MLLösung : Global

  • Freigeben Version: Yokohama
  • Aktualisiert 30. Januar 2025
  • 5 Minuten Lesedauer

    • Die MLSolution- API bietet Methoden zum Verarbeiten von Predictive Intelligence -Vorhersagen und zum Abrufen von Lösungsobjekten für alle Fähigkeiten: Ähnlichkeit, Klassifizierung und Clustering.

    Diese API bietet Methoden, die häufig unter allen Lösungsfunktionen verwendet werden, sowie Methoden, die speziell für Klassifizierungs- und Clustering-Lösungen gelten.
    • Gängige Methoden für alle Lösungsobjekte:
      • getCapability ()
      • getVersion ()
      • istAktiv ()
      • vorhersagen ()
    • Methoden, die nur für Klassifizierungs- und Regressionslösungen verwendet werden:
      • anwendenVorhersage ()
    • Methoden, die nur für das Clustering von Lösungen verwendet werden:
      • abrufenClusterZuweisungen ()
      • abrufenClusterFürDatensatz ()
      • abrufenClusterInfo()

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

    Die Methoden in diesem Objekt werden mit MLSolutionFactoryinstanziiert.

    MLSolution – anwenden von Prediction(GlideRecord now_GR)

    Ruft das Vorhersageergebnis für eine Klassifizierungslösung ab und wendet es auf den Eingabe-GlideRecord an, wenn der Konfidenzwert höher als der Schwellenwert ist.

    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. Rückgaben
    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);

    MLLösung – 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 (Objektoptionen)

    Ruft Zuweisungen für eine Clusterlösung ab.

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

    Standard: Gibt Clustermitgliedschaften für alle Cluster zurück.
    Optionen.Gruppe_Nach 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 Gruppe verwenden nach im Formular „Clustering-Definition“. Die bereitgestellten Informationen variieren je nach der im Feld Tabelle ausgewählten Tabelle. Weitere Informationen finden Sie unter Clusterlösung erstellen und trainieren .
    Optionen.Cluster_ID Zeichenfolge Optional. Cluster-ID einer trainierten Lösung in der Tabelle „Clusterzusammenfassung“ [ml_cluster_summary].
    options.top_n_per_cluster Nummer Anzahl der besten Ergebnisse, die für jedes Cluster empfangen werden sollen.
    Tabelle : 6. Rückgaben
    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. sys_id des Datensatzes.
    • group_by: Bei Gruppierung der Name des Segmentierungsfelds, das diesem Cluster zugeordnet ist.
    		 
    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 Clusterlösung ab.

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

    MLLösung – getClusterInfo(Objektoptionen)

    Ruft Informationen für eine angegebene Clusterlösung ab.

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

    Standard: Gibt Clustermitgliedschaften für alle Cluster zurück.
    Optionen.Gruppe_Nach 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 Gruppe verwenden nach im Formular „Clustering-Definition“. Die bereitgestellten Informationen variieren je nach der im Feld Tabelle ausgewählten Tabelle. Weitere Informationen finden Sie unter Clusterlösung erstellen und trainieren .
    Optionen.Cluster_ID Zeichenfolge Optional. Cluster-ID einer trainierten Lösung in der Tabelle „Clusterzusammenfassung“ [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 von 0 bis 100. Höhere Zahlen bedeuten eine höhere Clusterdichte.
    • cluster_size: Zeichenfolge. Anzahl der Datensätze in einem Cluster.
    • group_by: Bei Gruppierung der Name des Segmentierungsfelds, das diesem Cluster zugeordnet ist.
    • 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();

    MLLösung – 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.
    • wahr: Lösung aktiv
    • false: Lösung inaktiv
    		 
    var mlSolution = sn_ml.MLSolutionFactory.getSolution("solution_name");

var isActive = mlSolution.isActive();

    MLLösung - Vorhersage (Objekteingabe, Objektoptionen)

    Ruft die Vorhersageergebnisse vom Vorhersageserver anhand eines GlideRecord oder eines Arrays von Schlüssel-Wert-Paaren ab.

    Sie können diese Methode verwenden, um eine Vorhersage 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: Zahl. Wenn angegeben, werden die besten Ergebnisse bis zur angegebenen Anzahl von Vorhersagen zurückgegeben.
    • anwenden_threshold: Boolesch. 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. Rückgaben
    Typ Beschreibung
    Objekt JSON-Objekt, das die nach sys_id oder record_number sortierten Vorhersageergebnisse enthält.
    • predictedValue: Zeichenfolge. Wert, der das Vorhersageergebnis darstellt.
    • vorhergesagteSysId: Zeichenfolge. Die sys_id des vorhergesagten Werts. Ergebnisse können aus jeder Tabelle stammen, in der Informationen vorhergesagt werden.
    • Konfidenz: Zahl. Wert der Konfidenz, die der Vorhersage zugeordnet ist. Beispiel: 53,84.
    • threshold: Zahl. Wert des konfigurierten Schwellenwerts, der der Vorhersage zugeordnet ist.
    • detaillierteErgebnisse: 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));