Source analytique Azure OpenAI

Utilisez le connecteur analytique Azure OpenAI pour communiquer avec le service Azure OpenAI de Microsoft, disponible dans les Services cognitifs d'Azure. Ce connecteur vous permet d'enrichir vos applications Qlik Sense d'informations analytiques et contextuelles approfondies provenant de modèles d'IA générative tels que ceux qui alimentent ChatGPT.

Grâce au connecteur analytique Azure OpenAI, vous pouvez envoyer des données du modèle de données de votre application au service Azure OpenAI. Vous pouvez vous connecter à cette source analytique depuis le hub ou au sein d'une application.

Présentation du service Azure OpenAI

Activation des points de terminaison ML dans Qlik Cloud

Pour travailler avec ce connecteur, il convient d'activer des points de terminaison d'apprentissage machine dans la Console de gestion. Il est possible de le faire sous Contrôle de fonction dans la section Paramètres. Utilisez le switch.

Pour plus d'informations, voir Activation de connections analytiques pour des points de terminaison d'apprentissage machine.

Restrictions

• Les API accessibles via ce connecteur appliquent un quota de points de terminaison et une limitation de débit soumis aux conditions d'utilisation individuelles de vos services Microsoft Azure.

• L'utilisation du connecteur analytique Azure OpenAI aura un impact sur les performances de chargement et de réactivité des graphiques Qlik Sense et les limitera. Le niveau d'affectation de ces performances dépend de votre cas d'utilisation.

• Les différentes configurations de ce connecteur envoient des données au service de point de terminaison dans les limites suivantes :

  • OpenAI Completions API - Rows : Limite de requête de 25 lignes par requête, avec une taille de lot maximale de 20 lignes envoyées à la fois.

  • OpenAI Chat Completions API - Rows : Limite de requête de 25 lignes par requête, avec une taille de lot maximale d'une ligne envoyée à la fois.

• Dans un scénario dans lequel une application est régulièrement chargée, la meilleure pratique consiste à mettre en cache les prédictions via un fichier QVD et à envoyer uniquement les nouvelles lignes au point de terminaison de prédiction. Cela améliore les performances de chargement de l'application Qlik Sense et réduit la charge sur le point de terminaison.

• Si vous utilisez un nom de connexion relatif et si vous décidez de déplacer votre application d'un espace partagé vers un autre espace partagé, ou si vous la déplacez d'un espace partagé vers votre espace privé, il faudra du temps pour que la connexion analytique se mette à jour afin de refléter le nouvel emplacement d'espace.