Fuente de analítica de Azure OpenAI

Utilice el conector de análisis de Azure OpenAI para comunicarse con el servicio Azure OpenAI de Microsoft, disponible dentro de los servicios cognitivos de Azure. Con este conector, puede enriquecer sus apps de Qlik Sense con profundidad contextual y analítica a partir de modelos de IA generativa, como los que impulsan ChatGPT.

Con el conector de análisis de Azure OpenAI, puede enviar datos desde el modelo de datos de su aplicación al servicio Azure OpenAI. Puede conectarse a esta fuente de análisis desde la página Crear del centro de actividades de Analítica o desde dentro de una app.

¿Qué es el Servicio de Azure OpenAI?

Habilitar puntos de conexión de ML en Qlik Cloud

Para trabajar con este conector, los puntos de conexión de Machine Learning deben estar habilitados en el centro de actividades de Administración. El conmutador se encuentra en Control de funciones, en la sección Configuración. Utilice el conmutador.

Para más información, vea Habilitar conexiones analíticas para puntos de conexión de aprendizaje automático.

Limitaciones

• Las API a las que se accede a través de este conector aplican una cuota de punto de conexión y una limitación de velocidad, que están sujetas a los términos individuales de sus servicios de Microsoft Azure.

• El uso del conector de análisis de Azure OpenAI afectará y limitará el rendimiento en la recarga de Qlik Sense y la capacidad de respuesta del gráfico. El grado en que este rendimiento se ve afectado depende de su caso de uso.

• Las diferentes configuraciones de este conector envían datos al servicio del punto de conexión con los siguientes límites:

  • OpenAI Completions API - Rows: Límite de solicitud de 25 filas por solicitud, con un tamaño de lote máximo de 20 filas enviadas a la vez.

  • OpenAI Chat Completions API - Rows: Límite de solicitud de 25 filas por solicitud, con un tamaño de lote máximo de una fila enviada a la vez.

• En un escenario en el que una aplicación se recarga con regularidad, es una buena práctica almacenar en caché las predicciones mediante un archivo QVD y solo enviar las nuevas filas al punto de conexión de predicción. Esto mejorará el rendimiento de la recarga de la aplicación de Qlik Sense y reducirá la carga en el punto de conexión.

• Si está utilizando un nombre de conexión relativo y si decide mover su app desde un espacio compartido a otro espacio compartido, o si mueve su app de un espacio compartido a su espacio privado, la conexión analítica tardará algún tiempo en actualizarse para reflejar la nueva ubicación del espacio.