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sourceDocument: Xanadu AI 활성화
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    - Xanadu AI 활성화

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    - Platform


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# MLSolutionFactory 스크립터블 오브젝트 사용

# MLSolutionFactory 스크립터블 오브젝트 사용 {#ariaid-title1}

* 릴리스 버전: Xanadu
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* 업데이트 날짜 2024년 08월 01일
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* ![](https://www.servicenow.com/docs/portal-asset/ico-clock) 소요 시간: 1분

MLSolutionFactory 스크립팅 가능한 개체를 사용하면 ML 기능을 정의할 수 있습니다. API를 사용하여 대규모 클러스터 하위 클러스터링 또는 여러 PRB가 연결된 클러스터와 같은 데이터 기반 기능을 구성할 수 있습니다.
스크립팅된 확장점에서 스크립팅 가능한 객체를 사용하여 REST API 메서드를 수정 예측 인텔리전스 함으로써 고유한 비즈니스 사용 사례를 해결할 수 있습니다.

Now 플랫폼의 ServiceNow 애플리케이션은 스크립트 가능한 객체와 스크립트 포함을 호출할 수 있습니다. 외부 애플리케이션은 스크립트된 REST API를 호출할 수 있습니다. 기본적으로 예측 인텔리전스 REST API - 여러 솔루션 예측(GET) 메서드는 MLSolutionUtil 스크립팅된 확장점을 사용하여 활성 솔루션 이름 목록을 만들고, 입력에 따라 예측을 실행하고, 결과를 반환합니다. MLSolutionUtil 확장점을 사용하면 특정 사용 시나리오에 대한 사용자 지정 구현을 만들 수 있습니다(예: 첫 번째 솔루션 예측 조건이 충족된 후에만 두 번째 솔루션 예측을 실행).  
사용자 지정 사용 시나리오를 만들기 위한 개략적인 프로세스는 다음과 같습니다.

1. 개발자는 MLSolutionFactory 스크립팅 가능한 개체를 사용하여 MLSolutionUtil 스크립팅된 확장점 구현을 사용자 지정합니다.
   * 전역으로 나열됩니다 . 확장점 \[sys_extension_point\] 테이블의 MLSolutionUtil
   * [자세한 내용은 사용자 지정 스크립트 포함 등록을 참조하십시오.](https://www.servicenow.com/docs/access?context=impl-client-ext-pts-base-code&version=xanadu&pubname=xanadu-api-reference&ft:locale=en-US)
   {#using-ml-apis-mlsolutionfactory__ul_yx2_dm3_3kb}
2. MLSolutionUtil 스크립팅된 확장점 구현은 MLSolutionFactory를 사용하여 스크립팅 가능한 개체를 가져오고 해당 개체에 대한 예측 메서드를 호출합니다.
3. 예측 인텔리전스 REST API - 여러 솔루션 예측(GET) 메서드는 요청 범위에 따라 MLSolutionUtil 확장점 구현을 호출합니다.
4. 애플리케이션은 스크립트 포함 양식에서 예측 인텔리전스 REST API - 여러 솔루션 예측(GET) 엔드포인트를 호출합니다.
{#using-ml-apis-mlsolutionfactory__ol_umw_5bv_rjb}

자세한 내용은 다음을 참조하십시오.

* [예측 인텔리전스 REST API](https://www.servicenow.com/docs/access?context=agent-intelligence-api&version=xanadu&pubname=xanadu-api-reference&ft:locale=en-US)
* [MLSolutionFactory - 전역](https://www.servicenow.com/docs/access?context=MLSolutionFactoryAPI&version=xanadu&pubname=xanadu-api-reference&ft:locale=en-US)
{#using-ml-apis-mlsolutionfactory__ul_md5_1yk_ckb}