# 建立 Cohere (Amazon Bedrock) 連線

若要與 Cohere 通訊，建立連線至 Cohere (Amazon Bedrock) 分析來源。在 分析 活動中心、資料載入編輯器 或 指令碼 的「建立」頁面建立連線。

資訊備註

Amazon Bedrock - Converse API 連接器可讓您連線至 Amazon Bedrock 的文字產生模型通用 API，包括透過此連接器可用的一個或多個模型。若要獲得更進階的功能，請考慮使用 Amazon Bedrock - Converse API 連線取代使用此連線 Cohere - Generate 設定的連線。

如需詳細資訊，請參閱[Amazon Bedrock - Converse API 分析來源](https://help.qlik.com/zh-TW/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/LoadData/ac-bedrock-converse-api-overview.htm)。

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，以提升您的 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 Cohere (Amazon Bedrock) 分析連線。每個連線可以包括單一設定。

更多關於模型類型及其用途的資訊可見於官方 Cohere 文件：[Models](https://docs.cohere.com/docs/models)

### Cohere - Generate

使用此設定從 Cohere 存取標準 Command 模型。

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

* [Cohere Command 模型](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/model-parameters-cohere.html#model-parameters-cohere-command)

* [Co.Generate](https://docs.cohere.com/reference/generate)

可在連線對話方塊中進行的設定

| 欄位 | 描述 |
| --- | --- |
| Cohere Model | 選取模型以用來產生回應。 |
| AWS Region | 選擇託管 AWS 資源的適當地理區域。 |
| Use FIPS Endpoint (US Regions Only) | 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 Access Key | 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 Secret Key | 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。 |
| Maximum Token Count | 設定模型產生的回應長度。 |
| Temperature | 控制模型的回應隨機性。值越低，隨機性就越低。 |
| p | 也稱為 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。<br><br>值 0 或 1.0 指示設定已停用。請參閱[外部文件](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/model-parameters-cohere.html)以瞭解此設定如何與 K 參數互動。 |
| K | 也稱為 Top K。調整在回應中建立下一個 Token 時會考慮多少 Token 選項。請參閱[外部文件](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/model-parameters-cohere.html)以瞭解此設定如何與 p 參數互動。 |
| Association Field | 指定關聯欄位，即輸入資料表格中包含唯一識別碼的欄位。<br><br>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。 |
| Name | 連線的名稱。如果沒有輸入名稱，則使用預設名稱。 |

### Cohere - Embed

使用此設定存取 Cohere 的 Embed 模型。這些有時候也稱為 Representation 模型。這些模型會產生內嵌，並且可以協助文字分類任務。

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

* [Cohere Embed 模型](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/model-parameters-cohere.html#model-parameters-embed)

* [Co.Embed](https://docs.cohere.com/reference/embed)

可在連線對話方塊中進行的設定

| 欄位 | 描述 |
| --- | --- |
| Cohere Embed Model | 選取模型以用來產生回應。 |
| AWS Region | 選擇託管 AWS 資源的適當地理區域。 |
| Use FIPS Endpoint (US Regions Only) | 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 Access Key | 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 Secret Key | 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。 |
| Input Type | 從可用清單中的輸入類型選取。此為技術設定，將取決於您的內嵌使用情況。請參閱[外部文件](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/model-parameters-cohere.html#model-parameters-embed)瞭解詳細資訊。<br><br>下列選項可用：<br><br><ul> <li> <p><span>Search Document</span> </p> </li> <li> <p><span>Search Query</span> </p> </li> <li> <p><span>Classification</span> </p> </li> <li> <p><span>Clustering</span> </p> </li> </ul> |
| Association Field | 指定關聯欄位，即輸入資料表格中包含唯一識別碼的欄位。<br><br>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。 |
| Name | 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 分析 活動中心、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。

請執行下列動作：

1. 透過資料載入編輯器或 指令碼 存取連接器。

2. 按一下建立新連線。

3. 在空間之下，選取連線所在的空間。

4. 從資料連接器清單中選取 Cohere (Amazon Bedrock)。

5. 填寫連線對話方塊欄位。

6. 按一下建立。

資料連線儲存至建立應用程式的空間，因此可在其他 Qlik Sense 應用程式和指令碼中重複使用。這也會列於 資料載入編輯器 或 指令碼 中的資料連線之下。

建立連線後，您可以用來載入資料，連同請求和平台的回應。此外，您可以在圖表運算式中使用。如需更多資訊，請參閱 [從 Cohere (Amazon Bedrock) 連線中選取和載入資料](https://help.qlik.com/zh-TW/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/LoadData/ac-bedrock-cohere-load.htm) 和 [在視覺化運算式中使用 AI21 Labs (Amazon Bedrock) 連線](https://help.qlik.com/zh-TW/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/LoadData/ac-bedrock-ai21-use.htm)。