Early Access: The content on this website is provided for informational purposes only in connection with pre-General Availability Qlik Products.
All content is subject to change and is provided without warranty.
Przeskocz do zawartości głównej Przejdź do treści uzupełniającej

Źródło analityki Azure OpenAI

Łącznika analityki Azure OpenAI można używać do komunikacji z usługą Microsoft Azure OpenAI, dostępną w Azure Cognitive Services. Za pomocą tego łącznika możesz wzbogacać swoje aplikacje Qlik Sense o kontekstową i analityczną głębię z modeli generatywnej sztucznej inteligencji, takich jak stosowane przez ChatGPT.

Dzięki łącznikowi analityki Azure OpenAI możesz wysyłać dane z modelu danych swojej aplikacji do usługi Azure OpenAI. Z tym źródłem analitycznym możesz połączyć się ze strony Utwórz w centrum aktywności Analytics lub z aplikacji.

Co to jest usługa Azure OpenAI?

Włączanie punktów końcowych uczenia maszynowego w Qlik Cloud

Aby można było pracować z tym łącznikiem, punkty końcowe uczenia maszynowego muszą być włączone w centrum aktywności Administrowanie. Przełącznik znajduje się w obszarze Sterowanie funkcją w sekcji Ustawienia. Użyj przełącznika.

Więcej informacji zawiera temat Włączanie połączeń analitycznych dla punktów końcowych uczenia maszynowego.

Ograniczenia

  • Interfejsy API, do których uzyskuje się dostęp za pośrednictwem tego łącznika, wymuszają limity punktów końcowych i transmisji, które podlegają indywidualnym warunkom usług Microsoft Azure.

  • Używanie łącznika analityki Azure OpenAI wpływa na wydajność przeładowywania i responsywność wykresów w środowisku Qlik Sense oraz ją ogranicza. Stopień, w jakim wpływa to na wydajność, zależy od zastosowania.

  • Różne konfiguracje tego łącznika wysyłają dane do usługi punktu końcowego z następującymi ograniczeniami:

    • OpenAI Completions API — wiersze: limit żądania 25 wierszy na żądanie, z maksymalnym rozmiarem partii 20 wierszy wysyłanych jednocześnie.

    • OpenAI Chat Completions API — wiersze: limit żądania 25 wierszy na żądanie, z maksymalnym rozmiarem partii jednego wiersza wysyłanego jednocześnie.

  • Jeżeli aplikacja jest regularnie ładowana, najlepsza praktyka polega na buforowaniu prognoz przy użyciu pliku QVD i wysyłaniu do punktu końcowego prognoz tylko nowych wierszy. Poprawi to wydajność ponownego ładowania aplikacji Qlik Sense i zmniejszy obciążenie punktu końcowego.

  • Jeśli używasz względnej nazwy połączenia i zdecydujesz się przenieść aplikację z przestrzeni udostępnionej do innej przestrzeni udostępnionej lub jeśli przeniesiesz aplikację z przestrzeni udostępnionej do przestrzeni prywatnej, aktualizacja połączenia analitycznego w celu odzwierciedlenia nowej lokalizacji przestrzeni zajmie trochę czasu.

Czy ta strona była pomocna?

Jeżeli natkniesz się na problemy z tą stroną lub jej zawartością — literówkę, brakujący krok lub błąd techniczny — daj nam znać, co możemy poprawić!