![? スペース ロールによって、さまざまなスペースで Qlik Answers で実行できる操作が
制御される
? 必要なスペース権限は、アシスタントを作成するか、Qlik Answers を使用して質
問に回答するかどうかに応じて異なる
? Qlik Answers アシスタントを使用して質問に答えるには、ユーザーは次のスペース
にアクセスできる必要があります。
o アシスタントが存在するスペース
? 共有スペースにおける最小のスペース ロールは、 [表示可能] および [データ消費可能]
? 管理スペースにおける最小のスペース ロールは、 [表示が制限されています]
o ナレッジ ベースが存在するスペース
? 共有スペースにおける最小のスペース ロールは、 [データ消費可能]
? 管理スペースにおける最小のスペース ロールは、 [表示が制限されています]
o データ ソースが存在するスペース
? 共有スペースにおける最小のスペース ロールは、 [データ消費可能]
? 管理スペースにおける最小のスペース ロールは、 [表示が制限されています]
? 回答で使用するソースをダウンロードするには、 [データ消費可能] が必要
46
Qlik Answersのアクセスと権限
スペース権限](https://image.slidesharecdn.com/techtalk20241105qlikanswers-241106005726-77415295/85/TECHTALK_20241105_-AI-Qlik-Answers-43-320.jpg)
![[Japan Tech summit 2017] DAL 006](https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/techsummit2017pdfdal006-171115033148-thumbnail.jpg?width=560&fit=bounds)
More Related Content
Similar to TECHTALK_20241105_生成AIを使用したQlik Answersのご紹介資料 (20)
More from QlikPresalesJapan (20)
TECHTALK_20241105_生成AIを使用したQlik Answersのご紹介資料
- 1. 生成AIを使用した 非構造化データ分析を実現する Qlik Answersのご紹介 Qlik TECH TALK 2024/11/05
- 3. ? 質問はZoom画面下のQ&Aアイコンをクリックして入力してください。 ? 質問に対してQlikパネラーが随時Q&Aパネルで回答します。 ? 質問と回答については、セミナーの最後に他の参加者に共有させていただきます。 Q&Aについて
- 4. アジェンダ ? 非构造化データと生成础滨 ? Qlik Answers ? Qlik Answersの構築と利用 ? セキュリティとコンテンツ管理 ? Qlik Answersのアクセス権限 4
- 5. 非构造化データと生成础滨
- 6. ? 非構造化データに含まれる情報は、十分に活用され ていないか、見落とされていることが多い ? 最適な情報がないまま意思決定や行動が行われ、そ の結果が積み重なっている ? ナレッジ?ライブラリー、ドキュメント?リポジトリー、オンラ イン?コンテンツなど、こうしたリソースはたいてい存在す る。 6 人々は正しい情報を持たずに行動している 非構造化データには未開拓の大きな可能性がある しかし、どうすれば答えを必要としている人たちの手に 届けることができるのだろうか？ 6 P R E D I C T I O N 世界のデータの80%は非構造化データであり、企業が管理するデータ量は2024年に倍増する。 Emails Intranets Social Media Posts Docs … Images
- 9. 構造化データ ? 行と列の表 ? 分析集計と計算 ? 洞察と視覚化 ? データ ファイル、データベースなどに存在 非構造化データ ? テキスト、画像、ビデオ、オーディオ ? 構造化されていないか、見出しやセクション などによって半構造化されている ? 文書、データベースのフリーテキストフィールドで 見つかる 構造化データと非構造化データ 9
- 10. 10 生成AIでこれを構築するにはどうすればいいのか？ ヒント：その必要はない... もっと良い方法 未知の技術の実験 解決策をカスタムメ イドしようとする... 複数のコンポーネントとベンダーの管理 技術的な専門知識やスキルの不足 価値実現までの時間が長く、失敗するリスク 全体的なコストの増加 K E Y F A C T Gartnerによると、AIプロジェクトの85%は失敗している。
- 11. 構築または購入 RAG システムを構築する際の複雑な点は何ですか? ドキュメント ナレッジベース チャンク 埋め込み ベクター データベース ロード スプリット 埋め込み インデックス 作成 質問 埋め込み 関連する チャンク LLM 答え 2 3 4 5 埋め込み 6 9 再ランク 付け 8 データ/ファイ ルコネクタ 保存 1 検索 7 シンガポール ロンドン 米国東部 ドイツ シドニー 東京 アイルランド
