EncoderVersion - Global

  • Versão de lançamento: Zurich
  • Atualizado 31 de jul. de 2025
  • 6 min. de leitura

    • . EncoderVersion A API fornece um objeto programável usado em Inteligência preditiva armazenamentos.

    Este A API requer Inteligência preditiva plug-in (com.glide.platform_ml) e é fornecido em sn_ml namespace.

    Esta API é usada para trabalhar com versões do codificador baseadas em API do codificador objetos no Armazenamento do codificador .

    O sistema ativa a versão mais recente do codificador quando conclui o treinamento, e permite que apenas uma versão esteja ativa por vez. No entanto, você pode ativar qualquer versão treinada anteriormente que queira usar para fazer previsões.

    Os métodos nesta API podem ser acessados usando o seguinte Codificador métodos:

    EncoderVersion - getProperties()

    Obtém propriedades do objeto do codificador e o número da versão.

    Tabela 1. Parâmetros
    Nome Tipo Descrição
    Nenhum
    Tabela 2. Retorna
    Tipo Descrição
    Objeto Conjunto de dados e. Codificador detalhes. Os resultados variam de acordo com a configuração da propriedade do objeto.
    {
  "algorithmConfig" : {Object},
  "datasetsProperties": [Array],
  "domainName": "String",
  "isActive": "String",
  "label": "String",
  "name": "String",
  "predictedFieldName": "String",
  "processingLanguage": "String",
  "scope": "String",
  "stopwords": [Array],
  "trainingFrequency": "String",
  "versionNumber": "Number"
}
    <Object>.AlgorithmConfig Opcional. Objeto JavaScript que contém propriedades de configuração do algoritmo. 
    'algorithmConfig' : {
  "algorithm": "String"
}

    Tipo de dados: Objeto.
    <Object>.AlgorithmConfig.algorithm Nome do algoritmo para treinar este codificador.
    Valores possíveis:
    • paravecIncorporação de palavra vetorial de parágrafo.
    • tf-idfTexto baseado em Frequência do termo - Frequência invertida do documento (TF-IDF).

    Tipo de dados: Cadeia de caracteres.
    <Object>.DatasetsPropriedades

    Lista de DatasetDefinition() propriedades associadas ao codificador.

    {
  "encodedQuery": "String",
  "fieldDetails": [Array],
  "fieldNames": [Array],
  "tableName": "String"
}

    Tipo de dados: Matriz.
    <Object>.DatasetsProperties.tablename Nome da tabela do conjunto de dados. Por exemplo, "Tablename" : "Incidente" .

    Tipo de dados: Cadeia de caracteres.
    <Object>.DatasetsProperties.fieldnames Lista de nomes de campos da tabela especificada como cadeias de caracteres. Por exemplo, "Fieldnames" : ["short_description", "prioridade"] .

    Tipo de dados: Matriz.
    <Object>.DatasetsProperties.fieldnames.fieldDetails Lista de objetos JavaScript que especificam propriedades de campo. 
    [
  {
    "name": "String",
    "type": "String"
  }
]

    Tipo de dados: Matriz.
    <Object>.DatasetsProperties.fieldnames.fieldDetails. <object>.name Nome do campo que define o tipo de informação ao qual restringir este conjunto de dados.

    Tipo de dados: Cadeia de caracteres.
    <Object>.DatasetsProperties.fieldDetails. <object>.type Tipo de campo de aprendizado de máquina.

    Tipo de dados: Cadeia de caracteres.
    <Object>.DatasetsProperties.fieldDetails.encodedQuery Cadeia de caracteres de consulta codificada no formato Glide padrão. Consulte Cadeias de caracteres de consulta codificadas .

    Tipo de dados: Cadeia de caracteres.
    <Object>.Domainname Nome de domínio associado a este conjunto de dados. Consulte Domain Separation e. Inteligência preditiva.

    Tipo de dados: Cadeia de caracteres.
    <Object>.IsActive Sinalizador que indica se esta versão está ativa.
    Valores válidos:
    • Verdadeiro: A versão está ativa.
    • Falso: A versão não está ativa.

    Tipo de dados: Cadeia de caracteres
    <Object>.label Identifica a tarefa de previsão. 
    {
  "label": "my first prediction"
}

    Tipo de dados: Cadeia de caracteres.
    <Object>.name Nome atribuído pelo sistema.

    Tipo de dados: Cadeia de caracteres.
    <Object>.PredictedFieldName Identifica um campo a ser treinado para previsão.

    Tipo de dados: Cadeia de caracteres.
    <Object>.ProcessingLanguage Linguagem de processamento no formato de código de idioma ISO 639-1 de duas letras.

