---
sourceDocument: Yokohama habilitar IA
sourceDocumentLink: https://servicenow-prod.fluidtopics.net/r/pt-BR/yokohama/intelligent-experiences

 Release :

    - yokohama

ft:locale :

    - pt-BR

ft:publication_title :

    - Yokohama habilitar IA

ft:clusterId :

    - platai

bundleId :

    - platai

workflow :

    - Platform


---

# Teste uma previsão de solução de semelhança

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

* Versão de lançamento: Yokohama
* 
* Atualizado 30 de jan. de 2025
* 
* ![](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 ligar para Inteligência preditivaAPI para fazer uma previsão de solução. Neste procedimento de exemplo, usamos a aplicação REST API Explorer 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 ou 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 da REST API para testar uma previsão de solução de classificação.

## Procedimento

1. Navegar até TudoInteligência preditivaSemelhançaDefinições de solução.
2. Localize a definição da solução de ML cuja previsão você deseja testar e copie-a. Nome Valor para sua área de transferência ou um arquivo do Bloco de notas.  
   Neste caso, usamos o. Nome Valor do campo na definição da solução de ML Incidentes resolvidos recomendados registro, conforme ilustrado no exemplo a seguir.  
3. Copie o. Campos de entrada Valores usados em seu registro de definição de solução de ML que você deseja que o Explorador da REST API use em sua chamada para o. Inteligência preditivaAPI.  
   Neste caso, usamos o. Descrição resumida tipo de campo, 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 Duplicado .
5. Na guia Duplicar navegador, navegue até Serviços web do sistemaRESTExplorador de REST API.
6. Clique em Explorar .
7. Defina esses campos de escolha da seguinte forma.

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

   {#test-similarity-solution-prediction__choicetable_v1w_53m_ycb}  
   . Inteligência preditivao formulário é exibido. Você usa este formulário para preparar sua solicitação de chamada para Inteligência preditivaAPI.
8. No nome-da-solução Valor campo, 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 Adicione 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 pode 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. Para criar uma segunda condição de consulta que defina o número de resultados que você deseja consultar.
    1. No primeiro campo, insira <kbd class="ph userinput">n_top </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 da REST API envia sua solicitação para o. Inteligência preditivaAPI.
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 ServicedeskIncidentes.
15. Como mostrado na imagem abaixo, defina condições de filtro para os três resultados da REST API na exibição da lista da tabela Incidentes.
    1. Adicione as condições Ativo e SYS ID abaixo ao ícone Filtro de exibição da lista de incidentes.
    2. Cole os três resultados da REST API no Valor de entrada Campo da condição SYS ID 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 da API REST.
    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 de Inteligência preditiva
* MLPredictor - Global