MLSolution – Global

  • Freigeben Version: Washingtondc
  • Aktualisiert 1. Februar 2024
  • 5 Minuten Lesedauer

    • Stellt Methoden für die Verarbeitung von Predictive Intelligence -Vorhersagen und das Abrufen von Lösungsobjekten für alle Fähigkeiten bereit: Ähnlichkeit, Klassifizierung und Clustering.

    Die MLSolution- API bietet Methoden, die häufig unter allen Lösungsfähigkeiten verwendet werden, und Methoden, die für Klassifizierungs- und Clustering-Lösungen spezifisch sind.
    • Allgemeine Methoden für alle Lösungsobjekte:
      • getCapability ()
      • getVersion()
      • isActive ()
      • vorhersagen()
    • Methoden, die nur für Klassifizierungs- und Regressionslösungen verwendet werden:
      • anwendenVorhersage()
    • Methoden, die nur für Clustering-Lösungen verwendet werden:
      • getClusterAssignments()
      • getClusterForRecord()
      • getClusterInfo()

    Die ML-Lösung Die API erfordert das Plugin Predictive Intelligence (com.glide.platform_ml) und wird im sn_ml- Namespace bereitgestellt.

    Die Methoden in diesem Objekt werden mit MLSolutionFactoryinstanziiert.

    MLSolution – applyPrediction(GlideRecord now_GR)

    Ruft das Vorhersageergebnis für eine Klassifizierungslösung ab und wendet es auf den Eingabe-GlideRecord an, wenn der Konfidenzwert über dem Schwellenwert liegt.

    Tabelle : 1. Parameter
    Name Typ Beschreibung
    now_GR GlideRecord GlideRecord-Objekt, das Werte enthält, für die eine Vorhersage ausgeführt und die Ergebnisse angewendet werden sollen.
    Tabelle : 2. Ergebnisse
    Typ Beschreibung
    Boolean

    Kennzeichnung, die angibt, ob die Vorhersage angewendet wurde:

    • true: Vorhersage angewendet
    • false: Vorhersage abgelehnt
    		 
    var mlSolution = sn_ml.MLSolutionFactory.getSolution("ml_incident_categorization");

var inputGR = new GlideRecord("incident");
inputGR.get("0ef47232db801300864adfea5e961912");

mlSolution.applyPrediction(inputGR);

    MLSolution – getCapability()

    Ruft die Fähigkeitsinformationen einer trainierten Lösung ab.

    Tabelle : 3. Parameter
    Name Typ Beschreibung
    Keine
    Tabelle : 4. Ergebnisse
    Typ Beschreibung
    Zeichenfolge Typ der trainierten Lösung.
    Mögliche Werte:
    • Ähnlichkeit
    • Klassifizierung
    • Clustering
    		 
    var mlSolution = sn_ml.MLSolutionFactory.getSolution("ml_x_global_clustering");

// configure optional parameters
var options = {};
options.group_by = 'network';
options.cluster_id = 1;
options.top_n_per_cluster = 3;

if (mlSolution.getCapability() == 'clustering') {
	var results = mlSolution.getClusterAssignments(options);
	// pretty print JSON results
	gs.print(JSON.stringify(JSON.parse(results), null, 2));
}

    MLSolution – getClusterAssignments(Object options)

    Ruft Zuweisungen für eine Clustering-Lösung ab.

    Tabelle : 5. Parameter
    Name Typ Beschreibung
    Optionen Objekt Optional. Werte, die zum Eingrenzen der zurückgegebenen Ergebnisse nach Gruppe und Ebene innerhalb einer Clusterlösung verwendet werden.

    Standard: Gibt Clustermitgliedschaften für alle Cluster zurück.
    options.group_by Zeichenfolge Optional. Gibt das Segmentierungsfeld an, für das Clustermitgliedschaften abgerufen werden sollen, z. B. „assignment_group“.

    Dieses Feld bietet die gleiche Gruppierung wie Optionen im Kontrollkästchen Gruppieren nach im Formular „ Clustering - Definition “. Die bereitgestellten Informationen variieren je nach der im Feld Tabelle ausgewählten Tabelle. Weitere Informationen finden Sie unter Clusterlösungen erstellen und trainieren .
    options.cluster_id Zeichenfolge Optional. Cluster-ID einer trainierten Lösung in der Tabelle „Cluster-Zusammenfassung“ [ml_cluster_summary].
    options.top_n_per_cluster Nummer Anzahl der besten Ergebnisse, die für jedes Cluster empfangen werden sollen.
    Tabelle : 6. Ergebnisse
    Typ Beschreibung
    Objekt JSON-Array mit Clusterinformationen in aufsteigender Reihenfolge nach cluster_id:
    • cluster_id: Zeichenfolge. Eindeutige Clusternummer innerhalb einer Lösung von Clustern.
    • rec_display_id: Zeichenfolge. Datensatztyp und -nummer.
    • rec_sys_id: Zeichenfolge. Datensatz-sys_id.
    • group_by: Name des Segmentierungsfelds, das diesem Cluster zugeordnet ist, wenn gruppiert.
    		 
