डीपसीक AI के साथ Qlik Sense को बेहतर बनाएं: गेम ऑफ थ्रोन्स का उदाहरण

डीपसीक लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स (LLMs) में एक महत्वपूर्ण प्रगति का प्रतिनिधित्व करता है, जो विभिन्न संदर्भों में बेहतर सटीकता और प्रयोज्यता प्रदान करता है। Qlik Sense के साथ डीपसीक को एकीकृत करने से संगठन AI-संचालित अंतर्दृष्टि का लाभ उठाकर अपनी विश्लेषणात्मक क्षमताओं और निर्णय लेने की प्रक्रियाओं को बढ़ा सकते हैं। यह लेख आपको डीपसीक के API को Qlik Sense के साथ एकीकृत करने की प्रक्रिया के माध्यम से मार्गदर्शन करेगा, लाभों को दर्शाने के लिए एक व्यावहारिक उदाहरण का उपयोग करेगा।

डीपसीक के API प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (NLP), कंप्यूटर विजन और डेटा विश्लेषण सहित AI कार्यात्मकताओं की एक श्रृंखला तक पहुंच प्रदान करते हैं। ये API डेवलपर्स और व्यवसायों को अपनी मौजूदा प्रणालियों और अनुप्रयोगों में उन्नत AI क्षमताओं को एकीकृत करने में सक्षम बनाते हैं। डीपसीक-R1 मॉडल, एक लार्ज रीजनिंग मॉडल (LRM), तार्किक तर्क में उत्कृष्ट है और गणित और तर्क बेंचमार्क में अन्य उन्नत LLMs से बेहतर प्रदर्शन करता है। डीपसीक API तक पहुंचने के लिए एक API कुंजी की आवश्यकता होती है, जिसे डीपसीक प्लेटफॉर्म से प्राप्त किया जा सकता है। ध्यान दें कि API उपयोग कॉल की मात्रा या प्रसंस्करण के आधार पर लागत लग सकती है।

Qlik Sense के साथ डीपसीक के एकीकरण को प्रदर्शित करने के लिए, हम गेम ऑफ थ्रोन्स (GOT) एप्लिकेशन का उपयोग करेंगे। यह एप्लिकेशन श्रृंखला के मुख्य पात्रों के बारे में जानकारी प्रदर्शित करता है, जो एक सार्वजनिक API (https://thronesapi.com/api/v2/Characters) से लिया गया है। जबकि API नाम, उपाधि और परिवार जैसी बुनियादी जानकारी प्रदान करता है, इसमें विस्तृत चरित्र विवरण का अभाव है। हम इन विवरणों को उत्पन्न करने और Qlik Sense के भीतर चरित्र डेटा को समृद्ध करने के लिए डीपसीक का लाभ उठाएंगे।

सबसे पहले, हमें सार्वजनिक API से GOT कैरेक्टर डेटा लोड करने की आवश्यकता है। यह Qlik Sense में REST कनेक्टर का उपयोग करके प्राप्त किया जा सकता है। GET विधि का उपयोग करके 'got' नामक एक नया REST कनेक्शन बनाएं, क्योंकि API को प्रमाणीकरण की आवश्यकता नहीं है। फिर, API को पढ़ने और चरित्र डेटा को Qlik Sense तालिका में लोड करने के लिए एक स्क्रिप्ट बनाएं। यह पात्रों की सूची उनके नाम, उपाधि, परिवार और तस्वीरों के साथ प्रदान करेगा।

चरित्र विवरण प्राप्त करने के लिए, हम 'deepseek-chat' विधि का उपयोग करके डीपसीक API के साथ एकीकृत करेंगे। डीपसीक API OpenAI के API के समान है, जिससे आप Python और NodeJS जैसी भाषाओं में OpenAI लाइब्रेरी का उपयोग कर सकते हैं। POST विधि का उपयोग करके डीपसीक के लिए एक REST कनेक्शन बनाएं। हेडर को 'Content-Type: application/json' और 'Authorization: Bearer <Your API-Key>' के साथ कॉन्फ़िगर करें। उत्पन्न विवरणों की रचनात्मकता को नियंत्रित करने के लिए तापमान पैरामीटर को समायोजित करें। सुनिश्चित करें कि API त्रुटियों से बचने के लिए आपके डीपसीक खाते में पर्याप्त क्रेडिट है।

प्रत्येक चरित्र के लिए एक विवरण उत्पन्न करने के लिए, हम निम्नलिखित प्रॉम्प्ट का उपयोग करेंगे: 'GOT चरित्र <चरित्र का नाम> के बारे में एक संक्षिप्त विवरण बनाएं'। चरित्र डेटा (GOTCharascters) वाली तालिका के माध्यम से लूप करें और चरित्र के नाम (FullName फ़ील्ड) के साथ प्रॉम्प्ट टेक्स्ट बनाएं। फिर, विवरण उत्पन्न करने के लिए REST कनेक्टर के माध्यम से डीपसीक API का अनुरोध करें। उत्पन्न विवरण को एक नई तालिका में लोड करें, चरित्र डेटा और AI-जनित विवरणों के बीच संबंध बनाए रखने के लिए इसे चरित्र ID से लिंक करें। इससे दो तालिकाएँ बनेंगी: एक पात्रों की सूची के साथ और दूसरी सारांशित विवरणों के साथ।

Qlik Cloud Analytics में एकीकृत Qlik Data Flow, एनालिटिक्स और AI अनुप्रयोगों के लिए डेटा तैयारी को सरल और तेज करता है। इसके सहज ड्रैग-एंड-ड्रॉप इंटरफ़ेस का उपयोग करके, आप कोडिंग के बिना डेटासेट को जोड़, साफ और रूपांतरित कर सकते हैं। आप डीपसीक के साथ एकीकरण के लिए चरित्र डेटा को कैप्चर करने और तैयार करने के लिए डेटा फ्लो का उपयोग कर सकते हैं। यह NoCode दृष्टिकोण इसे तकनीकी स्तर की परवाह किए बिना उपयोगकर्ताओं के लिए सुलभ बनाता है।

Qlik Sense के साथ डीपसीक के API को एकीकृत करने से डेटा विश्लेषण और उपयोगिता बढ़ती है, जिससे स्वचालन, सटीकता और गहरी अंतर्दृष्टि मिलती है। यह संयोजन आपको पारंपरिक एनालिटिक्स से परे जाने, नवाचार और रणनीतिक निर्णय लेने को बढ़ावा देने के लिए AI की क्षमता का पता लगाने की अनुमति देता है। AI-जनित सामग्री के साथ डेटा को समृद्ध करके, आप अपने डेटा की अधिक व्यापक समझ प्राप्त कर सकते हैं और अधिक सूचित निर्णय ले सकते हैं।