Sorgente di analisi di Amazon Titan (Amazon Bedrock)
Ultimo aggiornamento: 08/09/2026Utilizzare il connettore di analisi Amazon Titan (Amazon Bedrock) per la comunicazione con Amazon Titan, per aggiungere alle tue Qlik Sense applicazioni funzioni contestuali e analitiche dalla tecnologia di IA generativa e dei modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM).
Il connettore Amazon Bedrock - Converse API consente di connettersi all'API universale Amazon Bedrock per i modelli di generazione di testo, compresi uno o più modelli disponibili tramite questo connettore. Per funzionalità più avanzate, considerare la possibilità di sostituire le connessioni che usano la configurazione Amazon - Titan Text G1 - Express di questa connessione con le connessioni Amazon Bedrock - Converse API.
Per ulteriori informazioni, vedere Sorgente di analisi di Amazon Bedrock - Converse API.
Con il connettore di analisi Amazon Titan (Amazon Bedrock), è possibile inviare i dati dall'input del consumatore dell'applicazione o dai dati caricati nello script a Amazon Titan. È possibile connettersi a questa sorgente di analisi dalla pagina Crea nel centro attività Analisi, Script o all'interno di un'applicazione.
Prerequisiti
Per utilizzare questo connettore, è necessario essere un utente di AWS con una Chiave di accesso e una Chiave segreta. È necessario inoltre disporre dell'autorizzazione bedrock:invokemodel.
Abilitazione degli endpoint di ML in Qlik Cloud
Per utilizzare questo connettore, è necessario abilitare gli endpoint di machine learning nel centro attività Amministrazione. L'interruttore è posizionato nella sezione Controllo funzione delle Impostazioni.
Per ulteriori informazioni, vedere Abilitazione delle connessioni di analisi per gli endpoint di machine learning.
Limitazioni
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Le configurazioni differenti del connettore inviano i dati al servizio dell'endpoint con i seguenti limiti:
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Amazon - Titan Text G1: limite della richiesta di 25 righe per ogni richiesta, con dimensioni massime per il lotto di una riga inviata alla volta.
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Amazon - Titan Embeddings G1 - Text: limite della richiesta di 1000 righe per ogni richiesta, con dimensioni massime per il lotto di una riga inviata alla volta.
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Le risorse disponibili sui servizi in cui il modello è stato distribuito influiranno e limiteranno le prestazioni nel ricaricamento di Qlik Sense e nella reattività dei grafici.
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In uno scenario in cui un'applicazione viene ricaricata regolarmente, si consiglia di memorizzare nella cache le predizioni di machine learning usando un file QVD e inviare solo le nuove righe all'endpoint. Ciò migliorerà le prestazioni di ricaricamento dell'applicazione Qlik Sense e ridurrà il carico sull'endpoint modello.
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Se si sta utilizzando un nome di connessione relativo, e si decide di spostare la propria applicazione da uno spazio condiviso a un altro spazio condiviso, o se si sposta la propria applicazione da uno spazio condiviso al proprio spazio personale, ci vorrà del tempo affinché la connessione di analisi venga aggiornata per riflettere la nuova posizione nello spazio.
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Non è possibile creare e gestire connessioni a questo connettore in Gestione dati all'interno di un'applicazione di analisi.