Przeskocz do zawartości głównej Przejdź do treści uzupełniającej

Łącznik analityczny OpenAI — przykład interaktywny

Ten przykład umożliwia zaimportowanie wstępnie skonfigurowanej aplikacji do Qlik Cloud, aby dowiedzieć się, jak tworzyć wyrażenia wykresu w celu kontrolowania wykorzystania danych OpenAI oraz generować odpowiedzi w miarę dokonywania przez użytkowników wyborów w aplikacji.

OstrzeżeniePamiętaj, że korzystanie z platformy OpenAI wymaga nawiązania relacji handlowej z OpenAI. Chociaż dostępny próbny przydział danych może wystarczyć do ukończenia tych ćwiczeń, należy pamiętać, że wykonywanie ćwiczeń będzie wymagało wykorzystania pewnej ilości danych z OpenAI.

W tym przykładzie zakłada się, że masz podstawową wiedzę na temat łączników analitycznych w Qlik Cloud. Aby uzyskać wyjaśnienie któregokolwiek z kluczowych pojęć, zapoznaj się z wcześniejszymi przykładami samouczka i pozostałą dokumentacją łącznika OpenAI.

W tym przykładzie używana jest konfiguracja „OpenAI Chat Completions API (GPT-3.5, GPT-4) — wiersze” łącznika.

Zanim rozpoczniesz

Uwagi

OpenAI stosuje limity transferu podczas korzystania z interfejsów API. Oznacza to, że w zależności od konfiguracji łącznika i używanego modelu OpenAI liczba żądań, które można wykonać w określonych odstępach czasu (na przykład w ciągu minuty), może być ograniczona. W związku z tym wszystkie wyrażenia wykresu zostały wykomentowane do czasu, aż zajdzie potrzeba ich użycia, a prawdopodobnie można ocenić tylko jedno wyrażenie wykresu naraz. Więcej informacji można znaleźć w dokumentacji OpenAI dotyczącej limitów transferu.

Przygotowania

Zanim będzie można ukończyć ten przykład, musisz wykonać następujące kroki.

  • Utworzenie konta na platformie OpenAI

  • Uzyskanie klucza API OpenAI

  • Włączenie funkcji połączenia analityki w Qlik Cloud

  • Utworzenie osobnego połączenia na potrzeby tego przykładu (Interactive_Chat_Completions_GPT_3.5_4_Rows)

Pełne informacje zawiera temat: Pierwsze kroki z platformą OpenAI i Tworzenie połączeń.

InformacjaJeśli używasz łącznika Azure OpenAI, kroki przygotowania znacznie się różnią. Zobacz Źródło analityki Azure OpenAI i Tworzenie połączenia Azure OpenAI.

Pobieranie i przesyłanie aplikacji

Pobierz przykładową aplikację stąd:

OpenAI Demo App - Complaints Analysis and Handling

Prześlij aplikację do centrum aktywności Analytics.

Interaktywna aplikacja Qlik Sense do stosowania generatywnej sztucznej inteligencji w odpowiedziach na reklamacje i problemy techniczne

Interaktywna aplikacja Qlik Sense do korzystania z OpenAI w celu interakcji z danymi aplikacji.

Co zawiera aplikacja?

Aplikacja zawiera niewielki wbudowany zestaw danych z komentarzami klientów z witryny internetowej firmy oferującej różne produkty. Wykorzystamy OpenAI do wygenerowania przykładowych odpowiedzi i przeanalizowania istotności na podstawie komentarza klienta wybranego w aplikacji.

InformacjaOdpowiedzi dostarczane przez OpenAI nie mają na celu całkowitego zastąpienia działań w reakcji na indywidualne zastrzeżenia klientów, ale mogą pomóc w wygenerowaniu pomysłów na to, od czego zacząć rozwiązywanie ich problemów.

Ćwiczenia z wyrażeń wykresu

Po przesłaniu aplikacji otwórz ją i w razie potrzeby włącz edycję jej arkuszy. Być może trzeba będzie ustawić arkusze jako prywatne.

W przykładowych arkuszach zastosowano składnię rozszerzeń po stronie serwera, aby używać łączników analitycznych w wyrażeniach wykresu. Wyrażenia wykresu odwołują się do pól o nazwach ComplaintText i ProductDescription, które występują w modelu danych.

Celem tego ćwiczenia jest pokazanie, jak można używać instrukcji if w środowisku interaktywnym, w którym wykres odwołuje się do pól w modelu danych, aby kontrolować częstotliwość obliczania wykresu. Zmniejsza to koszty korzystania z OpenAI, ponieważ w tym przypadku wykresy są obliczane tylko po dokonaniu pojedynczego wyboru w jednym polu.

Te przykłady są skonfigurowane tak, że jednocześnie może być oceniane tylko jedno wyrażenie wykresu. Wynika to z możliwych limitów transferu, które mogą mieć zastosowanie do usług OpenAI, uniemożliwiając równoczesną ocenę więcej niż jednego wyrażenia wykresu.

