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sourceDocument: Habilitar IA do Xanadu
sourceDocumentLink: https://servicenow-prod.fluidtopics.net/r/pt-BR/xanadu/intelligent-experiences

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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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# Como usar objetos passíveis de script MLSolutionFactory

# Como usar objetos passíveis de script MLSolutionFactory {#ariaid-title1}

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

Os objetos programáveis MLSolutionFactory permitem definir a funcionalidade de ML. Você pode usar as APIs para compor funcionalidades orientadas por dados, como subclusters de clusters grandes ou clusters com vários PRBs anexados.
Você pode usar objetos programáveis em um ponto de extensão com script para modificar o Inteligência preditiva método de REST API para lidar com casos de uso de negócios exclusivos.

As aplicações da ServiceNow na NOW Platform podem chamar objetos programáveis e inclusões de script. Aplicações externas podem chamar REST APIs com script. Por padrão, o método GET (Predictive Intelligence REST API - Previsão de várias soluções) usa o ponto de extensão com script MLSolutionUtil para obter uma lista de nomes de soluções ativas, executar previsões sobre elas de acordo com a entrada e retornar resultados. O ponto de extensão MLSolutionUtil permite a criação de implementações personalizadas para cenários de uso específicos, por exemplo, executar uma segunda previsão de solução somente depois que a condição de uma primeira previsão de solução for atendida.  
Este é o processo de alto nível para criar um cenário de uso personalizado.

1. Os desenvolvedores personalizam uma implementação de ponto de extensão com script MLSolutionUtil usando o objeto programável MLSolutionFactory.
   * Listado como global.MLSolutionUtil na tabela Ponto de extensão \[sys_extension_point\]
   * Consulte [Como registrar uma inclusão de script personalizada](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. A implementação do ponto de extensão com script MLSolutionUtil usa MLSolutionFactory para obter o objeto programável e invoca métodos de previsão nesse objeto.
3. O método Predictive Intelligence REST API - Previsão para várias soluções (GET) invoca a implementação do ponto de extensão MLSolutionUtil, dependendo do escopo da solicitação.
4. As aplicações chamam o endpoint de API REST de inteligência preditiva - Previsão para várias soluções (GET) de um formulário de inclusão de script.
{#using-ml-apis-mlsolutionfactory__ol_umw_5bv_rjb}

Para obter mais informações, consulte

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