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sourceDocument: Habilitar IA do Xanadu
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    - xanadu

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    - pt-BR

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    - Habilitar IA do Xanadu

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    - Platform


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# Testar uma previsão de solução de semelhança

# Testar uma previsão de solução de semelhança {#ariaid-title1}

* Versão de lançamento: Xanadu
* 
* Atualizado 1 de ago. de 2024
* 
* ![](https://www.servicenow.com/docs/portal-asset/ico-clock) 3 min. de leitura

Depois que suas soluções de aprendizado de máquina (ML) forem treinadas, você poderá chamar a API Inteligência preditiva para fazer uma previsão de solução. Neste procedimento de exemplo, usamos a aplicação Explorador de REST API para testar uma previsão de solução de semelhança para recomendações de incidentes resolvidos.

## Antes de Iniciar

Treine sua solução de ML antes de testar uma previsão.

Função necessária: web_service_admin, rest_api_explorer, admin ou ml_admin

## Por Que e Quando Desempenhar Esta Tarefa

Este procedimento usa dados de amostra para ilustrar o que você pode fazer em sua instância e pode não representar dados ou registros que estão realmente em sua instância.

Este cenário ilustra uma previsão de solução de semelhança para uma solução de ML hipotética que você criou e treinou anteriormente. Você também pode usar o Explorador de REST API para testar uma previsão de solução de classificação.

## Procedimento

1. Navegar até TodosInteligência preditivaSemelhançaDefinições de solução.
2. Localize a definição de solução de ML cuja previsão você deseja testar e copie o valor de Nome para a área de transferência ou para um arquivo do Bloco de Notas.  
   Nesse caso, usamos o valor do campo Nome no registro de Incidentes resolvidos recomendados da definição de solução de ML, conforme ilustrado no exemplo a seguir.  
3. Copie os valores dos campos de entrada usados no registro de definição de solução de ML que você deseja que o Explorador de REST API use em sua chamada para a API Inteligência preditiva.  
   Nesse caso, usamos o tipo de campo Descrição resumida, pois o modelo de previsão foi treinado para usar este campo para aprender, emparelhar e recomendar registros semelhantes para sua revisão.  
4. Clique com o botão direito do mouse na guia do navegador que você está usando para exibir sua instância e selecione Duplicar.
5. Na guia duplicada do navegador, navegue até Serviços web do sistemaRESTExplorador de REST API.
6. Clique em Explorar.
7. Defina esses campos de opção da seguinte forma.

   | Campo | Valor |
   | Namespace | agora (deixar como padrão) |
   | Nome da API | Inteligência preditiva |
   | Versão da API | mais recente (deixar como padrão) |
   |-|-|

   {#test-similarity-solution-prediction__choicetable_v1w_53m_ycb}  
   O formulário Inteligência preditiva é exibido. Você usa este formulário para preparar sua solicitação de chamada para a API Inteligência preditiva.
8. No campo valor do solution-name, insira <kbd class="ph userinput"> ml_x_snc_global_recommended_resolved_incidents</kbd>.  
   Nota:  
   Este é o valor de Nome capturado na Etapa 2 deste procedimento.
9. Clique em Adicionar parâmetro de consulta.
10. Na seção Parâmetros de consulta, insira o valor de um dos Campos de entrada da solução que você está testando.
    1. No primeiro campo, cole <kbd class="ph userinput">short_description</kbd>.  
       Nota:  
       Este é um dos campos de entrada capturados na Etapa 2 deste procedimento.
       Você pode usar outros tipos de campo, como Descrição ou Anotações de resolução para testar o que a solução está prevendo.
    2. No segundo campo, insira algum texto que você possa encontrar em um registro de incidente.  
       Por exemplo, insira <kbd class="ph userinput">Erros de descoberta</kbd>.
    {#test-similarity-solution-prediction__substeps_t2r_rfl_4gb}
11. Clique no botão \[+\] para criar uma segunda condição de consulta que define o número de resultados que você deseja consultar.
    1. No primeiro campo, insira <kbd class="ph userinput">top_n</kbd>.
    2. No segundo campo, insira <kbd class="ph userinput">3</kbd>.

    {#test-similarity-solution-prediction__substeps_w2c_2hl_4gb}  
    Essas condições definem a consulta para recuperar os três principais registros de incidentes mais semelhantes.
12. Clique em Enviar.  
    O Explorador de REST API envia sua solicitação para a API Inteligência preditiva.
13. Na seção Corpo da resposta, copie os três valores de resultado que sua chamada de API retornou, conforme ilustrado na imagem abaixo.  
14. Na guia original do navegador, navegue até Central de serviçosIncidentes.
15. Conforme mostrado na imagem abaixo, defina as condições de filtro para os três resultados da REST API para a exibição de lista da tabela Incidentes.
    1. Adicione as condições Ativo e SYS ID abaixo ao ícone Filtro da exibição de lista de Incidentes.
    2. Cole os três resultados da REST API no campo Valor de entrada da condição de ID do sistema que você criou.
    3. Clique em Executar.

    {#test-similarity-solution-prediction__substeps_scg_jgr_4gb}  
16. De acordo com a imagem abaixo, compare a lista retornada de incidentes com a entrada para a saída de previsão no Explorador de REST API.
    1. Clique no Número do Incidente para abrir o registro do Incidente.  
    2. De acordo com a imagem abaixo, revise o texto de Anotações de resolução no registro do Incidente.  
    {#test-similarity-solution-prediction__substeps_qkw_wql_4gb}
**Tópicos relacionados**   

* [API Inteligência preditiva](https://www.servicenow.com/docs/access?context=agent-intelligence-api&version=xanadu&pubname=xanadu-api-reference&ft:locale=en-US)
* [MLPredictor - Global](https://www.servicenow.com/docs/access?context=c_MLPredictorAPI&version=xanadu&pubname=xanadu-api-reference&ft:locale=en-US)