Qlik MCP 도구

사용자의 Qlik MCP 서버에는 LLM이 사용자의 Qlik Cloud 테넌트에서 사용자를 위해 작업을 수행할 수 있도록 하는 도구가 포함되어 있습니다. 사용 가능한 Qlik MCP 도구를 선택하여 경험을 사용자 지정할 수 있습니다.

액세스 권한 및 Qlik MCP 도구

MCP 도구에 대한 액세스는 사용자의 권한으로 제어됩니다. LLM 클라이언트에서 Qlik MCP 도구에 액세스하려면 사용자 지정 역할에 Qlik MCP: Allowed 권한이 필요합니다.

또한, Qlik MCP 도구는 연결 사용자로 권한이 부여되므로 기존 사용자 역할 및 공간 권한을 사용합니다. 또한 Qlik Cloud에서 도구에서 사용하는 역량 또는 콘텐츠 유형을 사용할 권한이 있어야 합니다. 예를 들어, Qlik Cloud에서 계보에 액세스할 권한이 없는 경우, Qlik MCP 도구 Qlik get lineage을(를) 사용할 수 없습니다. 권한에 따라 Qlik Cloud에서 역량 또는 기능을 사용할 수 없는 경우 일부 도구는 액세스 불가로 응답할 수 있습니다.

도구 가용성은 테넌트의 라이선스에 의해서도 제한될 수 있습니다.

Qlik MCP 도구 선택

Qlik MCP 도구는 LLM이 Qlik Cloud 테넌트에서 작업을 수행하기 위해 호출할 수 있는, 목적에 맞게 구축된 작업 카탈로그입니다. 이러한 작업에는 다음이 포함됩니다:

애플리케이션 및 데이터 세트 찾기
필드 및 차트 메타데이터 검사
필터 적용 및 선택 해제
시트 및 차트 생성
용어집 용어 및 데이터 제품과 같은 거버넌스 자산 관리.

각 도구는 명확하게 정의된 입력 및 출력을 갖춘 특정 기능을 나타냅니다.

사용 가능한 Qlik MCP 도구

아래 표는 현재 Qlik MCP 도구 범주 및 도구 이름의 개요를 보여줍니다.


범주	요약	도구 이름
앱 검색 & 메타데이터	앱을 찾고, 구조를 탐색하고, 사용 가능한 데이터를 이해합니다.	qlik_search qlik_describe_app qlik_get_fields qlik_list_sheets qlik_get_sheet_details qlik_search_spaces qlik_semantic_search_app
비즈니스 용어집	비즈니스 용어, 정의, 범주 및 데이터 자산에 대한 연결을 관리합니다.	qlik_create_glossary qlik_get_full_glossary_export qlik_get_glossary_categories qlik_create_glossary_category qlik_search_glossary_terms qlik_get_glossary_term qlik_create_glossary_term qlik_update_glossary_term qlik_update_glossary_term qlik_delete_glossary_term qlik_update_term_status qlik_get_glossary_term_links qlik_create_glossary_term_links
데이터 세트 & 데이터 품질	데이터 세트, 스키마, 프로필, 신뢰 점수 및 품질 지표를 검사합니다.	qlik_get_dataset qlik_get_dataset_schema qlik_get_dataset_profile qlik_get_dataset_sample qlik_get_dataset_freshness qlik_get_dataset_trust_score qlik_get_dataset_memberships qlik_update_dataset_metadata qlik_update_dataset_quality qlik_get_dataset_quality_computation_status
데이터 탐색 & 분석	데이터 쿼리, 계산 빌드, 필드 값 탐색.	qlik_create_data_object qlik_get_field_values qlik_search_field_values qlik_get_chart_data qlik_get_chart_info
데이터 제품	선별된 데이터 제품을 생성, 관리, 활성화 및 배포합니다.	qlik_create_data_product qlik_get_data_product qlik_get_data_product_documentation qlik_update_data_product qlik_update_data_product_space qlik_update_activate_data_product qlik_update_deactivate_data_product qlik_delete_data_product
계보	데이터 원본 및 변환 추적	qlik_get_lineage
마스터 항목 (차원 & 측정값)	재사용 가능한 거버넌스 적용된 차원 및 측정값 관리	qlik_list_dimensions qlik_create_dimension qlik_update_dimension qlik_delete_dimension qlik_list_measures qlik_create_measure qlik_update_measure qlik_delete_measure
선택 및 필터링	모든 시각화에 영향을 미치는 필터를 적용하고 관리합니다.	qlik_select_values qlik_clear_selections qlik_get_current_selections qlik_update_filter
시각화 & 시트	대시보드를 생성하고 차트, 필터, KPI를 추가합니다.	qlik_create_sheet qlik_add_chart qlik_add_filter qlik_delete_object qlik_show_chart qlik_update_chart

