EncoderVersion – Global

  • Freigeben Version: Zurich
  • Aktualisiert 31. Juli 2025
  • 5 Minuten Lesedauer

    • Die EncoderVersion Die API stellt ein skriptfähiges Objekt bereit, das in verwendet wird Predictive Intelligence Speichert.

    Diese(s) API erfordert Predictive Intelligence Plugin (com.glide.platform_ml) und wird in bereitgestellt sn_ml Namespace.

    Diese API wird für die Arbeit mit Encoderversionen basierend auf verwendet Encoder-API Objekte in Encoderspeicher .

    Das System aktiviert die neueste Version von Encoder Wenn das Training abgeschlossen ist, und lässt zu, dass jeweils nur eine Version aktiv ist. Sie können jedoch jede zuvor trainierte Version aktivieren, die Sie für Vorhersagen verwenden möchten.

    Methoden in dieser API sind wie folgt zugänglich Encoder Methoden:

    EncoderVersion – getProperties()

    Ruft Encoderobjekteigenschaften ab Und Versionsnummer.

    Tabelle : 1. Parameter
    Name Typ Beschreibung
    Keine
    Tabelle : 2. Ergebnisse
    Typ Beschreibung
    Objekt Inhalt des Datensatzes und Encoder Details. Die Ergebnisse variieren je nach Setup der Objekteigenschaft.
    {
  "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 Optional. JavaScript-Objekt mit Algorithmuskonfigurationseigenschaften. 
    'algorithmConfig' : {
  "algorithm": "String"
}

    Datentyp: Objekt.
    <Object>.AlgorithmConfig.Algorithmus Name des Algorithmus zum Trainieren dieses Encoders.
    Mögliche Werte:
    • paravec: Einbettung von Absatzvektorwörtern.
    • tf-idf: Begriffshäufigkeit: Text auf Basis der Inverse Document Frequency (TF-IDF).

    Datentyp: Zeichenfolge.
    <Object>.DatenbasisEigenschaften

    Liste von Datendefinition() Eigenschaften, die dem Encoder zugeordnet sind.

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

    Datentyp: Array.
    <Object>.DatenbasisEigenschaften.tableName Name der Tabelle für den Datensatz. Beispiel: „Tabellenname“: „Incident“ .

    Datentyp: Zeichenfolge.
    <Object>.DatenbasisEigenschaften.Feldnamen Liste der Feldnamen aus der angegebenen Tabelle als Zeichenfolgen. Beispiel: „Feldnamen“: [„short_description“, „Priorität“] .

    Datentyp: Array.
    <Object>.DatenbasisEigenschaften.Feldnamen.Felddetails Liste der JavaScript-Objekte, die Feldeigenschaften angeben. 
    [
  {
    "name": "String",
    "type": "String"
  }
]

    Datentyp: Array.
    <Object>.DatenbasisEigenschaften.Feldnamen.Felddetails. <object>.Name Name des Felds, das den Typ der Informationen definiert, auf die dieser Datensatz beschränkt werden soll.

    Datentyp: Zeichenfolge.
    <Object>.DatenbasisEigenschaften.Felddetails. <object>.Typ Feldtyp für maschinelles Lernen.

    Datentyp: Zeichenfolge.
    <Object>.DatasetsProperties.fieldDetails.encodedQuery Codierte Abfragezeichenfolge im Standard-Glide-Format. Siehe Codierte Abfragezeichenfolgen .

    Datentyp: Zeichenfolge.
    <Object>.Domänenname Domänenname, der diesem Datensatz zugeordnet ist. Siehe Domänentrennung und Predictive Intelligence.

    Datentyp: Zeichenfolge.
    <Object>.Isaktiv Kennzeichnung, die angibt, ob diese Version aktiv ist.
    Gültige Werte:
    • Wahr: Version ist aktiv.
    • Falsch: Version ist nicht aktiv.

    Datentyp: Zeichenfolge
    <Object>.Bezeichnung Gibt die Vorhersageaufgabe an. 
    {
  "label": "my first prediction"
}

    Datentyp: Zeichenfolge.
    <Object>.Name Vom System zugewiesener Name.

    Datentyp: Zeichenfolge.
    <Object>.PredictedFieldName Gibt ein Feld an, das zur Vorhersagbarkeit trainiert werden soll.

    Datentyp: Zeichenfolge.
    <Object>.ProcessingLanguage Sprache wird im zweistelligen ISO 639-1-Sprachcodeformat verarbeitet.

    Datentyp: Zeichenfolge.
    <Object>.Umfang Objektbereich. Derzeit ist der einzige gültige Wert Global .

    Datentyp: Zeichenfolge
    <Object>.Stoppwörter Optional. Voreingestellte Liste von Zeichenfolgen, die das System automatisch basierend auf generiert languageEigenschaftseinstellung. Weitere Informationen finden Sie unter Erstellen Sie eine anwenderdefinierte Stoppwortliste .

    Datentyp: Array.
    <Object>.TrainingHäufigkeit Die Häufigkeit, mit der das Modell neu trainiert werden soll.
    Mögliche Werte:
    • Every_30_days
    • Every_60_days
    • Every_90_days
    • Every_120_days
    • Every_180_days
    • run_once
    Standard: Run_once

    Datentyp: Zeichenfolge.
    <Object>.VersionNumber Versionsnummer von Encoder Objekt.

    Datentyp: Zeichenfolge.

    Das folgende Beispiel ruft Eigenschaften der aktiven Objektversion im Store ab.

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

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

    Ausgabe:

    *** 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 (Array-Eingabe)

    Gibt Vektoren für jeden Eingabesatz zurück.

