MLSolution – Global

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

    • Die MLSolution Die API stellt Methoden für die Verarbeitung bereit Predictive Intelligence Vorhersagen und Abrufen von Lösungsobjekten für alle Fähigkeiten: Ähnlichkeit, Klassifizierung und Clustering).

    Diese API bietet Methoden, die häufig unter allen Lösungsfähigkeiten und -Methoden verwendet werden, die für Klassifizierungs- und Clustering-Lösungen spezifisch sind.
    • Allgemeine Methoden, die für alle Lösungsobjekte verwendet werden:
      • GetCapability()
      • Getversion()
      • IsActive()
      • Vorhersagen()
    • Methoden, die nur für Klassifizierungs- und Regressionslösungen verwendet werden:
      • ApplyPrediction()
    • Nur für Clustering-Lösungen verwendete Methoden:
      • GetClusterAssignments()
      • GetClusterForRecord()
      • GetClusterInfo()

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

    Die Methoden in diesem Objekt werden mit instanziiert MLSolutionFactory .

    MLSolution – applyPrediction (GlideRecord Now_GR)

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

    Tabelle : 1. Parameter
    Name Typ Beschreibung
    Now_GR GlideRecord GlideRecord-Objekt mit Werten, auf die eine Vorhersage ausgeführt und die Ergebnisse angewendet werden sollen.
    Tabelle : 2. Rückgaben
    Typ Beschreibung
    Boolean

    Kennzeichnung, die angibt, ob die Vorhersage angewendet wurde:

    • Wahr: Vorhersage angewendet
    • Falsch: 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 (Objektoptionen)

    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 Clustering-Lösung verwendet werden sollen.

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

    Dieses Feld bietet die gleiche Gruppierung wie die im bereitgestellten Optionen Verwenden Sie Gruppieren Nach Kontrollkästchen in Clustering-Definition Formular. Die bereitgestellten Informationen variieren je nach der in ausgewählten Tabelle Tabelle Feld. Weitere Informationen finden Sie unter Erstellen und trainieren Sie eine Clustering-Lösung .
    Options.Cluster_ID Zeichenfolge Optional. Cluster-ID einer trainierten Lösung in der Tabelle „Clusterzusammenfassung“ [ml_Cluster_summary].
    Options.Top_n_per_Cluster Anzahl Anzahl der Top-Ergebnisse, die für jeden Cluster empfangen werden sollen.
    Tabelle : 6. Rückgaben
    Typ Beschreibung
    Objekt JSON-Array mit Clusterinformationen in steigender Reihenfolge nach Cluster_ID:
    • Cluster_ID: Zeichenfolge. Eindeutige Clusternummer innerhalb einer Clusterlösung.
    • rec_Display_ID: Zeichenfolge. Datensatztyp und -Nummer.
    • rec_sys_ID: Zeichenfolge. SYS_ID des Datensatzes
    • Group_by: Wenn gruppiert, 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 Clustering-Lösung ab.

    Tabelle : 7. Parameter
    Name Typ Beschreibung
    Now_GR GlideRecord Name des eingegebenen GlideRecord.
    Tabelle : 8. Rückgaben
    Typ Beschreibung
    Zeichenfolge Die Cluster_ID aus der Tabelle „Clusterzusammenfassung“ [ml_Cluster_Summary], wenn der Datensatz zu einem Cluster gehört. Leere Zeichenfolge gibt zurück, 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(Objektoptionen)

    Ruft Informationen für eine angegebene Clustering-Lösung ab.

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

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

    Dieses Feld bietet die gleiche Gruppierung wie die im bereitgestellten Optionen Verwenden Sie Gruppieren Nach Kontrollkästchen in Clustering-Definition Formular. Die bereitgestellten Informationen variieren je nach der in ausgewählten Tabelle Tabelle Feld. Weitere Informationen finden Sie unter Erstellen und trainieren Sie eine Clustering-Lösung .
    Options.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 steigender Reihenfolge nach Cluster_ID:
    • Cluster_ID: Zeichenfolge. Eindeutige Clusternummer innerhalb einer Clusterlösung.
    • Cluster_Quality: Zeichenfolge. Zahl von 0 bis 100. Höhere Zahlen zeigen eine höhere Clusterdichte an.
    • Cluster_size: Zeichenfolge. Anzahl der Datensätze in einem Cluster.
    • Group_by: Wenn gruppiert, 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();

    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.
    • Wahr: Lösung aktiv
    • Falsch: Lösung inaktiv
    		 
    var mlSolution = sn_ml.MLSolutionFactory.getSolution("solution_name");

var isActive = mlSolution.isActive();

    MLSolution – Predict (Objekteingabe, Objektoptionen)

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

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

    Tabelle : 15. Parameter
    Name Typ Beschreibung
    Eingabe Objekt GlideRecord Oder 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 Top-Ergebnisse bis zur angegebenen Anzahl von Vorhersagen zurückgegeben.
    • Apply_threshold: Boolescher Wert. 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 Vorhersageergebnisse enthält, sortiert nach sys_ID oder Record_number.
    • PredictedValue: Zeichenfolge. Wert, der das Vorhersageergebnis darstellt.
    • PredictedSysId: Zeichenfolge. Die sys_ID des vorhergesagten Werts. Ergebnisse können aus jeder Tabelle stammen, für die 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.
    		 
    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

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

                }, 
            ...
        ]
}
    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));