    Tipo de dados: Cadeia de caracteres.
    <Object>.escopo Escopo do objeto. Atualmente, o único valor válido é global .

    Tipo de dados: Cadeia de caracteres
    <Object>.palavras irrelevantes Opcional. Lista predefinida de cadeias de caracteres que o sistema gera automaticamente com base em languageconfiguração de propriedade. Para obter detalhes, consulte Crie uma lista de palavras irrelevantes personalizada .

    Tipo de dados: Matriz.
    <Object>.TrainingFrequency A frequência para treinar novamente o modelo.
    Valores possíveis:
    • every_30_days
    • every_60_days
    • every_90_days
    • every_120_days
    • every_180_days
    • run_once
    Padrão: Run_once

    Tipo de dados: Cadeia de caracteres.
    <Object>.VersionNumber Número da versão do Codificador objeto.

    Tipo de dados: Cadeia de caracteres.

    O exemplo a seguir obtém propriedades da versão do objeto ativo no armazenamento.

    // Get properties
var mlEncoder = sn_ml.EncoderStore.get('ml_incident_categorization');

gs.print(JSON.stringify(JSON.parse(mlEncoder.getActiveVersion().getProperties()), null, 2));

    Saída:

    *** Script: {
  "datasetsProperties": [
    {
      "tableName": "incident",
      "fieldNames": [
        "assignment_group",
        "short_description",
        "description"
      ],
      "encodedQuery": "activeANYTHING"
    }
  ],
  "domainName": "global",
  "isActive": "true",
  "label": "my encoder definition",
  "name": "ml_x_snc_global_global_my_encoder_definition",
  "processingLanguage": "en",
  "stopwords": [
    "Default English Stopwords"
  ],
  "versionNumber": "1"
}

    EncoderVersion - getSentenceVectors(entrada de matriz)

    Retorna vetores para cada frase de entrada.

    Tabela 3. Parâmetros
    Nome Tipo Descrição
    entrada Matriz Matriz de cadeias de caracteres como frases das quais os vetores serão recebidos.
    Tabela 4. Retornos
    Tipo Descrição
    Cadeia de caracteres Matriz de vetores de frase.

    O exemplo a seguir mostra como retornar um vetor para uma única frase.

    var myEncoderName = 'GloVe';

var myEncoder = sn_ml.EncoderStore.get(myEncoderName);

var input = ["I like to code."];

var vectors = myEncoder.getActiveVersion().getSentenceVectors(input);

gs.print(vectors);

    Saída:

    *** Script: [-0.16243751347064972,0.30614474415779114,0.08489049971103668,
-0.48100000619888306,-0.170997753739357,0.08779674768447876,-0.07848624140024185,-0.15123701095581055,
-0.07843250036239624,-1.9505999088287354,0.3007825016975403,-0.07804800570011139,-0.04779449850320816,
0.04803549498319626,0.09848674386739731,0.2427891194820404,-0.41138750314712524,0.10880374908447266,
 … ,
0.21227750182151794,0.18478751182556152,-0.3113832473754883,-0.16560424864292145,0.09052124619483948]

    EncoderVersion - getSimilarPalavras(Entrada de matriz, opções de objeto)

    Retorna palavras semelhantes a cada palavra de entrada na ordem de classificação decrescente de semelhança.

    Tabela 5. Parâmetros
    Nome Tipo Descrição
    entrada Matriz Matriz de palavras para as quais encontrar palavras semelhantes.
    opções Objeto Mapear para refinar os resultados. 
    { "topN":"String" }
    TopN Cadeia de caracteres Se fornecido, retorna os principais resultados até o número especificado de palavras. Por exemplo, use "10" para retornar as 10 palavras mais semelhantes.
    Tabela 6. Retornos
    Tipo Descrição
    Matriz Lista de elementos que contêm as palavras semelhantes para a palavra de entrada na posição correspondente. Essas palavras semelhantes são representadas por uma matriz de pares no formato [palavra, pontuação de semelhança] .

    O exemplo a seguir mostra como obter palavras semelhantes usando Luva codificador.

    var myEncoderName = 'GloVe';
var myEncoder = sn_ml.EncoderStore.get(myEncoderName);
var input =  ["apple"];
var options = {"topN":"5"};
gs.print(myEncoder.getActiveVersion().getSimilarWords(input, options));

    Saída:

    *** Script: [[["iphone",0.5987],["macintosh",0.5836],["ipod",0.5761],["microsoft",0.5664],["ipad",0.5628]]]

    EncoderVersion - getStatus(boolian includeDetails)

    Obtém o status de conclusão do treinamento.

