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建立 Amazon Titan (Amazon Bedrock) 連線

若要與 Amazon Titan 通訊,建立連線至 Amazon Titan (Amazon Bedrock) 分析來源。在中心、資料載入編輯器指令碼 內建立連線

從這些連線接收的資料可用於載入指令碼,可用於圖表運算式,以提升 Qlik Sense 分析應用程式。

設定和可進行的設定

以下列其中一個設定來設定分析連線。

如需更多關於參數的資訊,請參閱 Amazon Bedrock 文件:Amazon Titan 模型

Amazon - Titan Text G1 - Express

Amazon - Titan Text G1 - Express 設定對以自然語言格式傳回完成內容的模型提供存取權限。

Amazon - Titan Text G1 - Express 設定的可進行設定
欄位 描述
選取設定 設定之下,選取 Amazon - Titan Text G1 - Express
Titan 模型

選取模型以用來產生回應。

AWS 區域 選擇託管 AWS 資源的適當地理區域。
使用 FIPS 端點 (僅限美國 地區) 選取連線和 AWS 之間的通訊是否使用遵守聯邦資訊處理標準 (FIPS) 特定版本的加密。
AWS 存取金鑰

輸入 AWS 存取金鑰 ID,這是存取金鑰對的一部分 (其他是密碼金鑰),您將需要提供作為認證,以驗證 AWS 帳戶。

AWS 密碼金鑰 輸入 AWS 密碼金鑰,這是存取金鑰對的一部分 (其他是存取金鑰 ID),您將需要提供作為認證,以驗證 AWS 帳戶。
最大 Token 計數

設定模型產生的回應長度。

溫度 控制模型的回應隨機性。值越低,隨機性就越低。
Top P 控制 Token 使用的可能性。值越低,越容易排除較不可能的 Token。
關聯欄位

指定關聯欄位,即輸入資料表格中包含唯一識別碼的欄位。

在對傳回的結果表格進行端點請求以使用索引鍵與來源欄位表格關聯時,需要在來源資料中包含此欄位。指定的欄位將作為回應中的欄位傳回,並使回應與資料模型中的來源資料相關聯。這可以是具有唯一 ID 的任何欄位,可以來自來源資料,也可以作為表格載入過程的一部分。

名稱 連線的名稱。如果沒有輸入名稱,則使用預設名稱。

Amazon - Titan Embeddings G1 - Text

Amazon - Titan Embeddings G1 - Text 設定提供內嵌模型技術的存取權限,這會傳回輸入文字的數字呈現。這些數字呈現供機器學習模型取用。

Amazon - Titan Embeddings G1 - Text 設定的可進行設定
欄位 描述
選取設定 設定之下,選取 Amazon - Titan Embeddings G1 - Text
Titan 模型 選取模型以用來產生回應。
AWS 區域 選擇託管 AWS 資源的適當地理區域。
使用 FIPS 端點 (僅限美國 地區) 選取連線和 AWS 之間的通訊是否使用遵守聯邦資訊處理標準 (FIPS) 特定版本的加密。
AWS 存取金鑰

輸入 AWS 存取金鑰 ID,這是存取金鑰對的一部分 (其他是密碼金鑰),您將需要提供作為認證,以驗證 AWS 帳戶。

AWS 密碼金鑰 輸入 AWS 密碼金鑰,這是存取金鑰對的一部分 (其他是存取金鑰 ID),您將需要提供作為認證,以驗證 AWS 帳戶。
關聯欄位

指定關聯欄位,即輸入資料表格中包含唯一識別碼的欄位。

在對傳回的結果表格進行端點請求以使用索引鍵與來源欄位表格關聯時,需要在來源資料中包含此欄位。指定的欄位將作為回應中的欄位傳回,並使回應與資料模型中的來源資料相關聯。這可以是具有唯一 ID 的任何欄位,可以來自來源資料,也可以作為表格載入過程的一部分。

名稱 連線的名稱。如果沒有輸入名稱,則使用預設名稱。

建立新連線

您可以從中心、從現有應用程式中的 資料載入編輯器 或從現有指令碼中的 指令碼 建立連線至分析連接器。按照以下步驟建立連線。

  1. 透過資料載入編輯器指令碼 存取連接器。

  2. 按一下建立新連線

  3. 空間之下,選取連線所在的空間。

  4. 從資料連線清單中選取 Amazon Titan (Amazon Bedrock)

  5. 填寫連線對話方塊欄位。

  6. 按一下建立

您的連線現在列在 資料載入編輯器指令碼 中的資料連線下。

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