각 도구가 수행할 수 있는 작업

앱 검색 및 메타데이터

이 도구를 사용하여 올바른 Qlik 분석 앱을 찾고 차트를 만들거나 필터를 적용하기 전에 그 안에 무엇이 있는지 빠르게 파악할 수 있습니다. 이 범주는 엔드투엔드 검색 흐름을 지원합니다. 즉, Qlik 리소스 전체에서 검색하여 관련 앱을 찾습니다.

다음 도구를 사용할 수 있습니다:

Qlik_search: Qlik 리소스(앱, 데이터 세트, 데이터 제품, 용어집)를 이름 또는 콘텐츠로 검색합니다.
Qlik_describe_apps: 필드, 소유자, 게시 상태를 포함하여 앱에 대한 포괄적인 메타데이터를 가져옵니다.
Qlik_get_fields: 차원으로 사용하기 위해 앱에서 사용 가능한 모든 데이터 필드를 나열합니다.
Qlik_list_sheets: 앱의 모든 시트를 나열합니다.
Qlik_get_sheet_details: 특정 시트에 대한 모든 차트 및 해당 유형을 포함한 세부 정보를 가져옵니다.
Qlik_search_spaces: 쿼리 문자열을 기반으로 공간을 검색합니다.
Qlik_semantic_search_app: Qlik 앱에서 관련 자산에 대한 의미 검색을 수행합니다.

프롬프트 예시:

"고객 이탈을 분석해야 합니다." 이 간단한 프롬프트는 다음을 허용합니다.

qlik_search를 사용하여 “churn” 또는 “customer retention”과 관련된 앱을 찾습니다.
최상의 일치를 위해 qlik_describe_app을(를) 실행하여 올바른 앱인지 확인하고 해당 메타데이터(소유자 및 게시 상태)를 확인합니다.
qlik_get_fields를 사용하여 사용 가능한 필드를 나열하고 Customer, ChurnFlag, SubscriptionType, Region, ChurnDate와 같은 후보 차원 및 측정값을 식별합니다.
qlik_list_sheets 를 사용하여 어떤 대시보드가 이미 존재하는지 확인합니다.
유망한 시트에 대해, 예를 들어 “Churn Overview”와 같은 시트에 대해 qlik_get_sheet_details를 호출하고 어떤 차트가 이미 사용 가능하며 어떤 격차가 남아 있는지 요약합니다.

비즈니스 용어집

이 도구 세트를 통해 사용자는 거버넌스 비즈니스 용어집을 처음부터 끝까지 설정하고 유지 관리할 수 있습니다.

용어집 만들기
카테고리로 정리
용어 추가 및 큐레이션(편집, 제거, 초안-확인됨-사용 중단과 같은 수명 주기 상태 관리 포함)
해당 용어를 실제 분석 자산(앱, 데이터 세트, 필드, 마스터 항목)에 연결합니다.

