# 建立 OpenAI 連線

若要與 OpenAI 平台通訊，建立連線至 OpenAI 分析來源。

若要與 OpenAI 通訊，建立連線至 OpenAI 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。

從這些連線接收的資料可用於載入指令碼以及圖表運算式，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 OpenAI 分析連線。可進行的設定因使用的設定而異。

### OpenAI 聊天完成 API

此設定會將每列資料作為問題傳送至 OpenAI 聊天完成 API。每個回應會儲存為表格中的文字，列數與輸入相同。

資訊備註不支援傳送多列作為聊天內容。您需要在單一請求列中納入所有問題。

此設定可以用於載入指令碼與圖表運算式。

對於關於此設定使用之 API 的 OpenAI 文件，請參閱[圖表](https://platform.openai.com/docs/api-reference/chat)。

OpenAI Chat Completions APIOpenAI Chat Completions API 設定的可進行設定

| 欄位 | 描述 |
| --- | --- |
| 選取設定 | 在設定之下，選取 OpenAI 聊天完成 API。 |
| 授權 | 輸入 OpenAI API 金鑰。如需詳細資訊，請參閱[產生 OpenAI API 金鑰](https://help.qlik.com/zh-TW/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/LoadData/ac-openai-overview.htm#Generati)。 |
| OpenAI 請求 | <ul> <li> <p><span>OpenAI&nbsp;模型</span>：使用的模型。</p> </li> <li> <p><span>溫度</span>：要使用的取樣溫度。</p> </li> <li> <p><span>Token 上限</span>：此參數調整要產生的 Token 數量上限。換言之，這控制將會產生的回應大小。您幾乎永遠需要改變預設值才能連線，以根據您的需求正常運作。</p> </li> <li> <p><span>Top P</span>：調整 Nucleus 取樣。這可以作為替代選項改變為<span>溫度</span>取樣。</p> </li> <li> <p><span>頻率處罰</span>：模型處罰新 Token (這是來自現有 Token 的重複逐字) 的程度。</p> </li> <li> <p><span>存在處罰</span>：模型處罰新 Token (這已包含在文字中，直到採用的時機點為止) 的程度。</p> </li> <li> <p><span>使用者</span>：最終使用者 ID，有助於監控政策違反情況。</p> </li> </ul> |
| 關聯 | 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。 |
| 名稱 | 連線的名稱。如果沒有輸入名稱，則使用預設名稱。 |

### OpenAI 內嵌

此設定將輸入文字的列傳送至 OpenAI 內嵌 API。OpenAI 傳回每個輸入的獨立向量呈現。此向量呈現使用機器學習模型可以取用的形式。

對於關於此設定使用之 API 的 OpenAI 文件，請參閱[內嵌](https://platform.openai.com/docs/api-reference/embeddings)。

OpenAI EmbeddingsOpenAI Embeddings 設定的可進行設定

| 欄位 | 描述 |
| --- | --- |
| 選取設定 | 在設定之下，選取 OpenAI 內嵌。 |
| 授權 | 輸入 OpenAI API 金鑰。如需詳細資訊，請參閱[產生 OpenAI API 金鑰](https://help.qlik.com/zh-TW/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/LoadData/ac-openai-overview.htm#Generati)。 |
| OpenAI 請求 | <ul> <li> <p><span>OpenAI&nbsp;模型</span>：使用的模型。</p> </li> <li> <p><span>使用者</span>：最終使用者 ID，有助於監控政策違反情況。</p> </li> </ul> |
| 關聯 | 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。 |
| 名稱 | 連線的名稱。如果沒有輸入名稱，則使用預設名稱。 |

## 建立連線

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. 建立新的 Qlik Sense 應用程式或指令碼。開啟 資料載入編輯器 或 指令碼。

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. 在分析來源之下，按一下 OpenAI。

5. 選擇所需的設定。如需更多關於每個可用選項的資訊，請參閱 [設定和可進行的設定](https://help.qlik.com/zh-TW/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/LoadData/ac-openai-create.htm#Configur2)。

6. 輸入 OpenAI API 金鑰。如需詳細資訊，請參閱[產生 OpenAI API 金鑰](https://help.qlik.com/zh-TW/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/LoadData/ac-openai-overview.htm#Generati)。

7. 在 OpenAI 模型之下，選取您要使用的 OpenAI 模型。

8. 按需求調整任何其他預設參數值。這些參數見於 OpenAI 的 API 文件中。如需更多資訊，請參閱[聊天](https://platform.openai.com/docs/api-reference/chat)、[完成](https://platform.openai.com/docs/api-reference/completions)和[內嵌](https://platform.openai.com/docs/api-reference/embeddings)。

   如需其他參數描述，請參閱 [設定和可進行的設定](https://help.qlik.com/zh-TW/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/LoadData/ac-openai-create.htm#Configur2)。

   資訊備註您幾乎永遠需要改變最大 Token 參數值才能連線，以根據您的需求正常運作。此參數控制將會產生的回應大小。

9. 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 OpenAI 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-openai-load.htm) 和 [在視覺化運算式中使用 OpenAI 連線](https://help.qlik.com/zh-TW/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/LoadData/ac-openai-use.htm)。

## 詳細範例

如需如何使用 OpenAI 分析連接器的完整範例，請參閱 [教學課程 – 在 Qlik Cloud 中使用 OpenAI 分析連接器](https://help.qlik.com/zh-TW/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/LoadData/ac-openai-tutorial.htm)。

## 瞭解更多資訊

* [聊天](https://platform.openai.com/docs/api-reference/chat)
* [完成](https://platform.openai.com/docs/api-reference/completions)
* [內嵌](https://platform.openai.com/docs/api-reference/embeddings)
* [OpenAI 指南 - 內嵌](https://platform.openai.com/docs/guides/embeddings/what-are-embeddings)