Tutorial – Verwenden des OpenAI-Analysekonnektors in Qlik Cloud

In diesem Tutorial erfahren Sie, wie Sie mit dem OpenAI-Analysekonnektor arbeiten, um Ihre Qlik Sense Apps mit der kontextuellen Tiefe generativer KI-Modelle zu verbessern. Konkret erfahren Sie, wie Sie den Konnektor mit zwei verschiedenen Konfigurationen verwenden.

Sie können Ihre OpenAI-Analyseverbindung direkt in Ihr Datenmodell integrieren, sodass die damit generierten Daten vorab in die App geladen werden. Alternativ können Sie sie in Diagrammformeln verwenden. Das Tutorial zeigt, wie Sie die Arbeit mit dem Konnektor vorbereiten und wie Sie Verbindungen mit zwei verschiedenen Konfigurationen erstellen. Davon ausgehend werden Sie durch einfache Beispiele geführt, die Ihnen zeigen, wie Sie die Funktionen in Ihre Qlik Sense Apps integrieren.

Die Beispiele in diesem Tutorial können auch für die Arbeit mit dem Azure OpenAI-Analysekonnektor verwendet werden.

Einrichten Ihres OpenAI-Plattformkontos und der Qlik Cloud Umgebung

Bevor Sie mit dem OpenAI-Analysekonnektor arbeiten können, müssen Sie mehrere Schritte ausführen. Dazu zählen die Folgenden:

• Ein Konto bei der OpenAI-Plattform erstellen

• Einen OpenAI API-Schlüssel erhalten

• Die Analyseverbindungsfunktion aktivieren in Qlik Cloud

Alle Einzelheiten finden Sie unter Erste Schritte mit der OpenAI-Plattform.

Erstellen der Verbindungen

Erstellen Sie Verbindungen mit dem OpenAI-Analysekonnektor über den Hub oder über den Dateneditor. Nachdem Sie die Verbindungen erstellt haben, können Sie direkt mit der Arbeit mit der OpenAI-Plattform über das Ladeskript oder in Diagrammobjekten beginnen.

Gehen Sie folgendermaßen vor:

1. Erstellen Sie eine neue Verbindung mit OpenAI über den Dateneditor oder über den Hub. Im Dateneditor finden Sie den OpenAI-Konnektor unter Analysequellen.

2. Wählen Sie die zu verwendende Konfiguration aus. Verwenden Sie eine Konfiguration für jede erstellte Verbindung. Erstellen Sie für dieses Tutorial getrennte Verbindungen für jedes der folgenden Beispiele:

   • Beispiel 1: OpenAI Completions API (GPT-3) - Rows

   • Beispiel 2: OpenAI Completions API (GPT-3) - JSON Tables

   • Beispiel 3: OpenAI Chat Completions API (GPT-3.5, GPT-4) - Rows

   • Interaktives Beispiel: OpenAI Chat Completions API (GPT-3.5, GPT-4) - Rows

3. Authentifizieren Sie sich bei der Verbindung, indem Sie den OpenAI API-Schlüssel eingeben, den Sie im Vorbereitungsabschnitt dieses Tutorials erstellt haben.

4. Passen Sie die Standardparameterwerte an Ihre Bedürfnisse an.

   InformationshinweisSie müssen in den meisten Fällen den Parameterwert für Max. Token anpassen, damit die Verbindung Ihren Bedürfnissen entsprechend funktioniert. Dieser Parameter steuert die Größe der Antwort, die generiert wird.

5. Fügen Sie ein Verknüpfungsfeld hinzu, um die Verbindungsausgabe mit dem Datenmodell einer Ihrer Apps zu verknüpfen. Das hängt davon ab, an welchen Beispielen Sie arbeiten.

   • Geben Sie für die in Beispiel 1 bis 3 verwendeten Verbindungen RowId ein.

   • Lassen Sie diesen Parameter für das interaktive Beispiel leer.

6. Geben Sie für den Parameter Name einen eindeutigen Namenswert für jede erstellte Verbindung ein und geben Sie die von der Verbindung verwendete Konfiguration an. Sie benötigen diese Parameterwerte, wenn Sie im Ladeskript oder mit Diagrammformeln arbeiten.

   Verwenden Sie für die Tutorial-Beispiele Folgendes:

   • Beispiel 1: OpenAI Connection for Rows Completions (GPT-3)

   • Beispiel 2: OpenAI Connection for JSON Tables Completions (GPT-3)

   • Beispiel 3: Chat_Completions_GPT_3.5_4_Rows

   • Interaktives Beispiel: Interactive_Chat_Completions_GPT_3.5_4_Rows

7. Klicken Sie auf Create.

Beispiele

Nachdem Sie die Verbindung mit dieser Konfiguration erstellt haben, können Sie sie in Ihrem Ladeskript und in den Diagrammformeln verwenden, um mit OpenAI-Modellen zu kommunizieren.

Ein Beispiel für jeden Prozess finden Sie in den folgenden Lektionen.

Diese Beispiele sind eigenständig und können unabhängig voneinander bearbeitet werden.