다음 도구를 사용할 수 있습니다:

Qlik_create_glossary: 새 비즈니스 용어집 생성
Qlik_get_full_glossary_export: 모든 용어, 카테고리, 링크를 포함한 전체 용어집 가져오기 (비용이 많이 드는 작업)
Qlik_get_glossary_categories: 용어집의 모든 카테고리 검색
Qlik_create_glossary_category: 용어집 내에 새 카테고리 생성
Qlik_search_glossary_terms: 용어집 내에서 용어 검색
Qlik_get_glossary_term: 용어집에서 특정 용어 가져오기
Qlik_create_glossary_term: 설명, 태그, 관계를 포함하는 새 용어집 용어 생성
Qlik_update_glossary_term: 기존 용어집 용어 수정
Qlik_delete_glossary_term: 용어집 용어 제거
Qlik_update_term_status: 용어 상태 업데이트 (초안, 확인됨, 사용 중단됨). 관리자만 용어를 확인할 수 있습니다. 용어가 확인되면 관리자만 용어를 수정할 수 있습니다.
정보 메모
이 작업에는 세 가지 상태가 있습니다:
- draft: 용어가 초안 상태입니다.
- 확인됨: 해당 용어는 관리자에 의해 확인되었습니다.
- 더 이상 사용되지 않음: 해당 용어는 더 이상 사용되지 않으므로 사용해서는 안 됩니다.
상태 이름은 대소문자를 구분하며 위에 명시된 것과 정확히 동일하게 제공되어야 합니다.
Qlik_get_glossary_term_links: 용어집 용어에 연결된 리소스 가져오기

이 함수는 두 가지 모드를 지원합니다:
- 단일 링크 모드: 인스턴스 resource_id 또는 resource_type에 대한 개별 매개변수를 제공합니다.
- 일괄 모드: 'links' 매개변수를 통해 링크 사전 목록을 제공합니다.
정보 메모
하위 리소스에 연결할 때, 세 가지 하위 리소스 필드(subResourceId, subResourceName, 및 subResourceType) 모두 각 링크에 대해 함께 제공되어야 합니다.
Qlik_create_glossary_term_links: 용어를 앱, 데이터세트, 필드, 마스터 항목에 연결합니다.

프롬프트 예시:

우리 영업 도메인을 위한 비즈니스 용어집을 구축하고 관리하는 데 도움을 주세요. ‘영업 용어집’이라는 용어집을 만들고, ‘수익’, ‘고객’, ‘파이프라인’ 카테고리를 추가하세요. 그런 다음 ‘연간 반복 수익(ARR)’ 및 ‘고객 이탈’에 대한 용어를 명확한 정의와 재무 및 영업 운영과 같은 태그로 생성하고, 초안으로 설정한 다음, 각 용어를 관련 데이터세트 필드 및 KPI 마스터 항목에 연결하세요.

데이터세트 및 데이터 품질

이러한 도구는 데이터세트가 무엇인지(메타데이터 및 데이터 제품 멤버십), 무엇을 포함하는지(스키마), 데이터가 어떻게 보이는지(프로파일링 통계-분포 및 빠른 행 샘플)를 검사하여 사용자가 데이터세트를 이해하고, 유효성을 검사하고, 관리하는 데 도움을 줍니다. 이 도구는 또한 관리 워크플로를 지원합니다: 데이터세트 문서(이름-설명) 개선 및 시간 경과에 따른 품질 지표를 새로 고치기 위한 데이터 품질 계산 트리거 및 모니터링.

