Ga naar hoofdinhoud Ga naar aanvullende inhoud

Een kennis-mart maken

Met kennis-marts kunt u uw gestructureerde gegevens insluiten en opslaan in een vectordatabase. Hierdoor kan de uitgebreide context worden opgehaald met semantische zoekfuncties om te worden gebruikt als context voor Retrieval Augmented Generation (RAG)-apps.

De uitvoer is in het JSON-formaat.

Vereisten

  • U hebt een Qlik Talend Cloud Enterprise-abonnement nodig.

  • Ondersteund op Snowflake- en Databricks-platformen. Snowflake Iceberg wordt niet ondersteund.

  • Een door de klant beheerde gegevensgateway is vereist.

    Databricks vereist Qlik Gegevensgateway - Gegevensverplaatsing versie 2024.11.95 of hoger.

De Qlik Gegevensgateway - Gegevensverplaatsing installeren

Voordat u een kennis-mart maakt, moet u een specifieke Qlik Gegevensgateway - Gegevensverplaatsing installeren. Ga voor meer informatie naar Qlik Gegevensgateway - Gegevensverplaatsing instellen voor knowledgemarts.

Ondersteunde verbindingen

Voor informatie over de ondersteunde:

Gegevens maken

  1. Klik op Projecten in het linkermenu en open een project.
  2. Vanaf de Projectpagina kunt u documenten genereren en publiceren naar een vectordatabase. Ofwel:
    • Klik op Nieuwe maken > Knowledge mart.
    • Klik op Pictogram Acties van de gegevenstaak > Knowledge mart.

    Er wordt een configuratievenster geopend.

  3. Voer een naam in.
  4. Voer een beschrijving in. Dit is optioneel.
  5. Selecteer waar de documenten moeten worden opgeslagen in de vervolgkeuzelijst Vectoren opslaan in. Om de documenten bij het project op te slaan, selecteert u Gegevensprojectplatform.
  6. Als u Externe vectordatabase hebt geselecteerd, maak of selecteer dan een Verbinding vectordatabase. De documenten en vectoren worden in deze vectordatabase opgeslagen.
  7. Maak of selecteer een LLM-verbinding. Deze verbinding is nodig voor het gebruik van de semantische zoekfunctie.
  8. Klik op Maken.
  9. Wanneer de gegevens zijn gemaakt, voegt u documenten toe.

Documenten toevoegen

InformatieAlleen de tekstindeling wordt ondersteund. Tekst uit diagrammen of afbeeldingen kan bijvoorbeeld niet worden geëxtraheerd.
  1. Klik op Toevoegen in het linkerdeelvenster op het tabblad Datasets van de pagina Gegevenstaak.
  2. Selecteer de basisdataset waaruit het document wordt gegenereerd. Er wordt een document gemaakt voor elke record. Voor een lijst met patiënten wordt bijvoorbeeld voor elke patiënt een document gemaakt.
  3. Het veld Naam documentschema is vooraf ingevuld met de naam van de geselecteerde basisdataset. Wijzig de naam indien nodig.
  4. Voer een beschrijving in. Dit is optioneel.
  5. Selecteer de gegevens die u wilt opnemen om het document te verrijken.
  6. Klik op OK. U bent terug op het tabblad Documentschema's.
  7. Selecteer het tabblad Datasets.
  8. Selecteer in het linkerdeelvenster de dataset die u eerder als basisdataset hebt gekozen.
  9. Als u de gegevens wilt verwijderen die u niet in de documenten wilt opnemen, schakelt u het selectievakje in en klikt u op Verwijderen.
  10. Om de semantische zoekopdracht van de LLM te verbeteren, wijzigt u de naam van gegevens waarvan de namen niet wissen genoeg zijn.

    Voorbeeld: Hernoem dt naar date.

  11. Nadat u gegevens hebt verwijderd en hernoemd zoals nodig, klikt u op Pictogram Acties rechts > Prepare. De documenten worden gegenereerd in JSON indeling.
  12. Wanneer de documenten zijn gegenereerd:
    1. Selecteer het Datasets-tabblad.
    2. Om uw documenten te controleren voordat u de taak uitvoert, klikt u op View data om een gegevensvoorbeeld weer te geven.
    3. Klik op Uitvoeren. De documenten worden overgedragen naar de vectordatabase of het dataplatform, afhankelijk van de configuratie.

De overdracht is voltooid wanneer de Run-knop actief is.

Om er zeker van te zijn dat alles is overgedragen, kunt u vragen stellen over uw gegevens. Ga voor meer informatie naar De testassistent gebruiken.

Volledige lading en het vastleggen van wijzigingsgegevens (CDC)

Volledige belasting en CDC worden ondersteund.

Volledige belasting: Er wordt een document gegenereerd voor elke documentinstantie en dit wordt naar het doel verzonden.

CDC: Een document wordt opnieuw gegenereerd na elke wijziging in de basis- of gerelateerde entiteit.

Er wordt een nieuw document gemaakt wanneer een vermelding wordt toegevoegd aan de basisentiteit. Als er geen vermeldingen in de gerelateerde entiteiten kunnen worden gekoppeld aan een basisentiteit, verschijnen deze niet in de documenten.

De invoergegevens bijwerken

Wanneer u de invoergegevens bijwerkt, moet u de gegevenstaak uitvoeren om de wijzigingen over te dragen naar de vectordatabase of het gegevensplatform.

Indexnaam

Elke knowledgemart heeft een indexnaam die voor de semantische zoekfunctie wordt gebruikt.

Wanneer u taken configureert om naar dezelfde index te schrijven, moet u dezelfde LLM-parameters voor de taken configureren.