- 13. 13 RAG（Retrieval-Augmented Generation：検索拡張生成）とは？ 大量のテキストデータを用いて構築された自然言語処理のためのAIモデル 巨大なデータセット LLM （大規模言語モデル） 学習 ユーザー ベクトルDB 企業内のデータセット ベクトル化 ? LLMの処理に、信頼性の高い企業内情報な どへの検索を組み合わせる ? 質問の意図?コンテキストを理解して、回答の 精度向上、ハルシネーションを回避
- 14. Qlik Answers 14
- 15. ? リアルタイムで、パーソナライズされた適切な回答 をユーザーに通知 ? 信頼できる一貫した回答を、十分な説明 可能性に基づいて提供 ? すぐに使える統合型のセルフサービス ソリューションを最大限に生かす 15 Qlik Answers の紹介 プラグアンドプレイの、生成 AI を搭載したアシスタント GenAI Powered
- 16. 非構造化データを 構造化データに変換する ? フィールドリストの抽出 ? 感情分析 ? トピック検出 セマンティック検索と 回答生成 ? 関連するソースコンテンツを検索する ? コンテキストを使用してパーソナライズされた回答を生成 ? 検索拡張生成 (RAG) 非構造化データの問題 通常、顧客が非構造化データについて話すとき、次のことを念頭に置いています。 16 これはQlik Answersです これはQlik Answersではありません
- 17. 構造化データ 非構造化データ Qlikにおける構造化データと非構造化データ分析 17 Qlik Analytics Qlik Sense インサイトアドバイザー Qlik AutoML Qlik Answers
- 19. 19 非構造化データから今すぐ価値を生み出す ビジネスラインのナレッジ?アシスタント 19 Sales ? 営業支援とサポート ? 競合インテリジェンスと製品の差別化 Marketing ? マーケティングウェブサイト アンサーエンジン ? マーケティングコンテンツリサーチ ? 商品レビューアナライザー Finance ? 契約と調達 Operations ? コーポレートコンテンツハブ ? ナレッジ?マネジメント Human Resources ? 人事サポート IT ? ケースの解決 ? Gen-AI 集中化 Service & Support ? カスタマー / 製品サポート アンサーエンジン ? テクニカルサポートケースの解決 ? 製品のメンテナンスとトラブルシューティング Supply Chain ? 在庫?購買?調達アシスタント
- 20. 20 Qlik Answers: シンプル、そしてすぐに使えるソリューション 最先端のアーキテクチャーを搭載 AIの回答は、元のコンテンツへの引 用によってサポート ユーザーはソースコンテンツにアクセスし 、回答を評価可能 プレビルドUIで直接質問 Qlik Cloudや他のプラットフォー ムやAPIでアクセス あなたのコンテンツをシームレスかつ常 に利用可能なAIインデックスで管理 インフラ管理は不要、 Qlik Cloudテ ナントのセキュリティが適用 信頼できるエンタープライズコネク タを活用 幅広いシステムとプラットフォームにす ぐに接続可能 エンタープライズ コネクタ フルマネージド ナレッジベース 組み込み アシスタント 説明可能な回答 ユーザーからのフィードバックを取得して 、コンテンツを見直し、改善 ユーザーが何を尋ねているのか、そして ユーザーが受け取る回答を簡単に理 解 回答 レビューポータル
- 21. 複雑さをプラグアンドプレイにカプセル化 その他のソリューション Qlik Answers ML オペレーションと Dev Ops コンテンツ ナレッジベース管理 接続性とスケ ジュール 変更検出 解析 インデックス作成 埋め込み チャンキング ベクトルインデックス 埋め込みモデル 非構造化コンテン ツ 企業 コネクタ 管理 ナレッジベース 埋め込み可能 アシスタント 説明可能 回答 回答レビュー ポータル 回答生成 レビュー管理 Gen AIの専門知識 RAG戦略 ベクターDB アプリケーション開発 質問する 検索埋め込み 結果ランキング プロンプトエンジ ニアリング 回答と引用の生 成 ガードレール LLM 回答フィードバッ ク フィードバック管 理 レビューデータベー ス 中小企業レビュー ソースデータ管理 回答管理 プロンプト＆LLM SME 他の方法ははるかに困難で時間がかかります
- 22. ? アシスタントはQlik Answersのユーザーに対するインターフェース ? ユーザーが質問してパーソナライズされた回答を得るためのチャットインターフェース を提供 ? ユーザー向けのサンプル質問を作成 ? コンテンツの改善のために回答を確認 ? 回答は質問されるたびに一意になり、特定のキャッシュは行われない ? 次の場所からアクセスできます: o Qlik Cloud o Qlik Embed を使用した埋め込みチャット o APIを使用したカスタムUI 22 アシスタント Qlik Answersのインターフェース
- 23. ? ナレッジベースは、アシスタントが企業のコンテキストを検索するために使用 ? ナレッジ ベースは、データ接続に接続する個々のデータ ソースで構成され、次のものが 含まれる o ソースの場所 o ファイルリストまたはクロールパラメータ o 同期スケジュール ? ほとんどのユーザーはナレッジベースへの表示アクセスを必要としない o アシスタントユーザーは「データを消費」する権限が必要 23 ナレッジベース 非構造化コンテンツのインデックス