다음 도구를 사용할 수 있습니다:

Qlik_get_dataset: 신뢰 점수를 포함한 데이터세트의 메타데이터 로드
Qlik_get_dataset_schema: 데이터세트의 스키마(열 정의) 로드
Qlik_get_dataset_profile: 데이터세트의 프로필 데이터(통계, 분포) 로드
Qlik_get_dataset_sample: 미리 보기를 위해 데이터셋의 처음 10개 행을 로드합니다.
Qlik_get_dataset_freshness: 데이터셋의 마지막 업데이트 日付と時刻을 가져옵니다.
Qlik_get_dataset_trust_score: 데이터셋의 신뢰 점수를 가져옵니다.
Qlik_get_dataset_memberships: 데이터셋에 대한 데이터 제품 멤버십을 가져옵니다.
Qlik_update_dataset_metadata: 데이터셋의 이름과 설명을 업데이트합니다.
Qlik_update_dataset_quality: 데이터세트에 대한 데이터 품질 계산을 요청합니다.
Qlik_update_dataset_quality: 데이터세트에 대한 데이터 품질 계산을 요청합니다.
Qlik_get_dataset_quality_computation_status: 품질 계산 상태를 확인합니다.

프롬프트 예시:

“새 대시보드를 위한 고객 주문 데이터세트의 준비 상태를 평가합니다. 메타데이터와 현재 신뢰 점수를 보여주고, 마지막 새로 고침 시간을 확인하고, 어떤 데이터 제품에 속하는지 나열합니다. 그런 다음 스키마와 10행 샘플을 로드하여 order_date, customer_id, net_amount와 같은 키 필드를 건전성 검사합니다. 누락된 값과 이상값을 찾기 위해 데이터세트 프로필을 실행하고, 품질 지표가 오래된 것으로 보이면 데이터 품질 계산을 트리거하고 완료될 때까지 작업 상태를 계속 확인합니다. 마지막으로 데이터세트 설명을 업데이트하여 알려진 제약 조건과 권장 사용법을 문서화합니다.”

데이터 탐색 및 분석

이 도구들은 사용자가 새로운 시각화를 영구적으로 구축할 필요 없이 데이터 및 기존 분석 콘텐츠에 대한 신속하고 임시적인 조사를 지원합니다. 임시 계산 또는 쿼리 객체를 생성하여 “만약 ~라면 어떨까” 질문에 답하고, 고유 값을 나열하여 필드를 검사하거나 특정 값을 검색할 수 있습니다.

다음 도구들을 사용할 수 있습니다:

Qlik_create_data_object: 임시 분석 쿼리를 위한 임시 계산 객체를 생성합니다

정보 메모
선택 사항을 적용하기 전에 get_field_values() 또는 search_field_values()를 사용하여 값이 존재하는지 확인하세요.
경고 메모
Qlik은 모든 계산을 수행합니다. 따라서:
- 반환된 데이터에 대해 집계, 합계, 평균 또는 계산을 수행하지 마십시오. 값은 최종입니다.
- 다른 계산을 위해서는 새로운 표현식으로 도구를 다시 호출하십시오.
- 항상 적절한 필터-선택을 적용하여 데이터 크기를 제한하고 성능을 향상시키십시오.
Qlik_get_field_values: 특정 필드에 대한 고유 값 가져오기 (필터링 전에 사용)

정보 메모
카디널리티가 높은 필드의 경우, 항상 qlik_search_field_values()를 대신 사용하십시오

경고 메모
이 도구 또는 qlik_search_field_values()를 사용하여 선택-필터를 생성하기 전에 값이 존재하는지 확인하십시오. 이는 존재하지 않는 값으로 필터를 적용할 때 오류를 방지하는 데 도움이 됩니다.
Qlik_search_field_values: 필드 전체에서 특정 값 검색 (집합 분석 전에 확인)
경고 메모
집합 분석 또는 선택 항목으로 데이터 개체를 생성하기 전에: qlik_search_field_values를 사용하여 값이 존재하는지 확인하십시오. 이는 존재하지 않는 필터 값으로 인한 오류를 방지하며, 특히 연도, 날짜, 통화 코드, 제품 이름에 중요합니다.

모범 사례 예시 워크플로:
1. qlik_search_field_values(fieldName="payment_year", searchTerms=["2022"])
2. 결과에 "2022"가 존재하는지 확인
3. {payment_year={2022}를 사용하여 데이터 객체 생성.
Qlik_get_chart_data: 기존 차트 시각화에서 페이지 매김된 데이터를 검색합니다.
Qlik_get_chart_info: 차트 데이터를 검색하지 않고 차트에 대한 메타데이터를 가져옵니다.

