Skripteinbindung: AILensActionService

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  • Aktualisiert 28. August 2025
  • 2 Minuten Lesedauer
  • Verwenden Sie AILensActionService Skripteinbindung zusammen mit Objektivaktionen zur Nutzung ServiceNow Lens Als Service zum Extrahieren von Informationen aus den bereitgestellten Bildern und zum Abrufen von Antworten auf Ihre Fragen.

    Diese Skripteinbindung ist Teil von ServiceNow Lens(sn_ai_lens) speichert die Anwendung und befindet sich in sn_App_lens_Core Umfang.

    Diese Skripteinbindung stellt Methoden bereit, die Folgendes ermöglichen:
    • Ruft das Objektiv als Back-End-Service auf
    • Analysiert und versteht Daten aus bereitgestellten Bildern
    • Ruft die Antwort von ab Now Assist Gemäß den angegebenen Anweisungen
    • Erfordert nicht ServiceNow Lens Desktop-App

    AILensActionService: AILensActionService()

    Erstellt eine AILensActionService-Instanz.

    Tabelle : 1. Parameter
    Name Typ Beschreibung
    Keine

    Das folgende Beispiel zeigt, wie Sie initialisieren AILensActionService .

    var lensService = new sn_app_lens_core. AILensActionService()

    AILensActionService – invokeLens(String lensActionId, String[] attachmentIds, String userPrompt, Object[] imageArr, Object inputJSON)

    Ruft Auf ServiceNow Lens Als Service.

    Tabelle : 2. Parameter
    Name Typ Beschreibung
    LensActionId Zeichenfolge SYS_ID des Datensatzes „Objektivaktionen“, der für Ihren Anwendungsfall erstellt wurde, oder Sie können die sofort einsatzbereite Option auswählen, die Ihren Anforderungen entspricht.

    Beispiel: 842bfc8e37066210b97528c734924baf

    Dieser Parameter ist obligatorisch.

    attachmentIds Zeichenfolge[] Array von sys_IDs für vorhandene Bildanhänge.

    Beispiel: ["0067e66f93f022108319f9ed1dba108b", "0000e8a42c9a7110f877137af4eab4b5"]

    Sie müssen entweder bestehen AttachmentIds Oder ImageArr Parameter.

    userPrompt Zeichenfolge Eine Anweisung oder Frage für Now Assist Um nach der Analyse des Inhalts der Anhänge zu antworten.

    Beispiel: Analysieren Sie dieses Produktionsproblem, und erstellen Sie ein Incident-Ticket

    ImageArr Objekt[] Array von Objekten mit dem Namen des Screenshots und base64-codierten Bilddaten.

    Beispiel:

    [
        {
            name: "screenshot1.png",
            data: "iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAAEAAAABCAYAAAAfFcSJAAAADUlEQVR42mNkYPhfDwAChwGA60e6kgAAAABJRU5ErkJggg=="
        },
        {
            name: "screenshot2.png",
            data: "iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAAEAAAABCAYAAAAfFcSJAAAADUlEQVR42mNk+M9Qz0AEYAJMgkU1f5kAAAAASUVORK5CYII="
        }
    ];

    Sie müssen entweder bestehen AttachmentIds Oder ImageArr Parameter.

    inputJSON Objekt Zusätzliche JSON-Eingabeparameter, die Sie im Vorverarbeitungsskript der Objektivaktion übergeben möchten.

    Beispiel:

    {
          "type" : "object",
          "properties" : {
            "short_description" : {
              "type" : "string",
              "label" : "Short description"
            },
            "description" : {
              "type" : "string",
              "label" : "Description"
            },
          },
          "required" : [ "short_description", "comments" ],
       }
    Tabelle : 3. Rückgaben
    Typ Beschreibung
    <object> Erfolgsobjekt zurückgegeben
    {
        "status": "success",
        "lensResponse": "{\"short_description\":\"Service Degradation Error in Order Processing System\",\"description\":\"The Order Processing API v2.1 encountered a service degradation issue in the Production environment.\" }"
    }
    Fehler Fehlerobjekt zurückgegeben
    {
        "status": "error",
        "error": {
            "errorType": "Execution Error",
            "message": "Detailed error message here"
        }
    }

    Dieses Beispiel zeigt, wie der Objektivservice aus einem Skriptblock aufgerufen wird.

    var lensActionId = "cd6570cdf36a2210b9751f09f6968c42";
    var attachmentIds = ["3fe930093b626210aba1fadc73e45a38", "0000e8a42c9a7110f877137af4eab4b5"];
    var userPrompt = "Analyze this production issue and create an incident ticket";
    var imageArr = [
        {
            name: "screenshot1.png",
            data: "iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAAEAAAABCAYAAAAfFcSJAAAADUlEQVR42mNkYPhfDwAChwGA60e6kgAAAABJRU5ErkJggg=="
        },
        {
            name: "screenshot2.png",
            data: "iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAAEAAAABCAYAAAAfFcSJAAAADUlEQVR42mNk+M9Qz0AEYAJMgkU1f5kAAAAASUVORK5CYII="
        }
    ];
    var inputJSON = {
          "type" : "object",
          "properties" : {
            "short_description" : {
              "type" : "string",
              "label" : "Short description"
            },
            "description" : {
              "type" : "string",
              "label" : "Description"
            },
          },
          "required" : [ "short_description", "comments" ],
       }
     // Call the method
    var result = new sn_app_lens_core. AILensActionService().invokeLens(lensActionId, attachmentIds, userPrompt, imageArr, inputJSON);
     
    // Handle the response
    if (result.status === 'success') {
        var response = JSON.parse(result.lensResponse);
        gs.info("AI Lens Analysis Complete:");
        gs.info("Title:", response.short_description);
        gs.info("Description:", response.description);
    } else {
        gs.error("Error occurred:", result.error.message);
    }