Oracle Analytics mit Oracle Cloud Infrastructure Language integrieren

Integrieren Sie Oracle Analytics mit Oracle Cloud Infrastructure (OCI) Language, um Funktionen für maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz ohne Data-Scientist-Fachkenntnisse auszuführen. Beispiel: Für Kundendaten können Sie Kundenbewertungen aus einem Feedbackportal anhand einer Sentimentanalyse analysieren.

Themen:

Voraussetzungen für die Integration von OCI Language-Modellen mit Oracle Analytics

Diese Voraussetzungen müssen für die Integration von OCI Language mit Oracle Analytics erfüllt sein.

Erstellen Sie eine Verbindung zwischen Ihrer Oracle Analytics-Instanz und dem OCI-Service. Siehe Verbindung zu Ihrem Oracle Cloud Infrastructure-Mandanten erstellen.

Erforderliche Policys für die Integration von OCI Language mit Oracle Analytics

Richten Sie die erforderlichen Sicherheits-Policys ein, bevor Sie Oracle Analytics mit OCI Language integrieren.

Der OCI-Benutzer, den Sie in der Verbindung zwischen Oracle Analytics Cloud und Ihrem OCI-Mandanten angeben, muss über Lese-, Schreib- und Löschberechtigungen in dem Compartment verfügen, das die gewünschten OCI-Ressourcen enthält. Stellen Sie sicher, dass der OCI-Benutzer zu einer Benutzergruppe mit den folgenden minimalen OCI-Sicherheits-Policys gehört. Wenn Sie eine Verbindung zu einem OCI-Mandanten aus Oracle Analytics herstellen, können Sie entweder einen OCI-API-Schlüssel oder einen Resource Principal verwenden.

Hinweis:

Oracle Cloud-IDs (OCIDs) sind Ressourcen-IDs, die in OCI verwendet werden.

Hinweis:

Um bei Verwendung eines Resource Principals alle Analytics-Instanzen unter einem Compartment aufzunehmen, geben Sie {request.principal.type='analyticsinstance', request.principal.compartment.id='<compartmentA_ocid>'} anstelle von {request.principal.id='<analytics_instance_ocid>'} an. Damit werden alle Analytics-Instanzen unter compartmentA aufgenommen.

Erforderliche Policys für die Integration von OCI Language mit Oracle Analytics

Nummer	API-Schlüssel-Policy	Resource Principal Policy	Zweck
1	`allow group <group_name> to use ai-service-language-family in compartment <compartment_name>`	`allow any-user to use ai-service-language-family in compartment <compartment_name> where all {request.principal.id='<analytics_instance_ocid>'}`	Bietet Zugriff auf den OCI Language-Service.
2	`allow group <group_name> to manage ai-service-language-job in compartment <compartment_name>`	`allow any-user to manage ai-service-language-job in compartment <compartment_name> where all {request.principal.id='<analytics_instance_ocid>'}`	Bietet Verwaltungszugriff auf die Subressource JOBS in Language für asynchrone Verarbeitung.
3	`allow group <group_name> to read buckets in compartment <compartment_name>`	`allow any-user to read buckets in compartment <compartment_name> where all {request.principal.id='<analytics_instance_ocid>'}`	Bietet Zugriff auf die Bucket-Details.
4	`allow group <group_name> to manage objects in compartment <compartment_name> where target.bucket.name='<staging_bucket_name>'`	`allow any-user to manage objects in compartment <compartment_name> where all {request.principal.id='<analytics_instance_ocid>', target.bucket.name='<staging_bucket_name>'}`	Bietet Lese-, Schreib- und Löschzugriff für Objekte im Staging Bucket.
5	`allow group <group_name> to read objectstorage-namespaces in compartment <compartment_name>`	`allow any-user to read objectstorage-namespaces in compartment <compartment_name> where all {request.principal.id='<analytics_instance_ocid>'}`	Bietet Zugriff auf den Objektspeicher-Namespace. Wird für Validierungszwecke verwendet.

OCI Language - Policys für dynamische Gruppen (für asynchrone Verarbeitung)

Policy	Zweck
`allow dynamic-group <dynamic_group> to manage objects in compartment <compartment_name>`	Bietet Zugriff auf die Subressource für Objekte in einem bestimmten Compartment.

OCI Language-Modell in Oracle Analytics verfügbar machen

Bevor Sie Daten mit Oracle Cloud Infrastructure (OCI) Language-Modellen analysieren können, müssen Sie diese in Oracle Analytics registrieren.

Sie können OCI Language-Modelle in Oracle Analytics registrieren, um Schlüsselphrasenextraktion, Sentimentanalyse, Klassifizierung, Named Entity Recognition und Spracherkennung in Ihre Anwendungen zu integrieren, ohne sich mit künstlicher Intelligenz (KI) auskennen zu müssen.

Oracle Analytics unterstützt die folgenden Modelle:

Benutzerdefinierte Named Entity Recognition (verwendet asynchrone APIs)
Benutzerdefinierte Textklassifizierung (verwendet asynchrone APIs)
Schlüsselphrasenextraktion
Spracherkennung
Named Entity Recognition
Personenbezogene Daten
Sentimentanalyse
Textklassifizierung

Hinweis: Während die Spracherkennung über 100 Sprachen unterstützt, können die Schlüsselphrasenextraktion, Named Entity Recognition und Sentimentanalyse nur mit Englisch und Spanisch verwendet werden. Siehe Vortrainierte OCI Language-Modelle.

Hinweis: Oracle Analytics

Oracle Analytics unterstützt benutzerdefinierte Modelle für Named Entity Recognition und Textklassifizierung, aber nicht für die anderen OCI Language-Modelle.

Erstellen Sie zunächst eine Verbindung zwischen Ihrer Oracle Analytics-Instanz und dem OCI-Service. Siehe Verbindung zu Ihrem Oracle Cloud Infrastructure-Mandanten erstellen.

Melden Sie sich darüber hinaus als Benutzer mit der Rolle "BI Service Administrator" oder "DV Content Author" bei Oracle Analytics an.

Klicken Sie auf der Homepage auf Seitenmenü, Modell/Funktion registrieren, OCI Language-Modelle.
Klicken Sie im Dialogfeld "OCI Language-Modell registrieren" auf den Namen einer Verbindung zu Ihrem OCI-Mandanten.
Navigieren Sie im Dialogfeld "Modell auswählen" zu dem Compartment, indem sich Ihr KI-Sprachmodell befindet.

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Wenn Sie ein benutzerdefiniertes KI-Sprachmodell registrieren, müssen Sie sowohl einen Staging Bucket als auch einen dedizierten Endpunkt angeben.
Wählen Sie das Modell aus, das Sie in Oracle Analytics verfügbar machen möchten.

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- Wenn Sie ein vortrainiertes Modell registrieren, wählen Sie das Staging Bucket Compartment für das Modell aus.
  
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- Wenn Sie ein benutzerdefiniertes Modell registrieren, wählen Sie den Staging Bucket und den Modellendpunkt für das Modell aus.
  
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Klicken Sie auf Registrieren.
Optional: Um zu bestätigen, dass das Modell erfolgreich registriert wurde, klicken Sie auf der Homepage auf Navigator, Modelle, Maschinelles Lernen, um die registrierten Modelle anzuzeigen und das erfolgreiche Registrieren des Modells zu bestätigen. Klicken Sie auf Prüfen, um sicherzustellen, dass Sie das Modell richtig konfiguriert haben.