Przykład 1:

Pierwszy arkusz, Example 1, zawiera podstawowy układ wykresów przedstawiających wskaźniki serii zażaleń klientów. Dane źródłowe obejmują indywidualne zażalenia klientów wraz z wymiarami takimi jak rodzaj produktu, którego dotyczy zażalenie, oraz oceną ważności w skali do 5. Istnieją obiekty wykresu, które pokazują wybrane zażalenie z tabeli oraz wyświetlają odpowiedź OpenAI, jak dział obsługi klienta mógłby pomóc klientowi w rozwiązaniu jego problemu.

  1. Otwórz pierwszy arkusz, Example 1.

  2. W trybie edycji opcji zaawansowanych wybierz żółty wykres Tekst i grafika zatytułowany OpenAI Possible Starting Points.

  3. W panelu właściwości, w obszarze Dane kliknij Wyrażenie w obszarze Wyrażenie, aby otworzyć edytor wyrażeń.

  4. Usuń // z początku wyrażenia. Spowoduje to usunięcie komentarza z wyrażenia i umożliwi jego ocenę. Wyrażenie powinno teraz mieć postać:

    if( count(distinct [ComplaintText]) = 1, endpoints.ScriptAggrStr('{"RequestType":"endpoint", "endpoint":{"connectionname":"Interactive_Chat_Completions_GPT_3.5_4_Rows","column":"choices.message.content"}}', 'draft generic starting points for ways a customer can fix an issue reported with '& [ProductDescription]))
                    
  5. Wyjdź z trybu edycji.

  6. W tabeli zatytułowanej Complaints - Reference Table wybierz wartość pojedynczej komórki w kolumnie ComplaintText.

Wykres OpenAI oblicza teraz odpowiedź na wybrane zażalenie.

Arkusz Example 1 przedstawiający wybrane zażalenie klienta wraz z propozycjami OpenAI, jak zareagować na komentarz

Interaktywna aplikacja Qlik Sense do korzystania z OpenAI w celu interakcji z danymi aplikacji.

Usuń zaznaczenie i spróbuj wybrać inne zażalenie. Wykres zostanie odświeżony wraz z odpowiedzią OpenAI na nowy wybór.

InformacjaKiedy zechcesz otworzyć Example 2, dodaj z powrotem // do wyrażenia, z którego zostało usunięte wykomentowanie powyżej. Zapobiega to ocenie tego wyrażenia podczas korzystania z drugiego arkusza.

Przykład 2

Drugi arkusz, Example 2, zawiera podobne wykresy jak Example 1. Obiekt OpenAI jest teraz skonfigurowany tak, aby zapewniał ogólną analizę wrażeń dotyczących komentarza wybranego przez użytkownika. Udostępnia ogólne informacje na temat tego, jak poważne jest zażalenie, i może pomóc w określeniu priorytetów lub rozpoczęciu reagowania na informację zwrotną.

  1. Jeśli nie zostało to jeszcze zrobione, dodaj // z powrotem do wyrażenia obiektu OpenAI w arkuszu Example 1.

  2. Otwórz drugi arkusz, Example 2.

  3. W trybie edycji opcji zaawansowanych wybierz żółty wykres Tekst i grafika zatytułowany OpenAI Initial Impression.

  4. W panelu właściwości, w obszarze Dane kliknij Wyrażenie w obszarze Wyrażenie, aby otworzyć edytor wyrażeń.

  5. Usuń // z początku wyrażenia. Spowoduje to usunięcie komentarza z wyrażenia i umożliwi jego ocenę. Wyrażenie powinno teraz mieć postać:

    if( count(distinct [ComplaintText]) = 1, endpoints.ScriptAggrStr('{"RequestType":"endpoint", "endpoint":{"connectionname":"Interactive_Chat_Completions_GPT_3.5_4_Rows","column":"choices.message.content"}}', 'provide a short description of how severe the following customer complaint is: ' & [ComplaintText]))
  6. Wyjdź z trybu edycji.

  7. W tabeli zatytułowanej Complaints - Reference Table wybierz wartość pojedynczej komórki w kolumnie ComplaintText.

Wykres OpenAI oblicza teraz odpowiedź na wybrane zażalenie.

Arkusz Example 2 przedstawiający wybrane zażalenie klienta wraz z wrażeniami OpenAI dotyczącymi istotności zażalenia

Interaktywna aplikacja Qlik Sense do korzystania z OpenAI w celu interakcji z danymi aplikacji.

Usuń zaznaczenie i spróbuj wybrać inne zażalenie. Wykres zostanie odświeżony wraz z odpowiedzią OpenAI na nowy wybór.

Czy ta strona była pomocna?

Jeżeli natkniesz się na problemy z tą stroną lub jej zawartością — literówkę, brakujący krok lub błąd techniczny — daj nam znać, co możemy poprawić!