    Tabela 7. Parâmetros
    Nome Tipo Descrição
    IncludeDetalhes Booliano Sinalizador que indica se o status deve ser retornado details.
    Valores válidos:
    • Verdadeiro: Retorna detalhes adicionais.
    • Falso: Não retorna detalhes adicionais.

    Padrão: Falso
    Tabela 8. Retornos
    Tipo Descrição
    Objeto Objeto JavaScript que contém informações de status de treinamento paraum Codificador objeto.
    {
  "state": "String",
  "percentComplete": "Number as a String",
  "hasJobEnded": "Boolean value as a String",
  "details": {Object}
}
    <Object>.state Estado de conclusão do treinamento. Se o trabalho de treinamento atingir um estado de terminal, o trabalho não deixará esse estado. Se o estado for terminal, o hasJobEndeda propriedade está definida como verdadeiro .
    Valores possíveis:
    • buscando_files_for_training
    • preparing_data
    • tente novamente
    • solution_cancelled (terminal)
    • solution_complete (terminal)
    • solution_error (terminal)
    • solution_incomplete
    • training_request_received
    • training_request_timed_out (terminal)
    • training_solution
    • uploading_solution
    • waiting_for_training

    Tipo de dados: Cadeia de caracteres
    <Object>.HasJobEnded Sinalizador que indica se o treinamento está concluído.
    Valores válidos:
    • Verdadeiro: O treinamento foi concluído.
    • Falso: O treinamento está incompleto.

    Tipo de dados: Valor booliano como uma cadeia de caracteres
    <Object>.PercentCompletar Percentual de treinamento concluído. Se a porcentagem de conclusão for menor que 100, o trabalho poderá estar em um estado terminal. Por exemplo, se o treinamento expirar.

    Tipo de dados: Número como uma cadeia de caracteres

    Intervalo: 0 a 100
    <Object>.detalhes Objeto que contém uma lista de detalhes adicionais de treinamento.

    Tipo de dados: Objeto

    O exemplo a seguir mostra um resultado bem-sucedido com o treinamento concluído.

    // Get status
var mlEncoder = sn_ml.EncoderStore.get('ml_incident_categorization');

gs.print(JSON.stringify(JSON.parse(mlEncoder.getActiveVersion().getStatus(true), null, 2)));

    Saída:

    {
 "state":"solution_complete",
 "percentComplete":"100",
 "hasJobEnded":"true",
 "details":{"stepLabel":"Encoder Complete"} // This information is only returned if getStatus(true);
}

    O exemplo a seguir mostra um resultado malsucedido com o treinamento concluído.

    // Get status
var encoderName = 'ml_x_snc_global_global_encoder';
var mlEncoder = sn_ml.EncoderStore.get(encoderName);
var trainingStatus = mlEncoder.getLatestVersion().getStatus();

gs.print(JSON.stringify(JSON.parse(trainingStatus), null, 2));

    Saída:

    {
 "state":"solution_error",
 "percentComplete":"100",
 "hasJobEnded":"true"
}

    EncoderVersion - getVersionNumber()

    Obtém o número da versão de um objeto de solução.

    Tabela 9. Parâmetros
    Nome Tipo Descrição
    Nenhum
    Tabela 10. Retorna
    Tipo Descrição
    Cadeia de caracteres Número da versão.

    O exemplo a seguir mostra como obter um número de versão.

    // Get version number
var mlEncoder = sn_ml.EncoderStore.get('ml_incident_categorization');

gs.print("Version number: "+JSON.stringify(JSON.parse(mlEncoder.getActiveVersion().getVersionNumber()), null, 2));

    Saída:

    Version number: 1

    EncoderVersion - getWordVectors(entrada de matriz)

    Retorna vetores para cada palavra de entrada.

    Tabela 11. Parâmetros
    Nome Tipo Descrição
    entrada Matriz Lista de cadeias de caracteres como palavras das quais os vetores serão recebidos.
    Tabela 12. Retornos
    Tipo Descrição
    Matriz Lista de vetores para cada palavra fornecida.

    O exemplo a seguir mostra como obter um vetor da palavra olá .

    var myEncoderName = 'GloVe';
var myEncoder = sn_ml.EncoderStore.get(myEncoderName);
var input =  ["hello"];

gs.print(myEncoder.getActiveVersion().getWordVectors(input));

    Saída:

    *** Script: [[-0.337119996547699,-0.2169100046157837,-0.006636499892920256,
-0.41624999046325684,-1.2554999589920044,-0.0284659992903471,-0.7219499945640564,
-0.5288699865341187,0.0072085000574588776,0.3199700117111206,0.02942500077188015,
-0.013236000202596188,0.4351100027561188,0.2571600079536438,0.3899500072002411,
 … ,
0.3384299874305725,0.4055800139904022,0.18073000013828278,0.6424999833106995]]