Als u wilt dat uw documenten in dezelfde index staan, moeten ze dezelfde indexnaam hebben.

De indexnaam bewerken:

  1. Klik op Instellingen op de Gegevenstaak-pagina.
  2. Selecteer het tabblad Vector database-instellingen.
  3. Bewerk de Indexnaam.
  4. Klik op OK.

Instellingen

U kunt de instellingen van een knowledgemart bekijken en bewerken.

Klik vanuit de pagina Gegevenstaak op > Instellingen.

InformatieAangezien de instellingen afhankelijk zijn van de opslag (Databricks, Snowflake, enz.), beschrijven de volgende tabellen de instellingen die altijd beschikbaar zijn. Er kunnen meer instellingen beschikbaar zijn.
Deze tabel beschrijft de instellingen van het tabblad Verbindingen.
InstellingenBeschrijving
Bronverbinding

De bronverbinding.

Vectoren opslaan in

Selecteer in de vervolgkeuzelijst:

  • Externe vectordatabase
  • Gegevensprojectplatform
Verbinding van vectordatabase

Deze instelling is beschikbaar wanneer Externe vectordatabase is geselecteerd voor Vectoren opslaan in.

De verbinding van de vectordatabase.

Ga voor meer informatie naar Verbinding maken met vectordatabases.

LLM-verbindingDe LLM-verbinding.

Ga voor meer informatie naar Verbinding maken met LLM-verbindingen.

Als u Databricks wilt gebruiken als een LLM-verbinding, configureer dan het Insluitmodel als eindpunt en Voltooiingsmodel als eindpunt bij het maken van de knowledgemart. Raadpleeg de Databricks-documentatie voor meer informatie.

Deze tabel beschrijft de instellingen van het tabblad Platforminstellingen.
InstellingenBeschrijving
Schema van gegevenstaakDe naam van het gegevenstaakschema.
Intern schemaDe naam van het interne schema.
Prefix voor alle tabellen en weergavenGebruik dit prefix als u conflicten tussen meerdere gegevenstaken wilt oplossen
Deze tabel beschrijft de instellingen van het tabblad Instellingen vectordatabase.
InstellingenBeschrijving
Indexschema

Deze instelling is niet beschikbaar wanneer Externe vectordatabase is geselecteerd voor Vectoren opslaan in.

De naam van het indexschema.
IndexnaamDe naam van de index.
Als de index al bestaatWanneer meerdere taken naar dezelfde index schrijven, selecteert u of de index moet worden verwijderd of niet:
  • De bestaande index gebruiken: de index wordt niet verwijderd.
  • De index verwijderen en maken: de index wordt verwijderd.
Zoekeindpunt Databricks-vector

De naam van het vectorzoek-eindpunt dat is gemaakt in Databricks. Ga voor meer informatie naar Databricks configureren voor knowledgemarts .

InformatieAlleen van toepassing op projecten die Databricks als dataplatform gebruiken.
Deze tabel beschrijft de instellingen van het tabblad Runtime.
InstellingenBeschrijving
Parallelle uitvoering

Het maximumaantal databaseverbindingen. 

Voer een waarde in van 1 tot 50.

BulkgrootteVoor knowledgemarts is de bulkgrootte het aantal documenten dat in elk bulkverzoek wordt geladen.

Voor op bestanden gebaseerde knowledgemarts is de bulkgrootte het aantal bestanden dat in elk bulkverzoek wordt geladen.

Voor Snowflake en Databricks is de bulkgrootte niet nodig omdat alles in één query wordt geladen.

Maximumaantal records om te laden0 betekent dat alle records geladen zijn.
Deze tabel beschrijft de instellingen van het tabblad Weergaven voor Snowflake.
Instellingen Beschrijving
Standaardweergaven Gebruik standaardweergaven om de resultaten van een query weer te geven alsof het een tabel is.
Snowflake beveiligde weergaven Gebruik beveiligde Snowflake-weergaven voor weergaven die zijn aangewezen voor de bescherming van gegevensprivacy of gevoelige informatie, zoals weergaven die zijn gemaakt om de toegang te beperken tot gevoelige gegevens die niet mogen worden blootgesteld aan alle gebruikers van de onderliggende tabellen.

Beveiligde Snowflake-weergaven kunnen langzamer worden uitgevoerd dan standaardweergaven.

Deze tabel beschrijft de instellingen van het Testassistent-tabblad.
InstellingenBeschrijving
Aantal documenten in contextHet aantal relevante documenten dat als context aan het model wordt doorgegeven.
PromptsjabloonVoer de sjabloon in die de AI moet volgen om de op te nemen documenten te filteren.
FilterenVoer de expressie in om de op te nemen documenten te filteren.

Aangezien het filter is gebaseerd op de metadata en de op bestanden gebaseerde kennis-marts geen metadata hebben, denk goed na over het filter dat u configureert. Het kan relevanter zijn om gegevens uit te sluiten in plaats van ze op te nemen.

Ga voor meer informatie naar De testassistent gebruiken.

Document ophalenSelecteer de optie in de vervolgkeuzelijst:
  • Opgehaalde context weergeven: De testassistent levert de documenten waaruit deze het antwoord genereert.
  • Opgehaalde context niet weergeven: De testassistent genereert een antwoord, maar levert de documenten niet.
Antwoorden genererenSelecteer de optie in de vervolgkeuzelijst:
  • Antwoorden genereren: De testassistent genereert een antwoord op basis van de documenten.
  • Genereer geen antwoorden: De testassistent antwoordt alleen met documenten.

Was deze pagina nuttig?

Als u problemen ervaart op deze pagina of de inhoud onjuist is – een tikfout, een ontbrekende stap of een technische fout – laat het ons weten!