- 24. 24 Qlik Cloud のリージョン利用可能状況 Qlik Answersは4つの地域で発売開始 米国東部（北バージニア） 詳しくはこちら ヨーロッパ（アイルランド） eu.qlikcloud.com ヨーロッパ（フランクフルト） 詳しくはこちら アジア太平洋（シドニー） ap.qlikcloud.com Japanリージョンは11月中に利用可能になる予定
- 25. コネクター ? Qlik Cloud Datafiles ? S3 & S3 v2 ? Dropbox ? Azure Blob Storage ? Google Cloud Storage ? SharePoint ? SFTP ファイル形式 ? PDF ? DOCX ? PPTX ? TXT ? MD ? HTML ? ODT ? RTF 接続とファイル形式 以下のファイルベースの接続がサポートされています。 25
- 27. 28 ナレッジベースの作成 アシスタントが利用するデータソースやファイルを選択 ① ナレッジベースを作成 ② ナレッジベースに含むデータ ソースやファイルを選択
- 28. 29 ナレッジベースの作成 アシスタントが利用するデータソースやファイルを選択しインデックス化 ① 追加方法を選択 ② 接続するデータソースを選択 ④ソースの詳細設定を選択 ③ ソース追加方法を選択 ⑤ データソースのインデックス化を実行
- 29. 30 サイズ参考値 測定単位 意味 単位あたりの単語数 文字数 ページ メール メールの平均語数 434 2,040 1 Microsoft Word 文書ページ 1 ページあたりの平均単語数 (US レター、12 ポイント Arial、1 行間隔) 450 2,115 1 ウィキペディアの記事 Wikipedia 記事あたりの平均単語数 588 2,764 1.3 NYTの記事 平均的なニューヨークタイムズの記事 622 2,923 1.4 ウェブページ Google SEO に最適なウェブページの単語数 650 3,055 1.5 ブログ投稿 SEO に適した Medium の投稿の平均単語数 1,500 7,050 3.4 研究論文 研究論文の平均単語数 3,000 14,100 6.9 特許出願 平均的な特許出願 14,780 69,466 33.9 銀行の利用規約 英国銀行の利用規約の平均単語数 34,000 159,800 78 保険の利用規約 英国の自動車保険契約における平均語数 37,000 173,900 84.9 10-K文書 10-K 提出書類の平均的な長さ 42,000 197,400 96.4
- 32. 33 アシスタントによる信頼性の高い回答 回答範囲をナレッジベースに限定することで誤回答を回避 ① ナレッジベースに含まれない 内容について質問 ② コンテキストスコープを超えた質 問については回答できない返答を アシスタントは返す ? LLMのナレッジに基づいた回答を返してしまうと、学習データの 誤った情報に基づいて、誤った回答を返してしまうリスクがある。 ? Qlik Answersでは、ナレッジベースに基づいた回答のみを返す。 ? LLMは論理的思考や推論に利用される。
- 34. 35 アシスタントの過去履歴の確認 回答の品質を高めるためのナレッジベースの強化 ① 管理者は確認タブで過去のチャッ ト履歴を確認することが可能 ② 過去の履歴や、それに付随する フィードバックを確認 ③ 回答の品質を向上させるため、ナレッジ ベースにドキュメントを追加
- 37. 40
- 39. ? https:// community.qlik.com /t5/サブプロセッサー-List/Qlik-and-Talend-Subprocessors-General-Data-Protection-Regulation/ ba -p/1572352 42 Qlik Answers - セキュリティ AI モデルによるインフラストラクチャとデータ セキュリティ 1. データと顧客の質問は、テナント暗号化を使用して顧 客テナントからアクセスされます。 2. AI表現を生成するリクエストは、認可されたサブプロ セッサ（Amazon Web Services）を通じて提供さ れるQlik Cloudアカウント内の共有モデルに対して行 われます。 a. データはプライベートリンクを介して安全な AWSネットワーク内で転送中に暗号化されま す。 b. AWSやAIモデルプロバイダーはデータを保持し ません c. 一部のAIモデルはQlik Cloud VPC内でホス トされています 3. 顧客データはテナント暗号化によりインデックス内で暗 号化されます 4. 質問と回答は、テナント暗号化を使用して顧客テナ ント内に記録されます。 5. すべてのトラフィックは、顧客テナントに割り当てられた Qlik Cloudリージョン内に留まります。 AWS クラウドリージョン Qlikクラウド テナント サービスとしてのモデル (AWS ベッドロック) 顧客データ 顧客からの質問 AIゲート ウェイ ホストモデル Qlik Cloud専用インフラストラクチャ Qlik Cloud アカウントによる AWS ホスト共有モデルへのアクセス ① ②a ② b ② c ③ ④ ⑤
