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Meta (Amazon Bedrock) 接続の作成

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

構成可能な設定

強化

Meta Llama 2 and Llama 2 Chat モデル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。

接続ダイアログで設定可能な設定
項目 説明
Meta Model

応答の生成に使用するモデルを選択します。次のモデルを使用できます。

  • Llama 3 8B Instruct

  • Llama 3 70B Instruct

  • Llama 2 Chat 13B

  • Llama 2 Chat 70B

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トークン単位で設定します。選択したトークン数を超えると、応答は切り捨てられます。

Temperature 応答のランダム性を制御します。値が低いほど、ランダム性が低いことを示します。
p

これはランダム性に対する追加の制御です。特に、より低い値を使用すると、可能性の低いオプションは無視されます。0 または 1.0 に設定すると、パラメーターは無効になります。

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。

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、Analytics アクティビティ センター、既存のアプリの データ ロード エディター、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。

  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 Meta (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。

データ接続はアプリが作成されたスペースに保存されるため、他の Qlik Sense アプリおよびスクリプトで再利用できます。これは、データ ロード エディター または スクリプトデータ接続にもリストされます。

接続を作成したら、接続を使用して、リクエストと接続に対するプラットフォームの応答を含むデータをロードできます。さらに、チャートの数式にも使用できます。詳細については、「Meta (Amazon Bedrock) 接続からのデータの選択とロード」および「ビジュアライゼーション数式での Meta (Amazon Bedrock) 接続の使用」を参照してください。

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