# 在 Qlik Answers 中使用机器学习

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](https://help.qlik.com/zh-CN/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/QlikMCP/Qlik-MCP-server.htm)。

在 Qlik Answers 中使用 Predict

在 Qlik Answers 中使用 Predict

在 Qlik AnswersQlik Answers 中使用 PredictPredict ![在智能体体验中训练 ML 实验](https://help.qlik.com/zh-CN/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Resources/Images/ui_predict-answers.png)

Govnote-not-in在 Qlik Cloud 政府 中不支持

Govnote-not-in在 Qlik Cloud Government - DoD 中不支持

## 在开始之前

先决条件：

* 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。

  [启用跨区域推理](https://help.qlik.com/zh-CN/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/Admin/cross-region-data-processing.htm)

* 您的租户和订阅具有 Qlik Answers 和 Qlik Predict 的容量。

  [Qlik Answers 容量](https://help.qlik.com/zh-CN/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/QlikAnswers/administering-qlik-answers.htm#Capacity)

  [监控订阅的 Qlik Predict 消耗](https://help.qlik.com/zh-CN/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/Admin/mc-managing-experiments-deployments.htm#MonitorConsumption)

* 您有权访问所需的数据集和 Qlik Predict 资产。

  [权限](https://help.qlik.com/zh-CN/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/QlikAnswers/predict-agent.htm#Permissions)

## 正在 Qlik Answers 中打开 Qlik Predict

执行以下操作：

1. 单击 打开 Answers 以打开 Qlik Answers。

2. 在下拉菜单中，选择 Predict。

   打开 Predict

   打开 Predict

   打开 PredictPredict ![在聊天中选择预测智能体](https://help.qlik.com/zh-CN/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Resources/Images/ui_predict-agent-selector.png)

## 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。

用于数据集探索和洞察的示例问题

| 操作 | 示例问题： | 注释 |
| --- | --- | --- |
| 数据集选择 | <ul> <li> <p> <span>显示可用于训练的数据集</span></p> </li> <li> <p><span>我可以使用哪些数据集进行训练？</span> </p> </li> <li> <p><span>列出数据集</span> </p> </li> </ul> | - |
| 数据集见解 | <ul> <li> <p><span>你能向我展示 &lt;数据集名称&gt; 的数据集见解吗</span> </p> </li> </ul> | 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：<br><br><ul> <li> <p><span>你能向我展示此数据集的数据集见解吗？</span> </p> </li> <li> <p><span>该数据集中哪些特征具有高基数</span> </p> </li> </ul> |
| 目标推荐 | <ul> <li> <p><span>您推荐使用哪一列作为目标</span> </p> </li> <li> <p><span>您对目标有什么建议？	</span> </p> </li> <li> <p><span>训练好的模型应该预测哪一列</span> </p> </li> </ul> | 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。

用于实验训练和监控的示例问题

| 操作 | 示例问题： | 注释 |
| --- | --- | --- |
| 实验训练（已选择数据集） | <ul> <li> <p><span>我想预测 &lt;列名&gt;</span> </p> </li> <li> <p><span>使用 &lt;列名&gt; 作为目标</span> </p> </li> </ul> | 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） | <ul> <li> <p><span>训练模型以预测 &lt;列名&gt;；使用 &lt;数据集名称或关键字&gt;</span> </p> </li> <li> <p><span>使用 &lt;数据集名称或关键字&gt; 数据创建实验</span> </p> </li> </ul> | 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 | <ul> <li> <p><span>列出我最近的实验及其状态</span> </p> </li> <li><span>我的实验状态是什么</span> </li> </ul> | - |

### 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。

模型分析示例问题

| 操作 | 示例问题： | 注释 |
| --- | --- | --- |
| 模型推荐 | <ul> <li> <p><span>本次实验中的最佳模型是什么</span> </p> </li> <li> <p><span>我已打开实验 &lt;实验名称&gt;。什么是最佳模型</span> </p> </li> <li> <p><span>我已打开实验 &lt;实验名称&gt;。面向业务受众总结最佳模型性能</span> </p> </li> </ul> | 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 | <ul> <li> <p><span>本次实验中最佳的模型算法是什么</span> </p> </li> <li> <p><span>我已打开实验 &lt;实验名称&gt;。最佳模型的指标是什么</span> </p> </li> <li> <p><span>探索此实验的模型洞察和特性重要性</span> </p> </li> <li> <p><span>我已打开实验 &lt;实验名称&gt;。哪些特征对该模型的影响最大？</span> </p> </li> </ul> | 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 the 查看来源 icon 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

