Perplexity выпустила App Connector для Snowflake: Computer отвечает на вопросы на естественном языке

Perplexity запустила App Connector for Snowflake, который позволяет командам обращаться к данным в Snowflake через Computer, задавая вопросы на естественном языке и получая готовые ответы и аналитические выводы без необходимости писать SQL или ждать очереди запросов к команде данных. Это ускоряет получение инсайтов для компаний, уже хранящих данные в Snowflake: платформа используется сотнями компаний из Fortune 500, а Connector доступен сегодня для планов Pro, Max и Enterprise.

После подключения Connector в интерфейсе появляется контекстный слой в Settings → Connectors: администратор может запустить Generate data map, затем открыть View knowledge для редактирования карты данных. Процесс генерации карты зависит от объёма и сложности платформы данных и может занимать до 90 минут. На основе этой карты Connector переводит естественноязыковые вопросы в SQL с учётом общей семантики данных, чтобы выдавать готовые таблицы, агрегаты и аналитические выводы.

Концепция и семантический слой появились из внутреннего опыта Perplexity: команда разработала Slackbot, который обращался к Snowflake и отвечал на вопросы о продуктовой телеметрии, тикетах поддержки и других сигналах. Для этого создали общий семантический слой, где описаны важные таблицы, ключевые метрики и правила трансляции типовых вопросов в SQL. Внутри компании команды выполняют до 3 000 таких внутренних запросов в неделю, что послужило основой для публичного Connector.

Connector спроектирован с упором на безопасность и контроль доступа: он уважает существующие механизмы Snowflake, включая Role — Based Access Control (RBAC). Администраторы выбирают, к каким базам, схемам и таблицам имеет доступ каждый пользователь, и могут ограничить права только чтением. Perplexity рекомендует использовать User OAuth, чтобы каждый пользователь подключался под собственной учётной записью; при удалении роли или отключении Snowflake доступ через Connector прекращается. Компания также подчёркивает, что данные не используются для обучения моделей.

Для инженерных и продуктовых команд появление Connector означает более быструю проверку гипотез и автоматизацию повторяющихся запросов: от прогнозирования спроса на ближайшие недели и планирования штата до выделения растущих сегментов клиентов и перераспределения маркетингового бюджета по лучшим кампаниям. Одновременно администраторы сохраняют согласованность общих бизнес‑определений и логику расчётов через центральный семантический слой, что помогает избежать рассинхронизации метрик при росте числа пользователей и запросов.