프롬프트 예시:

“지난달 북부 지역 매출이 감소한 이유를 조사하는 데 도움을 주세요. 먼저 기존 ‘지역별 매출’ 차트를 확인해 주세요. 해당 메타데이터(차원, 측정값, 필터, 행 수)를 보여주고 지난 두 달간의 차트 데이터를 가져오세요. 선택 사항을 적용하기 전에 Region의 고유 값을 나열하고 필드 값을 검색하여 ‘North’, ‘NORTH’ 또는 ‘Northern’이 사용되었는지 확인합니다. 그런 다음 임시 계산을 생성하여 North와 다른 지역에 대한 월별 매출 및 마진을 비교하고, 어떤 제품 카테고리가 변화에 가장 많이 기여했는지 강조 표시합니다.”

데이터 제품

이러한 도구는 거버넌스되고 공유 가능한 데이터 세트 패키지로서 데이터 제품의 전체 수명 주기를 관리합니다:

생성합니다.
메타데이터와 문서를 검사합니다.
정의(이름, 설명 및 포함하는 데이터 세트)를 유지 관리합니다.
공간 간에 이동하고 활성화 또는 비활성화하여 사용 가능 여부를 제어합니다.

또한 더 이상 필요하지 않은 데이터 제품을 삭제하여 수명 종료 정리 작업을 지원합니다.

다음 도구를 사용할 수 있습니다:

Qlik_create_data_product: 새로운 데이터 제품 생성
Qlik_get_data_product: 특정 데이터 제품의 메타데이터 가져오기
Qlik_get_data_product_documentation: 데이터 제품의 마크다운 문서 가져오기
Qlik_update_data_product: 데이터 제품의 속성(이름, 설명, 데이터 세트) 업데이트
Qlik_update_data_product_space: 데이터 제품을 다른 공간으로 이동
Qlik_update_activate_data_product: 특정 공간에서 데이터 제품 활성화
Qlik_update_deactivate_data_product: 데이터 제품 비활성화
Qlik_delete_data_product: 데이터 제품 삭제

프롬프트 예시:

“‘Sales Analytics – Curated’라는 데이터 제품을 선택 해제 설명과 함께 생성하고 다음 데이터 세트를 포함하세요: Orders, Customers, and Products. 그런 다음 데이터 제품 메타데이터를 보여주고 마크다운 문서를 가져와서 소비자가 무엇을 보게 될지 검토할 수 있도록 해주세요. 설명을 업데이트하여 사용 지침을 추가하고 Returns 데이터세트도 추가하세요. 데이터 제품을 공유 'Analytics' 공간으로 이동하고, 더 광범위한 액세스를 위해 그곳에서 활성화하며, 나중에 새 버전으로 교체하는 경우 이전 버전을 비활성화하세요. 마지막으로, 제품이 완전히 사용 중단되어 더 이상 참조되지 않으면 삭제하세요.”

계보

이 도구는 데이터세트 또는 앱에 대한 업스트림 계보를 검색하여 데이터가 어디에서 오고 어떻게 흐르는지 사용자가 추적할 수 있도록 합니다. 각 호출은 한 단계만 반환하므로 일반적으로 전체 체인을 구축하기 위해 재귀적으로 반복합니다. 이것은 다음 용도로 유용합니다:

영향 분석.
예상치 못한 숫자 문제 해결.
거버넌스 또는 감사.
보고서 또는 데이터세트에 공급되는 실제 원본 식별.

