主要观点：通过简单的 SQL 查询，利用 Snowflake Cortex 实现自动化情感分析和客户反馈分类，无需构建复杂机器学习算法和 MLOps，涵盖从创建样本反馈表到自动处理增量数据及可视化洞察的全过程。
关键信息：

• 需具备 Snowflake 账户及相关权限，有基本 SQL 知识。
• 步骤包括创建样本反馈表、用 Cortex 分类情感和类别、存储分类结果、用 TASK 自动化增量数据处理、可视化洞察等。
• 示例代码涵盖创建表、插入数据、分类查询、创建任务等。
• 最终可通过 Snowsight 构建仪表盘查看每周趋势。
  重要细节：
• 用CREATE OR REPLACE TABLE创建表，如customer.csat.feedback和customer.csat.feedback_classified。
• SNOWFLAKE.CORTEX.CLASSIFY_TEXT函数用于分类，可根据需求更改分类类别。
• 任务CUSTOMER.CSAT.FEEDBACK_CLASSIFIED每周日午夜 UTC 运行，处理新增数据。
• 可视化洞察通过特定 SQL 查询在 Snowsight 中进行。
• GitHub 上有全部代码和样本数据，地址为https://github.com/rvellaturi/demomart-feedback-insights。