    Tabelle : 3. Parameter
    Name Typ Beschreibung
    Eingabe Array Array von Zeichenfolgen als Sätze, von denen Vektoren empfangen werden sollen.
    Tabelle : 4. Rückgaben
    Typ Beschreibung
    Zeichenfolge Array von Satzvektoren.

    Das folgende Beispiel zeigt, wie ein Vektor für einen einzelnen Satz zurückgegeben wird.

    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);

    Ausgabe:

    *** 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 – getSimilarWords (Array-Eingabe, Objektoptionen)

    Gibt Wörter zurück, die jedem Eingabewort in der absteigenden Rangfolge der Ähnlichkeit ähneln.

    Tabelle : 5. Parameter
    Name Typ Beschreibung
    Eingabe Array Array von Wörtern, für die ähnliche Wörter gefunden werden sollen.
    Optionen Objekt Zuordnen, um Ergebnisse zu verfeinern. 
    { "topN":"String" }
    Optionen.TopN Zeichenfolge Wenn angegeben, werden die Top-Ergebnisse bis zur angegebenen Zahl zurückgegeben Von Wörtern. Verwenden Sie zum Beispiel „10“ Zum Rückgeben der Top 10 der ähnlichsten Wörter.
    Tabelle : 6. Rückgaben
    Typ Beschreibung
    Array Liste von Elementen, die die ähnlichen Wörter für das Eingabewort an der entsprechenden Position enthalten. Diese ähnlichen Wörter werden durch ein Array von Paaren im Format dargestellt [Wort, Ähnlichkeitspunktzahl] .

    Das folgende Beispiel zeigt, wie ähnliche Wörter mit abgerufen werden Handschuh Encoder.

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

    Ausgabe:

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

    EncoderVersion – getStatus(boolescher Wert einbindeDetails)

    Ruft den Abschlussstatus des Trainings ab.

    Tabelle : 7. Parameter
    Name Typ Beschreibung
    EinbeziehenDetails Boolean Kennzeichnung, die angibt, ob der Status zurückgegeben werden soll details.
    Gültige Werte:
    • Wahr: Gibt zusätzliche Details zurück.
    • Falsch: Keine zusätzlichen Details zurückgeben.

    Standardwert: False
    Tabelle : 8. Ergebnisse
    Typ Beschreibung
    Objekt JavaScript-Objekt mit Schulungsstatusinformationen fürEin Encoder Objekt.
    {
  "state": "String",
  "percentComplete": "Number as a String",
  "hasJobEnded": "Boolean value as a String",
  "details": {Object}
}
    <Object>.Status Abschlussstatus des Trainings. Wenn der Schulungsauftrag einen Terminalstatus erreicht, verlässt der Auftrag diesen Status nicht. Wenn der Status Terminal ist, wird die hasJobEndedEigenschaft ist auf festgelegt Wahr .
    Mögliche Werte:
    • Abrufen_Dateien_für_Training
    • Preparing_Data
    • Erneut versuchen
    • Solution_CANCEL (Terminal)
    • Solution_Complete (Terminal)
    • Solution_error (Terminal)
    • Lösung_unvollständig
    • Training_Request_Received
    • Training_Request_Timed_out (Terminal)
    • Training_Solution
    • Uploading_Solution
    • Warten_auf_Training

    Datentyp: Zeichenfolge
    <Object>.HasJobEnded Kennzeichnung, die angibt, ob das Training abgeschlossen ist.
    Gültige Werte:
    • Wahr: Training ist abgeschlossen.
    • Falsch: Training ist unvollständig.

    Datentyp: Boolescher Wert als Zeichenfolge
    <Object>.Prozent abgeschlossen Abschluss des Trainings in Prozent. Wenn der Fertigstellungsprozentsatz kleiner als 100 ist, befindet sich der Auftrag möglicherweise in einem Terminalstatus. Zum Beispiel, wenn das Training eine Zeitüberschreitung hat.

    Datentyp: Zahl als Zeichenfolge

    Bereich: 0 bis 100
    <Object>.Details Objekt mit einer Liste zusätzlicher Schulungsdetails.

    Datentyp: Objekt

    Das folgende Beispiel zeigt ein erfolgreiches Ergebnis mit abgeschlossenem Training.

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

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

    Ausgabe:

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

    Das folgende Beispiel zeigt ein nicht erfolgreiches Ergebnis mit abgeschlossenem Training.

    // 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));

    Ausgabe:

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

    EncoderVersion – getVersionNumber()

    Ruft die Versionsnummer von ab Ein Lösungsobjekt.

    Tabelle : 9. Parameter
    Name Typ Beschreibung
    Keine
    Tabelle : 10. Ergebnisse
    Typ Beschreibung
    Zeichenfolge Versionsnummer.

    Das folgende Beispiel zeigt, wie eine Versionsnummer abgerufen wird.

    // 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));

    Ausgabe:

    Version number: 1

    EncoderVersion – getWordVectors (Array-Eingabe)

    Gibt Vektoren für jedes Eingabewort zurück.

    Tabelle : 11. Parameter
    Name Typ Beschreibung
    Eingabe Array Liste von Zeichenfolgen als Wörter, von denen Vektoren empfangen werden sollen.
    Tabelle : 12. Rückgaben
    Typ Beschreibung
    Array Liste der Vektoren für jedes bereitgestellte Wort.

    Das folgende Beispiel zeigt, wie ein Vektor aus dem Wort abgerufen wird Hallo .

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

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

    Ausgabe:

    *** 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]]