다음 도구를 사용할 수 있습니다:

Qlik_get_lineage: 데이터세트 또는 앱의 계보 기록을 로드합니다 (전체 체인을 위해 재귀적으로 호출)

프롬프트 예시:

“Customer Orders 데이터세트에 대한 전체 업스트림 계보를 보여주세요. 데이터세트에서 시작하여 원래 소스 시스템에 도달할 때까지 재귀적으로 거슬러 올라가세요. 각 단계에 대해 즉각적인 상위 항목이 무엇인지 요약하고 관련된 주요 변환 또는 중간 데이터 세트나 앱을 기록합니다. 그런 다음 net_amount 필드가 변경될 경우 어떤 업스트림 소스가 가장 큰 영향을 미칠 가능성이 있는지 알려주세요.”

마스터 항목(차원 & 측정값)

이러한 도구는 마스터(라이브러리) 차원 및 측정값과 함께 작동하여 사용자가 앱에서 주요 비즈니스 로직을 표준화하고 재사용하는 데 도움이 됩니다. 이미 사용 가능한 항목을 재고 조사하여(복제를 방지하고 일관성을 장려하기 위해) 새로운 재사용 가능한 차원 및 측정값을 생성할 수 있으므로 여러 시트의 차트에서 동일한 필드 정의 및 계산 표현식을 사용하여 거버넌스, 유지 관리 및 측정값 맞춤을 개선할 수 있습니다.

다음 도구를 사용할 수 있습니다:

Qlik_list_dimensionst: 앱에서 사용 가능한 모든 라이브러리 차원을 나열합니다.
Qlik_create_dimension: 재사용 가능한 라이브러리 차원을 생성합니다.
Qlik_update_dimension: Qlik 앱에서 기존 라이브러리 차원을 업데이트합니다.
Qlik_delete_dimension: Qlik 앱에서 라이브러리 차원을 삭제합니다.
Qlik_list_measures: 앱에서 사용 가능한 모든 라이브러리 측정항목을 나열합니다.
Qlik_create_measure: 식을 사용하여 재사용 가능한 라이브러리 측정값 생성
Qlik_update_measure: Qlik 앱에서 기존 라이브러리 측정값 업데이트
Qlik_delete_measure: Qlik 앱에서 라이브러리 측정값을 삭제합니다.

프롬프트 예시:

“Sales Performance 앱의 지표를 표준화하는 것을 도와주세요. 먼저, 기존 라이브러리 차원과 측정값을 나열하여 중복을 피할 수 있도록 해주세요. 그런 다음 적절한 세그먼트 필드를 기반으로 새 라이브러리 차원 ‘Customer Segment’를 생성하고, 표준 정의(매출총이익을 수익으로 나눈 후 백분율로 서식 지정)를 사용하여 재사용 가능한 측정값 ‘Gross Margin %’를 생성합니다. 생성한 후, 모든 대시보드가 동일한 로직을 사용하도록 차트를 구축할 때 참조해야 할 정확한 마스터 항목 이름을 알려주세요.”

선택 및 필터링

이 도구들은 Qlik 앱의 대화형 필터 상태를 제어합니다.

하나 이상의 필드에 선택 항목을 적용합니다(정확한 값 또는 패턴-술어 스타일 일치를 사용하여).
현재 활성 상태인 필터를 검사합니다.
전역적으로 또는 특정 필드에 대해 선택 항목을 지웁니다.

이들은 함께 안내식 분석 흐름, 재현 가능한 조사 단계를 지원합니다.

다음 도구들을 사용할 수 있습니다:

Qlik_select_values: 필드에 선택(필터) 적용 - 정확한 값 및 패턴 일치 지원
정보 메모
세트 분석 대신 선택을 사용하는 경우:
- 여러 후속 작업에 대해 전체 앱 또는 세션을 필터링하려는 경우, select_values()를 사용합니다.
- 특정 계산에 대해 일회성 필터가 필요한 경우, 표현식에서 세트 분석을 사용합니다.
선택 항목은 선택 해제될 때까지 모든 작업에 걸쳐 유지되며 모든 후속 데이터 검색에 영향을 미칩니다. 모범 사례로, 단일 분석 쿼리의 경우 상태 관리 오버헤드를 피하기 위해 선택보다 집합 분석을 선호합니다.
경고 메모
- 선택하려는 값이 존재하는지 확인하려면 먼저 qlik_get_field_values() 또는 qlik_search_field_values()를 사용하십시오. 존재하지 않는 값을 선택하면 알림 없이 실패합니다.
- 반환된 선택 항목은 실제 현재 적용된 선택 항목이며 정확합니다. 선택에 실패한 필드(예: 값이 존재하지 않는 경우)는 반환된 목록에 나타나지 않습니다.
Qlik_clear_selections: 선택 해제 - 전체 또는 특정 필드

