SimilaritySolutionStore - 전역

솔루션을 저장하고 검색할 수 있습니다 .

SimilaritySolutionStore API에는 플러그인(com.glide.platform_ml)이 예측 인텔리전스 필요하며 sn_ml 네임스페이스 내에서 제공됩니다.

SimilaritySolutionStore - add(객체 mlSolution)

저장소에 새 솔루션 개체를 추가하고 고유한 이름을 반환합니다.

주:

레이블 값은 고유할 필요가 없습니다. 예를 들어 동일한 레이블로 이 메서드를 10번 실행하면 이 메서드는 고유한 이름의 다른 개체 10개를 저장소에 추가합니다.

표 1. 매개변수

이름	유형	설명
ml솔루션	SimilaritySolution	SimilaritySolution() 저장소에 추가할 개체입니다.

표 2. 반환

유형	설명
문자열	시스템에서 생성된 솔루션 이름입니다.

다음 예제에서는 저장소에 솔루션을 추가하는 방법을 보여 줍니다 솔루션 . 사용 학습 작업을 저장소에 추가한 후 실행합니다.

// Create a dataset 
var myData = new sn_ml.DatasetDefinition({

  'tableName' : 'incident',
  'fieldNames' : ['assignment_group', 'short_description', 'description'],
  'encodedQuery' : 'activeANYTHING'

});

// Create a solution 
var mySolution = new sn_ml.SimilaritySolution({

  'label': "my solution definition",
  'dataset' : myData,
  'predictedFieldName' : 'assignment_group',
  'inputFieldNames':['short_description']

});

// Add the solution to the store to later be able to retrieve it.
var my_unique_name = sn_ml.SimilaritySolutionStore.add(mySolution);

SimilaritySolutionStore - deleteObject(문자열 이름)

저장소에서 지정된 솔루션 객체를 제거합니다.

표 3. 매개변수

이름	유형	설명
이름	문자열	SimilaritySolution() 삭제할 객체입니다. 이름

표 4. 반환

유형	설명
없음

다음 예제에서는 저장소에서 솔루션을 삭제하는 방법을 보여 줍니다.

sn_ml.SimilaritySolutionStore.deleteObject("ml_sn_global_global_solution");

SimilaritySolutionStore - get(문자열 이름)

저장소에서 솔루션 객체를 가져옵니다.

표 5. 매개변수

이름	유형	설명
이름	문자열	스토어에 있는 솔루션의 이름입니다.

표 6. 반환

유형	설명
객체	SimilaritySolution 객체. 객체가 없는 경우 오류를 반환합니다.

다음 예제에서는 get() 메서드를 사용하여 저장소에서 솔루션 개체를 가져오고 SimilaritySolution - getActiveVersion()및 SimilaritySolutionVersion - getStatus() 메서드.

// Get status
var mlSolution = sn_ml.SimilaritySolutionStore.get('ml_incident_categorization');

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

출력:

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

SimilaritySolutionStore - getAllNames(객체 옵션)

저장소에 있는 모든 솔루션 정의 기록의 이름을 가져옵니다.

표 7. 매개변수

이름	유형	설명
옵션	객체	지정된 속성 내에서 결과를 제한하는 옵션입니다. { "label": "String", "domainName": "String", "scope": "String" };
옵션.레이블	문자열	옵션입니다. 솔루션 객체의 레이블입니다.
옵션.도메인 이름	문자열	옵션입니다. 솔루션 객체의 도메인 이름입니다. 다음을 참조 Domain Separation 및 예측 인텔리전스.
옵션.범위	문자열	옵션입니다. 솔루션 객체에 대한 애플리케이션 범위의 이름입니다.

표 8. 반환

유형	설명
배열	저장소의 솔루션 객체 이름을 나타내는 문자열 목록입니다.

다음 예제에서 getAllNames() 메서드는 저장소에 있는 모든 이름의 목록을 반환합니다.

gs.print(JSON.stringify(JSON.parse(sn_ml.SimilaritySolutionStore.getAllNames()), null, 2));

출력:

[
  "ml_x_snc_global_global_my_solution_definition_3",
  "ml_incident_assignment",
  "ml_x_snc_global_global_my_solution_definition",
  "ml_x_snc_global_global_my_solution_definition_2",
  "ml_sn_global_global_incident_service"
]

다음 예제에서 getAllNames() 메서드는 매개 변수에 설정된 options 값과 연결된 이름만 반환합니다.

var options = {
  'label' : 'my solution definition',
  'domainName' : 'global',
  'scope' : 'global'
};
var solNames = sn_ml.SimilaritySolutionStore.getAllNames(options);
gs.print(JSON.stringify(JSON.parse(solNames), null, 2));

출력:

[
  "ml_x_snc_global_global_my_solution_definition"
]

SimilaritySolutionStore - update(문자열 이름, 객체 mlSolution)

저장소에 있는 기존 객체를 매개변수로 전달된 객체로 바꿉니다. 제공된 객체 이름은 비어 있거나 일치해야 합니다.

표 9. 매개변수

이름	유형	설명
이름	문자열	업데이트할 솔루션의 이름입니다.
ml솔루션	SimilaritySolution	SimilaritySolution() 업데이트할 객체 속성입니다.

표 10. 반환

유형	설명
없음

다음 예제에서는 저장소에서 솔루션 개체를 업데이트하는 방법을 보여 줍니다.

var solutionUpdate = new sn_ml.SimilaritySolution({
  'label': 'my solution definition',
  'dataset' : myData,
  'predictedFieldName' : 'assignment_group',
  'inputFieldNames': ['short_description']
});

sn_ml.SimilaritySolutionStore.update('ml_sn_global_global_incident_service', solutionUpdate);