- 40. インデックスされるコンテンツを管理する ? 回答の単一バージョン ? 繰り返しコンテンツを最小限に抑える ? フォルダ内の全てではなく、コンテンツをキュレートする ? 最新の状態に維持する ? 質問例を提供する ガバナンスとプロセス ? コンテンツ所有者に関するガバナンスとプロセスで成功 を実現 ? コンテンツ所有者がコンテンツを管理する責任を負って いることを確認する ? 中小企業にレビュー回答へのアクセスを提供する ? 同じことをするアシスタントをたくさん作らせない コンテンツ管理 成功のためのコンテンツのキュレーション方法 43
- 42. 45 Qlik Answersのアクセスと権限 ユーザーロール権限と既定値 アシスタントを管理 アシスタントを表示 ユーザーは、アシスタントの閲覧や質問が可能 許可 ユーザーは、アシスタントを作成、表示、管理可能 不許可 ユーザーはアシスタントにアクセス不可 ナレッジベースを管理 ナレッジベースを表示 ユーザーはナレッジベースを表示可能 許可 ユーザーは、ナレッジ ベースの作成、表示、管理、インデックス作 成、検索が可能 不許可 ユーザーはナレッジ ベースにアクセス不可 ナレッジベースをインデック ス化 許可 ユーザーは、ナレッジ ベースをインデックスし、再インデックス スケ ジュールを作成可能 不許可 ユーザーはナレッジベースをインデックス不可 ナレッジベースを検索 許可 ユーザーは、アシスタントに質問するときにナレッジ ベースを検索 可能 不許可 ユーザーはナレッジを検索不可
- 43. ? スペース ロールによって、さまざまなスペースで Qlik Answers で実行できる操作が 制御される ? 必要なスペース権限は、アシスタントを作成するか、Qlik Answers を使用して質 問に回答するかどうかに応じて異なる ? Qlik Answers アシスタントを使用して質問に答えるには、ユーザーは次のスペース にアクセスできる必要があります。 o アシスタントが存在するスペース ? 共有スペースにおける最小のスペース ロールは、 [表示可能] および [データ消費可能] ? 管理スペースにおける最小のスペース ロールは、 [表示が制限されています] o ナレッジ ベースが存在するスペース ? 共有スペースにおける最小のスペース ロールは、 [データ消費可能] ? 管理スペースにおける最小のスペース ロールは、 [表示が制限されています] o データ ソースが存在するスペース ? 共有スペースにおける最小のスペース ロールは、 [データ消費可能] ? 管理スペースにおける最小のスペース ロールは、 [表示が制限されています] ? 回答で使用するソースをダウンロードするには、 [データ消費可能] が必要 46 Qlik Answersのアクセスと権限 スペース権限
- 44. ? スペースロール別のアシスタント、ナレッジベースのアクションは共有スペース、管理スペースで異なり、ユー ザーの資格とロール(ProfessionalおよびFull User、Analyzer、テナント管理者と分析管理者)によっ て異なるため、詳細はヘルプを参照 ? Qlik Coudヘルプ 47 Qlik Answersのアクセスと権限 スペースのロールと Qlik Answers の権限
- 45. スペースC スペースB スペースA 48 アクセス制御モデル ユーザーアクセスが異なれば回答も異なる ナレッジベース ナレッジベース アシスタント データを消費できる 表示が制限されています データを消費できる 表示が制限されています 帽子 青かった 帽子 赤かった 帽子は何色です か？ 帽子は赤い 質 問 帽子は何色です か？ 帽子は青い 質 問
- 46. モニタリングアプリ
- 47. ? Qlik Answersの利用状況を確認できるアプリ o ダッシュボード ? ユーザー毎の質問数、ナレッジベースのオーナー、アシスタントの質問数など様々な角度の状況確認が可能 o 時間軸分析 ? アシスタント、ナレッジベースなどの時間軸での分析を様々なメジャーで確認可能 57 Answers Analyzer
- 48. ? Qlik Answersの利用状況を確認できるアプリ o フィードバック分析 ? アシスタント毎のユーザーのフィードバックの状況について確認可能 o 質問詳細 ? ユーザーの質問およびアシスタントの回答の詳細情報を確認可能 58 Answers Analyzer
- 49. ? アプリケーションの自動化のテンプレートによりモニタリングアプリのインストールが簡単 ? テンプレートを実行することでAPI、リロード、公開などの設定が可能 ? モニタリングアプリインストール手順 Answers Analyzer インストール
- 50. Q&A 60
- 51. QA No 質問 回答 1 QLIK ANSWERの展開はsg(シンガポール）リージョンの 予定はありますか シンガポールリージョンのリリース予定については現状、情報 がございません。詳細については、お手数ですが個別にお問 合せください。 2 会話のスターターは何個作成できますか？ アシスタントごとに、最大5つまで追加できます。
- 52. 72