在 Qlik Answers 中使用机器学习
上次更新日期:2026/10/20您可以利用 Qlik Answers 的 AI 驱动技术来使用 Qlik Predict 自动化机器学习。
在智能体 Qlik Answers 体验中,您可以使用自然语言创建和运行机器学习工作流。您可以在同一个聊天体验中探索数据集、配置并训练实验,以及运行预测。
此 Qlik Answers 体验与在外部 LLM 客户端中通过 Qlik MCP 服务器访问 Qlik Predict 功能是相互独立的。有关更多信息,请参阅Qlik MCP 服务器。
在 Qlik Answers 中使用 Predict

在开始之前
先决条件:
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您的 租户 已开启跨区域推理——也就是说,租户需要针对智能体 Qlik Answers 体验启用该功能。
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您的租户和订阅具有 Qlik Answers 和 Qlik Predict 的容量。
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您有权访问所需的数据集和 Qlik Predict 资产。
正在 Qlik Answers 中打开 Qlik Predict
执行以下操作:
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单击 打开 Answers 以打开 Qlik Answers。
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在下拉菜单中,选择 Predict。
打开 Predict

端到端工作流
使用 Predict 时,请使用以下工作流。
步骤 1:数据集探索与洞察
在训练前使用数据集洞察了解数据质量和候选字段。获取洞察和 目标 建议。
您也无需知道要使用的数据集的确切名称——您可以索取可用数据集的列表。
| 操作 | 示例问题: | 注释 |
|---|---|---|
| 数据集选择 |
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- |
| 数据集见解 |
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或者,您可以先在 Qlik Cloud 中打开数据集,然后提出类似以下的问题:
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| 目标推荐 |
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可用作后续关注问题 在选择数据集并探索见解之后。 |
步骤 2:实验训练与监控
描述您的目标,让智能体配置并运行实验。支持回归和分类实验类型。选择数据集和目标后,系统会提示您开始训练。
如果您之前已经启动了机器学习工作流,可以让 Predict 监控现有实验。
| 操作 | 示例问题: | 注释 |
|---|---|---|
| 实验训练(已选择数据集) |
|
在选择要使用的训练数据集后,可用作后续关注问题。 |
| 实验训练(未选择数据集) |
|
这些问题可以帮助您直接开始,而无需按名称手动搜索数据集。 |
| 实验监视 |
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- |
步骤 3:模型解释与建议
训练完成后,您可以请求通俗易懂的模型行为解释以及基于模型输出的建议。
| 操作 | 示例问题: | 注释 |
|---|---|---|
| 模型推荐 |
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为获得最佳效果,您需要在浏览器中打开该实验,或在提示中引用该实验名称。 |
| 模型度量与洞察 |
|
为获得最佳效果,您需要在浏览器中打开该实验,或在提示中引用该实验名称。 |
在聊天中分析模型时,您还可以点击 查看来源以展开其他详细信息,包括特性重要性细分图表和自然语言见解。
使用 查看源代码 分析包含嵌入式图表的模型

步骤 4:部署、激活和预测
训练后,您可以部署模型,从而创建 ML 部署。在您请求部署模型后,系统会提示您确认部署。
您还可以使用已部署的模型运行批量预测。系统会搜索兼容的应用数据集并列出供您选择。您还可以使用自然语言提示来选择特定的应用数据集。
已部署的模型会在创建预测时自动激活,具体取决于订阅的可用容量。
| 操作 | 示例问题: | 注释 |
|---|---|---|
| 模型部署和监控 |
|
可直接作为模型分析后的后续关注问题。 为获得最佳效果,您需要在浏览器中打开该实验,或在提示中引用该实验名称。 |
| 预测—发起请求 |
|
为了获得最佳效果,您需要在浏览器中打开该部署,或在提示词中引用该部署名称。 |
| 预测—选择应用数据集 |
|
为了获得最佳效果,您需要在浏览器中打开该部署,或在提示词中引用该部署名称。 |
| 预测—监控状态 |
|
为了获得最佳效果,您需要在浏览器中打开该部署,或在提示词中引用该部署名称。 |
| 预测——探索预测输出 |
|
为了获得最佳效果,您需要在浏览器中打开该部署,或在提示词中引用该部署名称。 |
提问的最佳实践
为了在 Qlik Answers 中使用 Qlik Predict 时获得最佳效果,关注以下通用准则:
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如果您不知道如何开始,可以向 Predict 询问它能做什么。Qlik Answers 可以提供支持的功能列表。
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在更换主题或未获得所需回复时,请开始新对话。
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如果您未获得所需的回复,请尝试提供更多详细信息,并具体说明您想要执行的操作。例如,引用数据集和其他资产的确切名称可以更好地帮助 Qlik Answers 在开始训练或运行预测时找到它们。
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如果一开始未返回您需要的回答,请重新表述您的问题。
有关更多信息,请参阅与 Qlik Answers 聊天的最佳做法。
权限
您需要同时拥有 Qlik Answers 和 Qlik Predict 权限才能完成端到端机器学习工作流。
具体来说,您需要以下内容:
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专业用户授权(仅适用于基于用户的订阅)
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必需的 智能体 AI > 数据分析 权限设置为 允许。此权限是由租户管理员分配的。
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由租户管理员分配给您、用于处理 ML 实验和部署所需的 Qlik Predict 权限。请参阅:
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访问数据集、实验和部署所在的空间。请参阅:
限制
数据集
更新和删除数据集
您无法在聊天中上传或删除数据集。
更改数据集
以下操作在聊天中无法进行:
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在运行实验版本后更改训练数据集。
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在同一个聊天中使用不同的应用数据集运行多个预测。
作为变通方法,当您需要使用不同的数据集训练实验或运行预测时,请先开启新聊天。如果您正在训练实验,这也需要在新聊天中创建一个新实验。
有关发起新聊天的详细信息,请参阅 正在与 Qlik Answers 聊天。
大型数据集
Chat 不支持超出 Qlik Cloud 租户以下任一限制的数据集:
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最大数据集大小(训练数据集)
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最大数据集单元格数量(训练数据集)
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包含的最大列数(训练和应用数据集)
实验功能
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不支持偏差检测。
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无法分析或下载模型训练报告。
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无法访问该实验的嵌入式分析(对比和 分析 选项卡)。
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配置实验时,将选择所有特征和算法进行训练。您无法取消选择特征或算法。此外,训练模型时始终使用智能模型优化——不支持手动优化。
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无法训练实验的第二个及后续版本。
模型类型
不适用于时间序列模型。
预测类型
不适用于实时或基于连接器的预测。
ML 模型管理
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无法从聊天中替换现有的已部署模型。
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您无法从聊天中部署来自不同实验版本的多个模型。
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无法访问该部署的嵌入式分析(模型操作和漂移监控)。