# Meta (Amazon Bedrock) 분석 소스

Meta (Amazon Bedrock) 분석 커넥터를 사용하여 Meta와 통신하여 생성형 AI 및 대규모 언어 모델(LLM) 기술의 상황별 및 분석적 깊이로 Qlik Sense 응용 프로그램을 강화합니다.

정보 메모

Amazon Bedrock - Converse API 커넥터를 사용하면 하나 이상의 모델을 포함하여 이 커넥터를 통해 사용할 수 있는 텍스트 생성 모델을 위한 Amazon Bedrock의 범용 API에 연결할 수 있습니다. 더욱 고급 기능을 사용하려면 Anthropic (Amazon Bedrock) 연결을 Amazon Bedrock - Converse API 연결로 바꾸는 것이 좋습니다. 자세한 내용은 [Amazon Bedrock - Converse API 분석 소스](https://help.qlik.com/ko-KR/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/LoadData/ac-bedrock-converse-api-overview.htm)을 참조하십시오.

Meta (Amazon Bedrock) 분석 커넥터를 사용하면 응용 프로그램 소비자 입력 또는 스크립트에 로드된 데이터에서 Meta(으)로 데이터를 보낼 수 있습니다. 분석 활동 센터의 만들기 페이지, 스크립트 또는 응용 프로그램 내에서 이 분석 소스에 연결할 수 있습니다.

[소개 Llama](https://ai.meta.com/llama/)

## 전제 조건

이 커넥터를 사용하려면 액세스 키와 비밀 키가 있는 AWS 사용자여야 합니다. 또한 bedrock:invokemodel 권한이 있어야 합니다.

## Qlik Cloud에서 ML 종료 지점 활성화

이 커넥터를 사용하려면 관리 활동 센터에서 기계 학습 종료 지점을 활성화해야 합니다. 스위치는 설정 섹션의 기능 제어 아래에 있습니다.

자세한 내용은 [기계 학습 종료 지점에 대한 분석 연결 활성화](https://help.qlik.com/ko-KR/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/LoadData/load-data-from-advanced-analytic-connections.htm#Enabling)을 참조하십시오.

## 제한 사항

* 이 커넥터에는 요청당 25개 행의 요청 제한이 있으며, 한 번에 전송되는 최대 배치 크기는 행 1개입니다.

* 모델이 배포된 서비스에서 사용 가능한 리소스는 Qlik Sense 다시 로드 및 차트 응답성의 성능에 영향을 미치고 이를 제한합니다.

* 응용 프로그램이 정기적으로 다시 로드되는 시나리오에서는 QVD 파일을 사용하여 기계 학습 예측을 캐시하고 새 행만 종료 지점으로 보내는 것이 가장 좋습니다. 이렇게 하면 Qlik Sense 응용 프로그램 다시 로드의 성능이 향상되고 모델 종료 지점의 로드가 줄어듭니다.

* 상대 연결 이름을 사용 중이고 응용 프로그램을 공유 공간에서 다른 공유 공간으로 이동하기로 결정하거나 응용 프로그램을 공유 공간에서 개인 공간으로 이동하는 경우 분석 연결이 새 공간 위치를 반영하도록 업데이트되는 데 시간이 걸립니다.

* 분석 응용 프로그램 내의 데이터 관리자에서 이 커넥터에 대한 연결을 생성하고 관리할 수 없습니다.

## 자세한 정보

* [Amazon Bedrock이란?](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/what-is-bedrock.html)