실시간 데이터 갱신뿐 아니라 아카이브 콘텐츠도 포함할 수 있습니다.
콘텐츠 확보: 기업은 Snowflake Marketplace에서 직접 AI용 콘텐츠를 탐색하고 체험하며 구매할 수 있습니다. 설치가 완료되면 공유 Cortex Search 서비스가 고객의 Snowflake 계정에 표시됩니다. 사용자는 전체 콘텐츠를 볼 수는 없고 '대화'만 나눌 수 있는데, 이는 퍼블리셔의 콘텐츠가 모델 학습에 사용되는 것을 방지하는 데 매우 중요합니다. 예를 들어, 사용자는 강철 가격 변동에 따른 자사의 리스크에 대해 설명해 달라고 질문할 수 있습니다. 다단계 에이전트형 추론을 활용해 Snowflake Cortex AI는 Snowflake Cortex Analyst를 통해 SQL 쿼리를 실행하여 강철 상품에 대한 현재 투자를 평가하고, Cortex Search를 사용해 Cortex Knowledge Extensions 뉴스 소스를 탐색하여 잠재적인 지정학적 위험을 파악할 수 있습니다.

AI 통합: 이러한 소스를 Snowflake Intelligence의 에이전트에 손쉽게 연결할 수 있어, 팀은 엔터프라이즈 데이터와 라이선스 콘텐츠를 모두 활용해 실제 비즈니스 인사이트를 얻을 수 있습니다. 라이선스 콘텐츠를 시스템이나 애플리케이션에 통합하기 위해 사용자는 자신이 선호하는 대규모 언어 모델(LLM)을 통해, 그리고 곧 공개 미리 보기로 제공될 Snowflake MCP 서버를 통해 Cortex AI API를 프롬프트할 수 있습니다.

Snowflake Intelligence allows users to talk to data internal to an enterprise as well as easily connect external, premium data sources.

그림 3. Snowflake Intelligence를 통해 사용자는 기업 내부 데이터뿐만 아니라 외부의 프리미엄 데이터도 쉽게 이용할 수 있습니다.

Snowflake Intelligence 소개

Snowflake Intelligence는 이러한 강력한 기능이 결집되는 통합 인터페이스 역할을 합니다. 현재 공개 미리 보기로 제공되는 이 에이전트형 경험은 정형 및 비정형 데이터를 자연어로 다룰 수 있도록 지원하여, 비즈니스 사용자가 데이터와 상호작용하는 방식을 혁신하고 있습니다.

기존의 문서 검색 중심 AI 솔루션과 달리, Snowflake Intelligence는 Cortex Analyst와 같은 검증된 기술을 활용해 엔터프라이즈 데이터에 대해 더욱 정확한 SQL 쿼리를 직접 생성하는 동시에, Cortex Knowledge Extensions를 통해 외부 지식 소스도 활용합니다. 이러한 이중 기능 덕분에 사용자는 ‘업계 동향 대비 자사 3분기 매출 실적 평가와 그 실적에 영향을 미치는 외부 요인 분석’과 같은 복잡한 질문을 던지고, 내부 지표와 관련 시장 인텔리전스를 결합한 포괄적인 답변을 받을 수 있습니다.

Snowflake Intelligence screenshot showing results of a natural language query.

그림 4. Snowflake Intelligence 공개 미리 보기는 ai.snowflake.com에서 이용할 수 있습니다.

Snowflake Intelligence의 차별성은 Snowflake의 강력한 보안 및 거버넌스 프레임워크 위에 구축된 엔터프라이즈급 기반에 있습니다. 모든 대화에서 기존의 역할 기반 접근 제어, 데이터 마스킹 정책, 거버넌스 규칙이 자동으로 적용되어, 사용자는 권한이 부여된 데이터에 기반한 인사이트만 받을 수 있습니다.

