# Amazon Titan (Amazon Bedrock) 接続の作成

Amazon Titan と通信するには、Amazon Titan (Amazon Bedrock) 分析ソースへの接続を作成します。分析 アクティビティ センター、データ ロード エディタ、または スクリプト の [作成] ページで接続を作成します。

情報メモ

Amazon Bedrock - Converse API コネクタを使用すると、このコネクタで利用可能な 1 つまたは複数のモデルを含む、テキスト生成モデル用の Amazon Bedrock のユニバーサル API に接続できます。 より高度な機能を利用するには、この接続の Amazon - Titan Text G1 - Express 構成を使用する接続を Amazon Bedrock - Converse API 接続に置き換えることを検討してください。

詳細については、「[Amazon Bedrock - Converse API 分析ソース](https://help.qlik.com/ja-JP/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/LoadData/ac-bedrock-converse-api-overview.htm)」を参照してください。

これらの接続から受信したデータはロード スクリプトやチャートの数式で使用でき、Qlik Sense 分析アプリケーションを強化します。

## 構成と構成可能な設定

以下にリストされているいずれかの構成で分析接続をセットアップします。

[Amazon Titan モデル](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/model-parameters-titan.html)のパラメーターの詳細については、Amazon Bedrock のドキュメントを参照してください。

### Amazon - Titan Text G1

Amazon - Titan Text G1 - Express 構成は、自然言語形式で補完を返すモデルへのアクセスを提供します。

Amazon - Titan Text G1Amazon - Titan Text G1 構成の構成可能な設定

| フィールド | 説明 |
| --- | --- |
| Select Configuration | [Configuration] で、 [Amazon - Titan Text G1] を選択します。 |
| Titan Model | 応答の生成に使用するモデルを選択します。 |
| AWS Region | AWS リソースがホストされている適切な地理的リージョンを選択します。 |
| Use FIPS Endpoint (US Regions Only) | 接続と AWS 間の通信に、連邦情報処理標準 (FIPS) の一部のバージョンに準拠した暗号化を使用するかどうかを選択します。 |
| AWS Access Key | AWS アクセス キー ID を入力します。これは、AWS アカウントを認証するための資格情報として提供する必要があるアクセス キー ペア (もう一方は秘密キー) の一部です。 |
| AWS Secret Key | AWS 秘密キーを入力します。これは、AWS アカウントを認証するための資格情報として提供する必要があるアクセス キー ペア (もう一方はアクセス キー) の一部です。 |
| Maximum Token Count | モデルによって生成される応答の長さを設定します。 |
| Temperature | モデルからの応答のランダム性を制御します。値が低いほど、ランダム性は低くなります。 |
| Top P | トークンが使用される可能性を制御します。値が低いほど、可能性の低いトークンは除外されます。 |
| Association Field | 関連項目 (一意の識別子を含む入力データ テーブルの項目) を指定します。<br><br>キーを使用してソース 項目 テーブルに関連付けるために戻された結果テーブルのエンドポイント要求を行う場合は、この項目をソース データに含める必要があります。指定された項目がレスポンスの項目として返され、応答値をデータ モデルのソース データに関連付けることができます。これは、ソース データから、またはテーブルのロード プロセスの一部として、一意の ID を持つ任意の項目です。 |
| Name | 接続の名前。名前を入力しないと既定名が使用されます。 |

### Amazon - Titan Embeddings G1 - Text

Amazon - Titan Embeddings G1 - Text 構成は、入力テキストの数値表現を返すエンベディング モデル技術へのアクセスを提供します。これらの数値表現は、機械学習モデルによって消費されることを目的としています。

Amazon - Titan Embeddings G1 - TextAmazon - Titan Embeddings G1 - Text 構成の構成可能な設定

| フィールド | 説明 |
| --- | --- |
| Select Configuration | [Configuration] で、 [Amazon - Titan Embeddings G1 - Text] を選択します。 |
| Titan Model | 応答の生成に使用するモデルを選択します。 |
| AWS Region | AWS リソースがホストされている適切な地理的リージョンを選択します。 |
| Use FIPS Endpoint (US Regions Only) | 接続と AWS 間の通信に、連邦情報処理標準 (FIPS) の一部のバージョンに準拠した暗号化を使用するかどうかを選択します。 |
| AWS Access Key | AWS アクセス キー ID を入力します。これは、AWS アカウントを認証するための資格情報として提供する必要があるアクセス キー ペア (もう一方は秘密キー) の一部です。 |
| AWS Secret Key | AWS 秘密キーを入力します。これは、AWS アカウントを認証するための資格情報として提供する必要があるアクセス キー ペア (もう一方はアクセス キー) の一部です。 |
| Association Field | 関連項目 (一意の識別子を含む入力データ テーブルの項目) を指定します。<br><br>キーを使用してソース 項目 テーブルに関連付けるために戻された結果テーブルのエンドポイント要求を行う場合は、この項目をソース データに含める必要があります。指定された項目がレスポンスの項目として返され、応答値をデータ モデルのソース データに関連付けることができます。これは、ソース データから、またはテーブルのロード プロセスの一部として、一意の ID を持つ任意の項目です。 |
| Name | 接続の名前。名前を入力しないと既定名が使用されます。 |

## 新しい接続の作成

分析コネクタへの接続は、分析 アクティビティ センター、既存のアプリケーションの データ ロード エディタ、または既存のスクリプトの スクリプト から作成できます。次の手順に従って、接続を作成します。

次の手順を実行します。

1. データ ロード エディターまたは スクリプト を使用してコネクタにアクセスします。

2. [接続の新規作成] をクリックします。

3. [スペース] で、接続が配置されるスペースを選択します。

4. データ コネクタのリストから Amazon Titan (Amazon Bedrock) を選択します。

5. 接続ダイアログの項目に入力します。

6. [作成] をクリックします。

データ ロード エディタ または スクリプト の [データ接続] の下に接続が表示されるようになりました。