Учебное пособие — использование коннектора аналитики OpenAI в Qlik Cloud

Это учебное пособие поможет освоить работу с коннектором аналитики OpenAI для расширения возможностей приложений Qlik Sense благодаря глубине контекста из генеративных моделей ИИ. В частности, в этом пособии демонстрируется использование коннектора с двумя разными конфигурациями.

Можно интегрировать подключение к аналитике OpenAI непосредственно в модель данных, чтобы создаваемые в ней данные предварительно загружались в приложение. Его также можно использовать в выражениях диаграммы. В учебном пособии показано, как подготовиться к работе с коннектором и как создавать подключения с двумя разными конфигурациями. А затем на базовых примерах демонстрируется внедрение этой функции в приложения Qlik Sense.

Примеры из этого учебного пособия также можно использовать для работы с коннектором аналитики Azure OpenAI.

Настройка учетной записи на платформе OpenAI и подготовка среды Qlik Cloud

Прежде чем приступить к работе с коннектором OpenAI Analytics, необходимо выполнить несколько следующих действий.

• Создание учетной записи на платформе OpenAI

• Получение ключа OpenAI API

• Включение функции подключения аналитики в Qlik Cloud

Для получения полных сведений см. раздел Начало работы с платформой OpenAI.

Создание подключений

Создавайте подключения к коннектору аналитики OpenAI в центре активности Аналитика или в редакторе загрузки данных. После создания подключений можно приступать к работе непосредственно с платформой OpenAI через скрипт загрузки или объекты-диаграммы.

Выполните следующие действия.

1. Создайте новое подключение к OpenAI в редакторе загрузки данных или на странице «Создать» центра активности Аналитика. В редакторе загрузки данных коннектор OpenAI находится в разделе Источники аналитики.

2. Выберите нужную конфигурацию. Используйте одну конфигурацию для каждого создаваемого подключения. Для работы с этим учебным пособием создайте отдельное подключение для каждого из примеров:

   • Пример 1: OpenAI Completions API (GPT-3) — Rows (API Завершения OpenAI (GPT-3) — строки)

   • Пример 2: OpenAI Completions API (GPT-3) — JSON Tables (API Завершения OpenAI (GPT-3) — таблицы JSON)

   • Пример 3: OpenAI Chat Completions API (GPT-3.5, GPT-4) — Rows (API Завершения чата OpenAI (GPT-3.5, GPT-4) — строки)

   • Пример 3: OpenAI Chat Completions API (GPT-3.5, GPT-4) — Rows (API Завершения чата OpenAI (GPT-3.5, GPT-4) — строки)

3. Пройдите проверку подлинности для подключения: введите ключ OpenAI API, созданный работе с подготовительным разделом в данном учебном пособии .

4. Настройте параметры, изменив значения по умолчанию при необходимости.

   Примечание к информацииПрактически всегда необходимо изменять значение параметра Max Tokens (Макс. кол-во токенов) по умолчанию, чтобы подключение выполнялось надлежащим образом в соответствии с потребностями. Этот параметр контролирует размер ответа, который будет сгенерирован по запросу.

5. Добавьте Association Field (Поле связи), чтобы связать выходные данные подключения с моделью данных в одном из приложений. Это будет зависеть от примеров, с которыми ведется работа.

   • Для подключений, используемых в примерах 1–3, введите RowId.

   • Для интерактивного примера оставьте этот параметр пустым.

6. В поле параметра Имя введите уникальное значение для каждого создаваемого подключения с указанием конфигурации, используемой подключением. Эти значения параметра потребуются при работе со скриптом загрузки или с выражениями диаграммы.

   Для работы с примерами в учебном пособии используйте следующие варианты:

   • Пример 1:OpenAI Connection for Rows Completions (GPT-3) (Подключение OpenAI для завершения строк (GPT-3))

   • Пример 2: OpenAI Connection for JSON Tables Completions (GPT-3) (Подключение OpenAI для завершения таблиц JSON (GPT-3))

   • Пример 3: Chat_Completions_GPT_3.5_4_Rows

   • Интерактивный пример: Interactive_Chat_Completions_GPT_3.5_4_Rows

7. Щелкните Создать.

Примеры

Созданное подключение с этой конфигурацией можно использовать в скрипте загрузки и выражениях диаграммы для взаимодействия с моделями OpenAI.

Пример каждого процесса отображается в следующих уроках.

Эти примеры не зависят друг от друга и могут выполняться по отдельности.