이러한 원활한 보안 계승은 애플리케이션 계층에서 권한을 다시 정의할 필요를 없애고, 인사이트가 생성되는 과정을 투명하게 보여줍니다. 기업은 이제 Snowflake Intelligence를 활용해 누구에게나 데이터 접근을 보장하고, 비즈니스 사용자에게 셀프 서비스형 인사이트를 제공하며, 데이터 팀을 단순 지원 역할에서 전략적 역량 강화의 주체로 발전시킬 수 있습니다. 이 모든 과정은 강력한 데이터 보호와 규정 준수 통제 하에 이루어집니다.

에이전트를 위한 프리미엄 콘텐츠 활용 사례

Snowflake Marketplace에서 제공되는 프리미엄 발행물을 AI 어시스턴트와 에이전트 시스템에 통합함으로써, 기업은 다양한 부서와 산업 전반에서 혁신적인 역량을 발휘할 수 있습니다.

금융 서비스: 위험 분석과 투자 전략을 강화합니다. AP Business News 기반 AI 어시스턴트는 ‘이번 분기 강철 상품의 위험 수준’을 묻는 질문에 대한 답변으로 시장 변동성과 상품에 영향을 미치는 지정학적 요인에 대한 실시간 인사이트를 제공합니다. 이를 통해 보다 나은 정보에 입각한 기민한 재무 의사 결정을 내릴 수 있습니다.
기술: 개발자의 작업 효율을 높이고 문제 해결 과정을 간소화합니다. LLM은 Stack Overflow 콘텐츠나 Packt Publishing 교재를 활용해 프로그래밍 과제에 대한 맞춤형 답변을 제공할 수 있습니다. 예를 들어, 개발자가 ‘TypeError: unhashable type: list’ 오류가 발생했다며 질문할 수 있습니다. 어떻게 해야 하는지 물으면, 내부 개발 환경에서 신속하고 적절한 지침을 받을 수 있습니다.
시장 조사: 더 정교하고 정확한 감성 분석과 경쟁 인텔리전스를 수행합니다. AI 어시스턴트는 CB Insights의 전문가 연구를 활용해 소비 동향, 경쟁 구도, 신흥 시장 기회를 더욱 심층적으로 분석할 수 있으므로, 이를 바탕으로 보다 영향력 있는 비즈니스 전략을 수립할 수 있습니다.
라이프 사이언스: 신약 개발 연구와 임상 분석을 가속화합니다. PubMed Biomedical Research Corpus의 연구 논문과 학술지를 LLM에 통합하면, 연구자들은 “당뇨병이 없는 성인 비만 환자에서 Tirzepatide는 약 68~72주간의 체중 감량 효과와 위장관 부작용으로 인한 중단률에서 세마글루타이드와 어떻게 비교되는가?”와 같은 복잡한 질문을 던질 수 있습니다. 이를 통해 문헌 검토에 소요되는 시간을 크게 단축하고, 새로운 치료 경로를 식별하는 데 도움을 줍니다.
일반 비즈니스 운영 및 전략 기획: 특정 산업별 적용을 넘어, The Associated Press, USA TODAY Network, The Washington Post 등의 출처에서 제공하는 최신 뉴스와 동향으로 비즈니스 질문을 맥락화하는 기능은 광범위한 가치를 제공합니다. 이를 통해 경영진은 특정 주제에 대한 브리핑을 신속히 받고, 브랜드 평판을 실시간으로 모니터링하며, 고객 계정과 관련된 맥락을 파악하고, 산업 변화, 규제, 사회적 인식 등에 선제적으로 대응함으로써 경쟁 우위를 확보할 수 있습니다.

기업은 Snowflake Intelligence와 Snowflake Marketplace의 Cortex Knowledge Extensions를 활용해 자사 데이터를 고가치 외부 지식 및 컨텍스트와 원활하게 결합할 수 있습니다. 이는 AI 애플리케이션의 정확성과 활용도를 높일 뿐 아니라, 신뢰할 수 있는 정보를 AI 기반 인력에게 직접 제공함으로써 보다 나은 정보에 입각한 기민하고 경쟁력 있는 조직을 구축하는 데 기여합니다.