Source analytique Amazon Titan (Amazon Bedrock)

Utilisez le connecteur analytique Amazon Titan (Amazon Bedrock) pour communiquer avec Amazon Titan en enrichissant vos applications Qlik Sense d'informations analytiques et contextuelles approfondies provenant de la technologie d'IA générative et de la technologie LLM (Large Language Model - Grand modèle de langage).

Avec le connecteur analytique Amazon Titan (Amazon Bedrock), vous pouvez envoyer à Amazon Titan des données provenant de l'entrée du consommateur de l'application ou des données chargées dans votre script. Vous pouvez vous connecter à cette source analytique depuis la page Créer du centre d'activités Analyses, de Script ou au sein d'une application.

Amazon Titan est un fournisseur de modèles de fondation adaptés à plusieurs cas d'utilisation différents. Le connecteur analytique Amazon Titan (Amazon Bedrock) prend en charge les variantes de modèle suivantes :

• Titan Text Express

• Titan Embeddings

Amazon Titan

Conditions préalables requises

Pour pouvoir utiliser ce connecteur, vous devez être un utilisateur AWS disposant d'une clé d'accès et d'une clé secrète. Vous devez également être titulaire de l'autorisation bedrock:invokemodel.

Activation des points de terminaison d'apprentissage automatique dans la Qlik Cloud

Pour pouvoir utiliser ce connecteur, il convient d'activer des points de terminaison d'apprentissage automatique dans le centre d'activités Administration. Il est possible de le faire sous Contrôle de fonction dans la section Paramètres.

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

Limitations

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

  • Amazon - Titan Text G1 : limite de requête de 25 lignes par requête, avec une taille de lot maximale d'une ligne envoyée à la fois.

  • Amazon - Titan Embeddings G1 - Text : limite de requête de 1 000 lignes par requête, avec une taille de lot maximale d'une ligne envoyée à la fois.

• Les ressources disponibles sur les services sur lesquels le modèle a été déployé impacteront et limiteront les performances de chargement de Qlik Sense et de réactivité du graphique.

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

• 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 personnel, il faudra du temps pour que la connexion analytique se mette à jour afin de refléter le nouvel emplacement d'espace.