    var mlSolution = sn_ml.MLSolutionFactory.getSolution("ml_x_global_clustering");

// configure optional parameters
var options = {};
options.group_by = 'network';
options.cluster_id = '1';
// returns top 3 results per cluster
options.top_n_per_cluster = 3;

var results = mlSolution.getClusterAssignments(options);

    Ausgabe:

    [{"cluster_id":"1","rec_display_id":"Incident: INC0014483","rec_sys_id":"04e33e7adb401300864adfea5e961900","group_by":"network"},
 {"cluster_id":"1","rec_display_id":"Incident: INC0011133","rec_sys_id":"5bd23af2db401300864adfea5e96194d","group_by":"network"}]

    MLSolution – getClusterForRecord(GlideRecord now_GR)

    Ruft die Clusterinformationen für eine Clustering-Lösung ab.

    Tabelle : 7. Parameter
    Name Typ Beschreibung
    now_GR GlideRecord Name des Eingabe-GlideRecord.
    Tabelle : 8. Ergebnisse
    Typ Beschreibung
    Zeichenfolge Die cluster_id aus der Tabelle „Cluster-Zusammenfassung“ [ml_cluster_summary], wenn der Datensatz zu einem Cluster gehört. Es wird eine leere Zeichenfolge zurückgegeben, wenn der Datensatz nicht zu einem Cluster gehört. 
    var mlSolution = sn_ml.MLSolutionFactory.getSolution("solution_name");
var now_GR = new GlideRecord('incident');
if (mlSolution.getCapability() == 'clustering') {
var clusterId = mlSolution.getClusterForRecord(now_GR);
}

    MLSolution – getClusterInfo(Object options)

    Ruft Informationen für eine angegebene Clustering-Lösung aban.

    Tabelle : 9. Parameter
    Name Typ Beschreibung
    Optionen Objekt Optional. Schränkt die zurückgegebenen Ergebnisse nach Gruppe und Ebene innerhalb einer Clustering-Lösung ein.

    Standard: Gibt Clustermitgliedschaften für alle Cluster zurück.
    options.group_by Zeichenfolge Optional. Gibt das Segmentierungsfeld an, für das Clustermitgliedschaften abgerufen werden sollen, z. B. „assignment_group“.

    Dieses Feld bietet die gleiche Gruppierung wie Optionen im Kontrollkästchen Gruppieren nach im Formular „ Clustering - Definition “. Die bereitgestellten Informationen variieren je nach der im Feld Tabelle ausgewählten Tabelle. Weitere Informationen finden Sie unter Clusterlösungen erstellen und trainieren .
    options.cluster_id Zeichenfolge Optional. Cluster-ID einer trainierten Lösung in der Tabelle „Cluster-Zusammenfassung“ [ml_cluster_summary].
    Tabelle : 10. Ergebnisse
    Typ Beschreibung
    Objekt JSON-Array mit Clusterinformationen in aufsteigender Reihenfolge nach cluster_id:
    • cluster_id: Zeichenfolge. Eindeutige Clusternummer innerhalb einer Lösung von Clustern.
    • cluster_quality: Zeichenfolge. Zahl zwischen 0 und 100. Höhere Zahlen weisen auf eine höhere Cluster-Dichte hin.
    • cluster_size: Zeichenfolge. Anzahl der Datensätze in einem Cluster.
    • group_by: Name des Segmentierungsfelds, das diesem Cluster zugeordnet ist, wenn gruppiert.
    • cluster_concept: Zeichenfolge. Satz von Wörtern, die den Cluster in absteigender Reihenfolge der Häufigkeit beschreiben.
    		 
    var mlSolution = sn_ml.MLSolutionFactory.getSolution("ml_x_global_clustering");

// configure optional parameters
var options = {};
options.group_by = 'network';
options.cluster_id = 1;

var results = mlSolution.getClusterInfo(options);

    Ausgabe:

    [ {"cluster_id":"1","cluster_quality":"56.6","cluster_size":"46","group_by":"SLA","cluster_concept":"issue occur capacity ..."},
  {"cluster_id":"2","cluster_quality":"55.47","cluster_size":"75","group_by":"SLA","cluster_concept":"clone instance request ..."},
... ]

    MLSolution – getVersion()

    Ruft die Version der aktiven Lösung ab.

    Tabelle : 11. Parameter
    Name Typ Beschreibung
    Keine
    Tabelle : 12. Ergebnisse
    Typ Beschreibung
    Zeichenfolge Version der aktiven Lösung. 
    var mlSolution = sn_ml.MLSolutionFactory.getSolution("solution_name");

var solutionVersion = mlSolution.getVersion();

    MLSolution – isActive()

    Bestimmt, ob eine Lösung aktiv ist.