使用 查看源代码 分析包含嵌入式图表的模型

使用 查看源代码查看源代码 分析包含嵌入式图表的模型 ![使用“查看源代码”分析包含嵌入式图表的模型](https://help.qlik.com/zh-CN/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Resources/Images/ui_predict-agent_view-source-model-metrics.png)

### 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。

部署和预测的示例问题

| 操作 | 示例问题： | 注释 |
| --- | --- | --- |
| 模型部署和监控 | <ul> <li> <p><span>部署此实验的最佳模型</span> </p> </li> <li> <p><span>我已打开实验 &lt;实验名称&gt;。查看部署详情</span> </p> </li> <li><span>检查此实验的部署状态</span> </li> </ul> | 可直接作为模型分析后的后续关注问题。<br><br>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 | <ul> <li> <p><span>使用此部署运行预测</span> </p> </li> <li> <p><span>使用部署 &lt;部署名称&gt; 运行预测</span> </p> </li> </ul> | 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 | <ul> <li> <p><span>将 &lt;应用数据集名称&gt; 用作此部署进行预测的应用数据集</span> </p> </li> <li> <p><span>我已打开部署 &lt;部署名称&gt;。 使用 &lt;应用数据集名称&gt; 数据集运行预测</span> </p> </li> </ul> | 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 | <ul> <li> <p><span>检查此部署的批量预测状态</span> </p> </li> </ul> | 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 | <ul> <li> <p><span>我已打开部署 &lt;部署名称&gt;。 探索当前预测结果</span> </p> </li> <li> <p><span>向我显示此部署中我的最新预测</span> </p> </li> </ul> | 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：

* 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。

* 在更换主题或未获得所需回复时，请开始新对话。

* 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。

* 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](https://help.qlik.com/zh-CN/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/QlikAnswers/best-practices-assistant-chat.htm)。

## 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：

* 专业用户授权（仅适用于基于用户的订阅）

* 必需的 智能体 AI &gt; 数据分析 权限设置为 允许。此权限是由租户管理员分配的。

  [管理用户对 Qlik Answers 的访问权限](https://help.qlik.com/zh-CN/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/QlikAnswers/administering-qlik-answers.htm#Access)

* 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：

  * [用户对 ML 实验的访问权限](https://help.qlik.com/zh-CN/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/AutoML/who-can-work-with-automl.htm#AccessExperiment)

  * [用户对 ML 部署和预测的访问权限](https://help.qlik.com/zh-CN/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/AutoML/who-can-work-with-automl.htm#AccessDeployment)

* 访问数据集、实验和部署所在的空间。请参阅：

  * [专业用户和基于容量的订阅用户的共享空间权限](https://help.qlik.com/zh-CN/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/Spaces/permissions-shared-space-prof-full.htm)

  * [专业用户和基于容量的订阅用户的受管空间权限](https://help.qlik.com/zh-CN/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/Spaces/permissions-managed-space-prof-full.htm)

## 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：

* 在运行实验版本后更改训练数据集。

* 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](https://help.qlik.com/zh-CN/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/QlikAnswers/using-assistants.htm#Chatting)。

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：

* 最大数据集大小（训练数据集）

* 最大数据集单元格数量（训练数据集）

* 包含的最大列数（训练和应用数据集）

### 实验功能

* 不支持偏差检测。

* 无法分析或下载模型训练报告。

* 无法访问该实验的嵌入式分析（对比和 分析 选项卡）。

* 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。

* 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

* 无法从聊天中替换现有的已部署模型。

* 您无法从聊天中部署来自不同实验版本的多个模型。

* 无法访问该部署的嵌入式分析（模型操作和漂移监控）。

[用 Qlik Answers 回答问题](https://help.qlik.com/zh-CN/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/QlikAnswers/using-assistants.htm)

[采用 Qlik Predict 的机器学习](https://help.qlik.com/zh-CN/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/AutoML/home-automl.htm)

[使用实验](https://help.qlik.com/zh-CN/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/AutoML/working-with-experiments.htm)

[使用 ML 部署](https://help.qlik.com/zh-CN/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/AutoML/working-with-deployments.htm)

[使用 ML 预测](https://help.qlik.com/zh-CN/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/AutoML/working-with-predictions.htm)

[选择您的上下文](https://help.qlik.com/zh-CN/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/QlikAnswers/choose-context.htm)

[部署和管理 Qlik Answers](https://help.qlik.com/zh-CN/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/QlikAnswers/administering-qlik-answers.htm)

[启用跨区域推理](https://help.qlik.com/zh-CN/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/Admin/cross-region-data-processing.htm)