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Anthropic (Amazon Bedrock) 연결에서 데이터 선택 및 로드

연결을 만든 후에는 데이터를 선택하여 Qlik Sense 또는 스크립트에 로드할 수 있습니다. 데이터 로드 편집기 또는 스크립트 편집기에서 데이터를 로드합니다.

데이터 로드 편집기 또는 스크립트 편집기에서 분석 연결을 통한 기본 통신은 최소한 다음 구성 요소가 포함된 스크립트로 구성됩니다.

  • Anthropic에 보내려는 요청 필드(데이터 필드)가 포함된 테이블(상주 테이블).

  • 연결을 통해 Anthropic와 통신하는 Anthropic LOAD 문.

고급 설정에서는 요청 필드와 연결 필드가 기술적으로 다른 필드가 포함된 테이블에 정의될 수 있습니다. 단, 요청 필드와 연결 필드는 동일한 입력 테이블에 포함되어야 합니다. 이러한 필드를 데이터 모델의 필드에 연결하면 각 필드 값에 대한 응답이 생성된다는 점을 알고 있어야 합니다.

프롬프트 엔지니어링

생성형 AI 모델(종종 프롬프트라고도 함)에 보내는 요청을 작성할 때 상호 작용하는 플랫폼과 관련된 지침을 따르십시오. 프롬프트 엔지니어링에 대한 자세한 내용과 Amazon Bedrock 커넥터에 대한 프롬프트 구성 방법에 대한 몇 가지 지침은 프롬프트 엔지니어링 지침을 참조하십시오.

Anthropic - Claude (Messages API) 구성에 대한 프롬프트 구성

Anthropic - Claude (Messages API) 구성은 메시지 API에 연결됩니다. 이 구성을 사용하여 다음 Claude 모델에 액세스할 수 있습니다.

  • Claude 3 Sonnet

  • Claude 3 Haiku

  • Claude 2.1

  • Claude 2

  • Claude Instant 1.2

이 구성을 사용하는 경우 프롬프트에는 특정 구문이 필요하지 않습니다. 전체 예를 보려면 를 참조하십시오.

Anthropic - Claude 구성에 대한 프롬프트 구성

이 커넥터의 Anthropic - Claude 구성을 사용하여 다음 레거시 모델에 연결할 수 있습니다.

  • Claude 2.1

  • Claude 2

  • Claude Instant 1.2

이 구성에 대해 작성된 프롬프트는 완료를 성공적으로 반환하기 위해 특정 구문이 필요합니다. 요구 사항은 다음과 같습니다.

  • 각 프롬프트에는 Human: 텍스트가 접두사로 붙어야 합니다.

  • 각 프롬프트에는 Assistant: 텍스트가 접미사로 붙어야 합니다.

  • Human: 접두사에는 앞에 두 개의 캐리지 반환이 있어야 합니다. 이는 표현식의 접두사 앞에 chr(10) & chr(10)을 추가하여 수행됩니다.

  • Assistant: 접미사에는 앞에 두 개의 캐리지 반환이 있어야 합니다. 이는 표현식의 접미사 앞에 chr(10) & chr(10)을 추가하여 수행됩니다.

Claude 프롬프트를 구성하고 형식을 지정하는 방법에 대한 자세한 내용은 프롬프트 구성을 참조하십시오.

스크립트에서 이 작업을 수행할 수 있는 방법은 여러 가지가 있습니다. 전체 예를 보려면 를 참조하십시오.

Anthropic에 보낼 데이터 테이블 만들기

먼저, 요청으로 모델에 보내는 데이터가 포함된 테이블을 로드해야 합니다. 이 테이블은 각 셀이 모델에서 완료할 텍스트를 나타내는 단일 데이터 열로 구성되어야 합니다. 연결 필드에 대한 두 번째 추가 필드가 있을 수 있지만 이는 구성에 지정된 필드 이름과 일치해야 합니다. 이는 Amazon Titan로 전송되지 않는 특수 필드이지만 상호 작용 데이터를 데이터 모델에 통합하기 위해 응답에 첨부됩니다.

데이터 요청 볼륨에 대한 고려 사항

데이터를 로드하면 요청 필드의 모든 행이 Anthropic로 전송됩니다. 타사 플랫폼과 상호 작용하기 전에 요청 수, 요청에 포함된 데이터의 양, 커넥터 구성이 제3자와의 금융 계약 및 청구 계약에 어떤 영향을 미치는지 확인합니다. 외부 플랫폼을 많이 사용하면 비용이 더 많이 발생할 수 있습니다.

