Conector de análisis OpenAI: ejemplo interactivo

Este ejemplo le permite importar una aplicación preconfigurada en Qlik Cloud, donde podrá aprender a crear expresiones de gráficos para controlar el uso de los datos de OpenAI y generar respuestas a medida que los usuarios realizan selecciones en la aplicación.

En este ejemplo se da por sentado que posee una comprensión básica de los conectores analíticos en Qlik Cloud. Para aclarar cualquiera de los conceptos clave, consulte los ejemplos del tutorial anterior y el resto de la documentación del conector OpenAI.

Este ejemplo utiliza la configuración "OpenAI Chat Completions API (GPT-3.5, GPT-4) - Rows" del conector.

Antes de comenzar:

Consideraciones

OpenAI aplica límites de frecuencia al uso de sus API. Esto significa que, dependiendo de la configuración del conector y del modelo de OpenAI que utilice, es posible que se restrinja el número de solicitudes que puede realizar en determinados intervalos de tiempo (por ejemplo, un minuto). Por este motivo, cada expresión de gráfico se ha descomentado hasta que sea necesario utilizarla, y es probable que únicamente se pueda evaluar una expresión de gráfico a la vez. Consulte la documentación de OpenAI sobre los límites de frecuencia para obtener más información.

Límites de frecuencia

Preparativos

Antes de poder completar este ejemplo, debe realizar los siguientes pasos:

• Cree una cuenta en la plataforma OpenAI

• Obtener una clave API de OpenAI

• Habilite la funcionalidad de conexión analítica en Qlik Cloud

• Cree una conexión aparte para este ejemplo (Interactive_Chat_Completions_GPT_3.5_4_Rows)

Para ver todos los detalles, consulte: Primeros pasos con la plataforma OpenAI y Crear las conexiones.

Descargue y cargue la app

Descargue la app de ejemplo aquí:

OpenAI Demo App - Complaints Analysis and Handling (Análisis y gestión de reclamaciones)

Cargue la app en su centro de control de Qlik Cloud Analítica.

¿Qué hay en la app?

La app contiene un pequeño conjunto de datos compuesto por comentarios de clientes, publicados en un sitio web de una empresa que ofrece diversos productos. Utilizaremos OpenAI para generar respuestas a modo de muestra y un análisis de la gravedad de los comentarios en función del comentario específico del cliente que seleccionemos en la app.

Ejercicios de expresiones de gráfico

Una vez que haya cargado la aplicación, ábrala y habilite la edición de sus hojas si es necesario. Puede que necesite convertir las hojas en privadas.

Las hojas de ejemplo utilizan la sintaxis de extensiones del lado del servidor para usar conectores de análisis en expresiones de gráfico. Las expresiones de gráfico hacen referencia a campos denominados ComplaintText y ProductDescription, que aparecen en el modelo de datos.

El objetivo de este ejercicio es mostrar cómo puede utilizar sentencias if en un entorno interactivo en el que el gráfico hace referencia a campos de su modelo de datos, para controlar la frecuencia con la que se calcula el gráfico. Esto reduce los costes en los que incurre OpenAI, ya que en este caso los gráficos solo se calculan cuando se realiza una única selección en un único campo.

Estos ejemplos están configurados para que solo se pueda evaluar una expresión del gráfico a la vez. Esto se debe a los posibles límites de frecuencia que podrían aplicarse a sus servicios OpenAI, impidiendo la evaluación de más de una expresión de gráfico simultáneamente.

Ejemplo 1

La primera hoja, Example 1, contiene un diseño básico de gráficos que muestran las métricas de una serie de reclamaciones de clientes. Los datos de origen incluyen las quejas individuales de los clientes junto con dimensiones, como el tipo de producto sobre el que se quejan, y una puntuación relativa a la gravedad, de 1 sobre 5. Hay objetos gráficos para mostrar una reclamación seleccionada en la tabla y para mostrar la respuesta de OpenAI sobre cómo un departamento de atención al cliente podría ayudar al cliente con su problema.

Haga lo siguiente:

1. Abra la primera hoja, Example 1.

2. En el modo de edición de opciones avanzadas, seleccione el recuadro amarillo Texto e imagen, titulado OpenAI Possible Starting Points.

3. En el panel de propiedades, en Datos, haga clic en bajo Expresión para abrir el editor de expresiones.

4. Elimine la doble barra inclinada // del inicio de la expresión. Esto descomenta la expresión, permitiendo que la expresión sea evaluada. La expresión ahora debería quedar así:

   if( count(distinct [ComplaintText]) = 1, endpoints.ScriptAggrStr('{"RequestType":"endpoint", "endpoint":{"connectionname":"Interactive_Chat_Completions_GPT_3.5_4_Rows","column":"choices.message.content"}}', 'draft generic starting points for ways a customer can fix an issue reported with '& [ProductDescription]))
                   

5. Salga del modo de edición.

6. En la tabla titulada Complaints - Reference Table, seleccione el valor de una sola celda en la columna ComplaintText.

El gráfico de OpenAI calcula ahora la respuesta a la queja seleccionada.

Borre la selección y pruebe a seleccionar otra queja. El gráfico se actualizará con la respuesta de OpenAI a la nueva selección.

Ejemplo 2

La segunda hoja, Example 2, contiene gráficos similares a los del Example 1. El objeto de OpenAI está ahora configurado para proporcionar un análisis de impresión general del comentario que selecciona un usuario. Esto proporciona detalles generales sobre la gravedad de la queja y puede ser útil para identificar cómo priorizar o empezar a abordar el comentario.

Haga lo siguiente:

1. Si aún no lo ha hecho, añada la doble barra inclinada // de nuevo a la expresión del objeto de OpenAI en la hoja Example 1.

2. Abra la segunda hoja, Example 2.

3. En el modo de edición de opciones avanzadas, seleccione el recuadro amarillo Texto e imagen, titulado OpenAI Initial Impression.

4. En el panel de propiedades, en Datos, haga clic en bajo Expresión para abrir el editor de expresiones.

5. Elimine la doble barra inclinada // del inicio de la expresión. Esto descomenta la expresión, permitiendo que la expresión sea evaluada. La expresión ahora debería quedar así:

   if( count(distinct [ComplaintText]) = 1, endpoints.ScriptAggrStr('{"RequestType":"endpoint", "endpoint":{"connectionname":"Interactive_Chat_Completions_GPT_3.5_4_Rows","column":"choices.message.content"}}', 'provide a short description of how severe the following customer complaint is: ' & [ComplaintText]))

6. Salga del modo de edición.

7. En la tabla titulada Complaints - Reference Table, seleccione el valor de una sola celda en la columna ComplaintText.

El gráfico de OpenAI calcula ahora la respuesta a la queja seleccionada.

Borre la selección y pruebe a seleccionar otra queja. El gráfico se actualizará con la respuesta de OpenAI a la nueva selección.