경고 메모반환된 선택 항목은 실제로 현재 적용된 선택 항목이며, 이는 진실입니다. 예를 들어, 선택에 실패했거나 값이 존재하지 않는 필드는 반환된 목록에 나타나지 않습니다.
Qlik_get_current_selections: 앱에서 현재 활성 선택 항목 또는 필터 가져오기
Qlik_update_filter: Qlik 앱에서 기존 필터 창 업데이트

프롬프트 예시:

“Executive Sales 앱에 대한 분석 컨텍스트를 설정합니다. Year = 2025 및 Region = EMEA를 선택하고, Product Category에 패턴 기반 선택을 적용하여 ‘Cloud’로 시작하는 카테고리만 포함합니다. 그런 다음 현재 선택 항목을 표시하여 어떤 항목이 활성 상태인지 확인할 수 있도록 합니다. KPI를 검토한 후 Product Category 선택 항목만 선택 해제하고(Year 및 Region은 유지), 마지막으로 모든 선택 항목을 선택 해제하여 앱을 필터링되지 않은 상태로 재설정합니다.”

시각화 & 시트

이러한 도구를 통해 사용자는 Qlik 애플리케이션에서 대시보드를 구성할 수 있습니다:

새 시트를 캔버스로 만듭니다.
차원, 측정값 및 표시 옵션으로 구성된 시각화(차트, 테이블, KPI)를 추가합니다.
사용자가 분석을 대화식으로 분할할 수 있도록 시트에 필터 창을 배치합니다.

이들을 함께 사용하면 유용하고 셀프 서비스 방식의 대시보드 페이지를 구축하는 기본 워크플로를 다룰 수 있습니다.

다음 도구를 사용할 수 있습니다:

Qlik_create_sheet: 앱에서 새 빈 시트(대시보드)를 생성합니다.
Qlik_add_chart: 시트에 시각화(막대, 선, 원형, 테이블, KPI 등)를 추가합니다.
정보 메모
- 도구 호출을 하기 전에 쿼리 구조를 계획하십시오.
- qlik_search_field_values 또는 qlik_get_field_values 를 사용하여 날짜 값 존재 여부를 먼저 테스트하십시오.
- 일회성 쿼리를 위해 앱 수준 선택에 대해 집합 분석을 사용합니다.
Qlik_add_filter: 사용자 주도 필터링을 위해 시트에 필터 패널을 추가합니다.
Qlik_delete_object: Qlik 앱에서 개체(차트, 시트, 필터 등)를 삭제합니다.
Qlik_show_chart: 렌더링된 시각화를 Qlik 스냅샷으로 표시합니다.
Qlik_update_chart: Qlik 앱에서 기존 차트 시각화를 업데이트합니다.

프롬프트 예시:

“저희 분석 앱에서 ‘Sales Overview’라는 새 시트를 만듭니다. 총 수익 및 총 주문에 대한 KPI, 월별 수익을 보여주는 꺾은선형 차트, 그리고 지역별 수익을 보여주는 막대형 차트(내림차순 정렬)를 추가합니다. 그런 다음 사용자가 보기를 조정할 수 있도록 연도, 지역 및 제품 범주를 포함하는 필터 창을 추가합니다. 시각화에 제목이 명확하게 지정되었는지 확인하고 시트가 임원 대상에게 적합하도록 준비합니다.”

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