Anthropic LOAD 문 만들기

또한 Anthropic와 통신하려면 확장 구문을 사용하여 LOAD 문을 만들어야 합니다. 스크립트의 이 부분은 Anthropic (Amazon Bedrock) 연결을 참조하고 요청 데이터를 보내는 데 사용하는 테이블 및 필드의 이름을 지정합니다(위 섹션 참조). 다른 데이터 중에서 요청의 각 행에 대한 모델의 응답을 포함할 별도의 테이블을 로드합니다.

스크립트의 이 부분을 생성하려면 사용 중인 연결에 대한 데이터 선택 마법사를 사용할 수 있습니다. 이렇게 하면 제공한 속성의 이름을 포함하는 템플릿 스크립트가 생성됩니다.

데이터 로드 편집기 또는 스크립트 편집기데이터 소스 패널에서 사용 중인 연결을 찾아 데이터 선택을 클릭합니다. 그러면 데이터 선택 마법사가 열립니다.

데이터 선택 마법사를 사용할 때 다음 두 가지 속성을 제공해야 합니다.

  • Resident 테이블의 이름. 이는 Anthropic로 전송되는 요청이 포함된 테이블입니다.

  • 데이터 필드의 이름. 이는 Anthropic로 전송되는 요청 데이터가 포함된 필드입니다.

또는 마법사를 사용하지 않고 스크립트 편집기에 수동으로 추가할 수 있습니다.

스크립트 삽입을 클릭하면 로드 스크립트에 새 테이블이 추가됩니다. 이제 데이터를 로드하고, 결과 데이터 모델을 검사하고, 데이터를 사용하여 앱에서 분석 콘텐츠를 만들 수 있습니다.

Anthropic - Claude (Messages API)

다음 로드 스크립트는 Anthropic - Claude (Messages API) 구성을 통해 Anthropic에서 두 번의 완료를 요청합니다.

프롬프트 작성에 대한 자세한 내용은 프롬프트 엔지니어링을 참조하십시오.

설정 방법은 다음과 같습니다.

  • 상주 테이블QuestionsClaude입니다.

  • 프롬프트가 있는 데이터 필드Question입니다.

  • 연결 필드Question_ID입니다.

  • Anthropic LOAD 문은 Anthropic라는 테이블에 포함되어 있습니다.

QuestionsClaude:

Load * Inline [

Question_ID,Question

1,"show me general ways to help boost a company's sales"
2,"what are the core concepts in accounting?"
3,"how large is the sun?"
];

[Anthropic]:
LOAD
[text],
[stop_reason],
[input_tokens],
[output_tokens],
[model],
[id],
[Question_ID]
EXTENSION endpoints.ScriptEval('{"RequestType":"endpoint", "endpoint":{"connectionname":"Anthropic_(Amazon_Bedrock)"}}', QuestionsClaude);

Anthropic - Claude

다음 로드 스크립트는 Anthropic - Claude 구성을 통해 Anthropic에서 두 번의 완료를 요청합니다. 필수 구문에 대한 자세한 내용은 Anthropic - Claude 구성에 대한 프롬프트 구성을 참조하십시오.

프롬프트 작성에 대한 자세한 내용은 프롬프트 엔지니어링을 참조하십시오.

설정 방법은 다음과 같습니다.

  • 상주 테이블QuestionsClaude입니다.

  • 프롬프트가 있는 데이터 필드Intputtextclaude입니다.

  • 연결 필드RowId입니다.

  • Anthropic LOAD 문은 Anthropic라는 테이블에 포함되어 있습니다.

QuestionsClaude:

load RowNo() as RowId,
chr(10) & chr(10) & 'Human:' & Inputtext & chr(10) & chr(10) & 'Assistant:' as Inputtextclaude
Inline [
Inputtext
What is the time in Germany if it's 6 pm in New York?
](delimiter is \n);

[Anthropic]:
LOAD
[completion],
[stop_reason],
[RowId]
EXTENSION endpoints.ScriptEval('{"RequestType":"endpoint", "endpoint":{"connectionname":"Anthropic_(Amazon_Bedrock)"}}', QuestionsClaude{RowId,Inputtextclaude});

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