    Tabelle : 13. Parameter
    Name Typ Beschreibung
    Keine
    Tabelle : 14. Ergebnisse
    Typ Beschreibung
    Boolean Kennzeichnung, die angibt, ob die Lösung aktiv ist.
    • true: Lösung aktiv
    • false: Lösung inaktiv
    		 
    var mlSolution = sn_ml.MLSolutionFactory.getSolution("solution_name");

var isActive = mlSolution.isActive();

    MLSolution – prediction(Object input, Object options)

    Ruft die Vorhersageergebnisse vom Vorhersageserver ab, wenn ein GlideRecord oder ein Array von Schlüssel-Wert-Paaren angegeben wird.

    Sie können diese Methode verwenden, um Vorhersagen mit mehreren Eingabedatensätzen aufzurufen, da GlideRecord ein Iterator ist.

    Tabelle : 15. Parameter
    Name Typ Beschreibung
    Eingabe Objekt GlideRecord oder ein Array von JSON-Objekten, die Feldnamen und Werte als Schlüssel-Wert-Paare enthalten.
    Optionen Objekt Optional. JSON-Schlüssel-Wert-Paar mit den folgenden Eigenschaften:
    • top_n: Nummer. Wenn angegeben, werden die besten Ergebnisse bis zur angegebenen Anzahl von Vorhersagen zurückgegeben.
    • apply_threshold: Boolean. Überprüft den Schwellenwert für die Lösung und wendet ihn auf den Ergebnissatz an. Der Schwellenwert ist der Lösungsschwellenwert für Ähnlichkeit oder der Schwellenwert auf Klassenebene für die Klassifizierung. Der Standardwert ist „true“.
    • custom_results_filter: Zeichenfolge. Nur Ähnlichkeitslösungen. Gibt den zulässigen Satz an, aus dem Ergebnisse mithilfe einer codierten Abfrage zurückgegeben werden.
    Tabelle : 16. Ergebnisse
    Typ Beschreibung
    Objekt JSON-Objekt, das die Vorhersageergebnisse enthält, sortiert nach sys_id oder record_number.
    • predictionValue: Zeichenfolge. Wert, der das Vorhersageergebnis darstellt.
    • predictionSysId: Zeichenfolge. Die sys_id des vorhergesagten Werts. Die Ergebnisse können aus jeder Tabelle stammen, in der Informationen vorhergesagt werden.
    • Konfidenz: Zahl. Wert der Konfidenz, die der Vorhersage zugeordnet ist. Beispiel: 53,84.
    • Schwellenwert: Zahl. Wert des konfigurierten Schwellenwerts, der der Vorhersage zugeordnet ist.
    • DetailedResults: Objekt. Nur Ähnlichkeitslösungen. JSON-Schlüssel-Wert-Paar, das Details zu den übereinstimmenden Textindizes enthält.
    		 
    var mlSolution = sn_ml.MLSolutionFactory.getSolution("ml_incident_categorization");

// single GlideRecord input
var input = new GlideRecord("incident");
input.get("0ef47232db801300864adfea5e961912");

// configure optional parameters
var options = {};
options.top_n = 3;
options.apply_threshold = false;

var results = mlSolution.predict(input, options);
// pretty print JSON results
gs.print(JSON.stringify(JSON.parse(results), null, 2));
    var mlSolution = sn_ml.MLSolutionFactory.getSolution("ml_incident_categorization");

// multiple GlideRecord input
var input = new GlideRecord("incident");
input.addQuery("sys_created_onONLast week@javascript:gs.beginningOfLastWeek()@javascript:gs.endOfLastWeek()");
input.query();

// configure optional parameters
var options = {};
options.top_n = 3;
options.apply_threshold = false;

var results = mlSolution.predict(input, options);
// pretty print JSON results
gs.print(JSON.stringify(JSON.parse(results), null, 2));

    Ausgabe:

    {
    input_gr_sys_id1: [
                {
                    predictedValue : xxx,
                    predictedSysId : xx0,
                    confidence : xxx,
                    threshold : xxx,
                    detailedResults : [.....]

                }, 
                {
                    predictedValue : yyy,
                    predictedSysId : xx1,
                    confidence : xxx,
                    threshold : xxx,
                    detailedResults : [.....]
                }
        ],
    input_gr_sys_id2 : [
                {
                    predictedValue : xxx,
                    predictedSysId : xx0,
                    confidence : xxx,
                    threshold : xxx,
                    detailedResults : [.....]

                }, 
            ...
        ]
}
    var mlSolution = sn_ml.MLSolutionFactory.getSolution("ml_incident_categorization");

// key-value pairs input
var input = [{"short_description":"my email is not working"}, 
			{short_description:"need help with password"}];

// configure optional parameters
var options = {};
options.top_n = 3;
options.apply_threshold = false;

var results = mlSolution.predict(input, options);
// pretty print JSON results
gs.print(JSON.stringify(JSON.parse(results), null, 2));