OpenAI-Analysequelle

Verwenden Sie den OpenAI-Analysekonnektor für die Kommunikation mit der interaktiven OpenAI-Plattform und nutzen Sie in Ihren Qlik Sense Apps die kontextuelle und analytische Tiefe generativer KI-Modelle, wie sie auch bei ChatGPT zum Einsatz kommen.

Mit dem OpenAI-Analysekonnektor können Sie Daten von der App-Nutzereingabe oder von in Ihrem Skript geladenen Daten an OpenAI senden. Sie können über den Hub, den Skript-Editor oder von einer App aus eine Verbindung zu dieser Analysequelle herstellen.

OpenAI

Erste Schritte mit der OpenAI-Plattform

Bevor Sie den OpenAI-Analysekonnektor in Ihren Qlik Sense Apps verwenden können, müssen Sie die folgenden vorbereitenden Schritte durchführen. Sie müssen auch Machine Learning-Endpunkte in Qlik Cloud aktivieren. Siehe Aktivieren von ML-Endpunkten in Qlik Cloud.

Nachdem Sie diese Schritte durchgeführt haben, sind Sie bereit, eine Verbindung zu dem OpenAI-Analysekonnektor herzustellen. Weitere Informationen finden Sie unter Erstellen einer OpenAI-Verbindung.

Erstellen eines Plattform-Kontos

Um den OpenAI-Konnektor zu verwenden, benötigen Sie ein Konto bei der OpenAI-Plattform. Informationen zum Erstellen eines Kontos bei der OpenAI-Plattform finden Sie unter Welcome to the OpenAI platform. Beachten Sie, dass sich dieses Konto von dem ChatGPT-Konto unterscheidet, das von OpenAI angeboten wird, und dass es sich dabei um zwei unterschiedliche, getrennt abgerechnete Dienste handelt.

Derzeit werden die Konten mit zeitlich begrenztem Guthaben angeboten. Nachdem Sie dieses Guthaben verbraucht haben, benötigen Sie ein zahlungspflichtiges Konto, um die OpenAI-Dienste zu verwenden. Diese Geschäftsbeziehung wird zwischen Ihnen und OpenAI abgeschlossen. Qlik stellt lediglich die Nutzung der APIs im Rahmen von Qlik Cloud bereit.

Die Nutzung der OpenAI API und der darüber bereitgestellten Modelle unterliegt den von OpenAI festgelegten Geschäftsbedingungen. Beachten Sie auch die Best Practices für Stabilität, Genauigkeit und Sicherheit im Zusammenhang mit diesen Diensten. Viele davon finden Sie auf der OpenAI-Website.

Generieren eines OpenAI API-Schlüssels

Nachdem Sie ein OpenAI-Konto eingerichtet haben, müssen Sie einen API-Schlüssel auf der OpenAI-Plattform generieren. Informationen zum Erstellen und Verwalten von API-Schlüsseln für die OpenAI-Plattform finden Sie unter API-Schlüssel.

Der von Ihnen generierte geheime Schlüssel wird nur einmal angezeigt. Daher müssen Sie sich den Schlüssel sofort nach der Erstellung notieren und sicher aufbewahren.

Aktivieren von ML-Endpunkten in Qlik Cloud

Für die Arbeit mit diesem Konnektor müssen ML-Endpunkte in der Verwaltungskonsole aktiviert werden. Der Schalter befindet sich im Abschnitt Einstellungen unter Funktionssteuerung.

Weitere Informationen finden Sie unter Aktivieren von Analyseverbindungen für Endpunkte für maschinelles Lernen.

Beschränkungen

• Die OpenAI API erzwingt eine Kontingent- und Geschwindigkeitsbeschränkung für Endpunkte, die den individuellen Bedingungen Ihres OpenAI-Kontos unterliegt. Weitere Informationen finden Sie in der Referenzdokumentation zur OpenAI API. Siehe API-Referenz.

• Die Nutzung des OpenAI-Analysekonnektors wirkt sich auf die Reaktionsschnelligkeit von Ladevorgängen und Diagrammen in Qlik Sense aus und beschränkt diese. Wie stark diese Beeinträchtigung ist, hängt von Ihrem Anwendungsfall ab.

• Die einzelnen Konfigurationen dieses Konnektors senden Daten an den Endpunktdienst mit den folgenden Einschränkungen:

  • OpenAI Completions (GPT-3) - Rows: Anfragelimit von 25 Zeilen pro Anfrage mit einer maximalen Batchgröße von 20 gleichzeitig gesendeten Zeilen.

  • OpenAI Completions (GPT-3) - JSON Tables: Anfragelimit von 25 Zeilen pro Anfrage mit einer maximalen Batchgröße von 20 gleichzeitig gesendeten Zeilen.

  • OpenAI Chat Completions (GPT-3.5, GPT-4) - Rows: Anfragelimit von 25 Zeilen pro Anfrage mit einer maximalen Batchgröße von einer gesendeten Zeile.

  • OpenAI Embeddings: Anfragelimit von 100.000 Zeilen pro Anfrage mit einer maximalen Batchgröße von 1000 gleichzeitig gesendeten Zeilen.

• In einem Szenario, in dem eine Anwendung regelmäßig geladen wird, besteht die Best Practice darin, die Prognosen für maschinelles Lernen anhand einer QVD-Datei zwischenzuspeichern und nur die neuen Zeilen an den Endpunkt zu senden. Dies verbessert die Leistung des Ladevorgangs der Qlik Sense Anwendung und reduziert die Last am Modellendpunkt.

• Wenn Sie einen relativen Verbindungsnamen verwenden und entscheiden, Ihre App aus einem freigegebenen Bereich in einen anderen freigegebenen Bereich bzw. in Ihren persönlichen Bereich zu verschieben, dauert es eine bestimmte Zeit, bis die Analyseverbindung aktualisiert wird und den neuen Bereichsspeicherort angibt.

Detaillierte Beispiele

Beispiele für die Arbeit mit dem OpenAI-Analysekonnektor finden Sie unter Kurze Beispiele und Tutorial – Verwenden des OpenAI-Analysekonnektors in Qlik Cloud.