Descontinuada
Snowflake · SF-GAI · Intermediate
SnowPro Specialty: Gen AI (GES-C01)
Prepare-se para o exame SnowPro Specialty: Gen AI (GES-C01) (SF-GAI) com questões de prática ilimitadas no estilo da prova, feitas a partir dos domínios oficiais, e explicações com IA para cada resposta. Comece grátis.
Esta certificação foi descontinuada.
Visão geral
Sobre o exame
A certificação SnowPro Specialty: Gen AI (GES-C01) valida conhecimentos na construção de aplicações de IA generativa em Snowflake, incluindo as funções Snowflake Cortex AI, pipelines de Retrieval-Augmented Generation (RAG), tipos de dados vetoriais e pesquisa, engenharia de prompts para LLM e fine-tuning. Avalia a capacidade de aproveitar as funcionalidades GenAI nativas do Snowflake para casos de uso práticos.
Esta certificação destina-se a engenheiros de IA/ML, desenvolvedores de aplicações e especialistas em plataformas de dados que implementam soluções de IA generativa em Snowflake. Demonstra a capacidade de utilizar LLMs, arquiteturas RAG e Snowflake Cortex para aplicações GenAI em produção.
Domínios do exame
O que cai na prova
O exame é composto por 60 questões — escolha múltipla e resposta múltipla — a serem completadas em 85 minutos. As questões cobrem quatro domínios: Cortex AI Functions & LLM Integration (30 %), RAG Pipeline Design (25 %), Vector Data Types & Search (25 %) e Fine-Tuning & Prompt Engineering (20 %). A pontuação de aprovação é de 750 em 1000. As funções Cortex AI e o design RAG representam mais de metade do exame.
Understand Snowflake Cortex capabilities, LLM integration, and Gen AI concepts within the Snowflake platform.
Use Snowflake Cortex LLM functions including COMPLETE, EXTRACT_ANSWER, SENTIMENT, SUMMARIZE, and TRANSLATE.
Implement governance, security, and compliance for Gen AI workloads in Snowflake.
Formato
O que esperar
Atenção
Onde os candidatos travam
Candidatos com experiência em frameworks GenAI gerais mas que não conhecem as implementações Cortex específicas, os tipos de dados vetoriais e os padrões RAG nativos do Snowflake frequentemente não estão preparados para as questões específicas da plataforma.
- 01Cortex COMPLETE vs. externo — Não compreender quando usar Cortex COMPLETE (chamada LLM nativa no Snowflake) em vez de chamadas a APIs externas (OpenAI, Anthropic via External Functions) leva a erros nas decisões de arquitetura.
- 02Design de pipelines RAG — Não conhecer como construir pipelines RAG no Snowflake — incluindo fragmentação de documentos, geração de embeddings, armazenamento vetorial e pesquisa por similaridade — causa erros em questões de design de aplicações.
- 03Tipos de dados vetoriais — Não compreender os tipos de dados vetoriais nativos do Snowflake, as funções de similaridade vetorial e como escalam em comparação com bases de dados vetoriais externas leva a erros em questões de modelação de dados.
- 04Fine-Tuning vs. Prompting — Confundir quando se deve realizar fine-tuning de um LLM via Cortex (comportamento específico de domínio) em vez de engenharia de prompts (aprendizagem em contexto, exemplos) causa erros em questões de estratégia.
Detalhes
Logística do exame
Oferecido online através do Snowflake Certification Portal. Disponível em inglês. A certificação é válida por 2 anos. A renovação requer recertificação ou créditos de educação contínua. O custo do exame é de 250 USD. Pré-requisito: certificação SnowPro Core ativa.