Panoramica del Mapping Assist

L'assistenza alla mappatura utilizza un algoritmo di intelligenza artificiale (AI) preaddestrato e le mappature della comunità per suggerire le mappature dei campi nei nodi aggiunti durante la creazione di un flusso.

È possibile generare suggerimenti di mappatura dopo aver aggiunto un'azione a un flusso. Questi suggerimenti identificano gli output dei nodi precedenti del flusso che potrebbero essere adatti come valori di input per i campi del nodo corrente.

Quando si popolano i campi di destinazione per un'azione nel flusso, è possibile fare clic su Genera suggerimenti di mappatura per visualizzare l'anteprima e applicare i suggerimenti generati. È inoltre possibile visualizzare i suggerimenti di mappatura, se disponibili, quando si fa clic su Inserisci una mappatura Inserire un'icona di mappatura per mappare un singolo campo.
Schermata che mostra le mappature suggerite per un campo. La prima mappatura è contrassegnata dall'icona della comunità e le due mappature successive sono contrassegnate dalle icone della mappatura semantica.
Per identificare le corrispondenze, l'assistenza alla mappatura utilizza un algoritmo preaddestrato che applica regole di corrispondenza fuzzy e semantiche. Questi suggerimenti di mappatura semantica sono indicati da un'icona di valutazione Icona di valutazione che indica la percentuale di fiducia della mappatura. Passare il mouse sull'icona per visualizzare la percentuale.
Quando l'apprendimento sociale è abilitato, i suggerimenti possono essere basati anche sulle mappature della comunità. Le mappature comunitarie vengono visualizzate se altri App Connect hanno effettuato la stessa mappatura da sorgente a destinazione. Queste mappature di comunità sono indicate da un'icona di comunità Icona di suggerimento della comunità che indica la percentuale di fiducia della mappatura. Una mappatura utilizzata meno di 10 volte dalla comunità ha un livello di confidenza dell'85%. Una mappatura utilizzata 10 volte o più ha un livello di confidenza del 90%, che sale al 95% per una mappatura utilizzata 25 volte e al 100% quando viene utilizzata 50 volte. Nell'esempio seguente, quando si passa il mouse sull'icona della comunità, si nota che la mappatura ha una valutazione dell'85%, che si basa sulle stesse mappature da sorgente a destinazione nella comunità degli utenti App Connect comunità di utenti.
La schermata mostra che quando si passa il mouse sul punteggio di fiducia di un suggerimento della comunità, la percentuale di fiducia è dell'85%
Nota: l 'apprendimento sociale è abilitato per impostazione predefinita. Quando il social learning è abilitato, le mappature dei campi nei flussi dell'utente e degli altri utenti sono anonimizzate e aggregate. Questi dati aggregati vengono poi utilizzati per fornire a tutti gli utenti i suggerimenti per la mappatura della comunità. Se non si desidera che i dati vengano utilizzati per creare suggerimenti di mappatura, è possibile disattivare l'apprendimento sociale. Se si disattiva, non si vedrà alcun suggerimento della comunità quando si utilizza l'assistenza alla mappatura. Per disattivare l'apprendimento sociale, fare clic sulle impostazioni dell'istanza Icona del riquadro di navigazione che rappresenta la pagina delle impostazioni dell'istanza. e disattivare l'apprendimento sociale.
Tecniche di algoritmo di assistenza alla mappatura per la stima delle corrispondenze
L'algoritmo di assistenza alla mappatura attualmente fornisce suggerimenti di mappatura per campi semplici (non annidati) e naviga nelle strutture gerarchiche dei genitori per suggerire le migliori corrispondenze possibili per i campi annidati.
Campi nidificati mappati
Per i campi array annidati, il mapping assist restituisce suggerimenti come segue.
  • I suggerimenti di mappatura vengono generati per le corrispondenze esatte dello schema, quando l'array di origine e l'array di destinazione (struttura dello schema e nomi dei campi) sono identici. Ad esempio, questo comportamento si applica se si desidera trasferire i dati tra due istanze separate di un'applicazione per la quale sono stati impostati account separati App Connect account separati.
    Campi array mappati per corrispondere esattamente allo schema
  • I suggerimenti di mappatura vengono generati anche per una serie di campi complessi utilizzando la modellazione dell'intelligenza artificiale (AI) per identificare le migliori corrispondenze possibili che possono essere inserite automaticamente come i migliori suggerimenti o inserite manualmente a livello di campo.
    Suggerimenti di mappatura per campi di array complessi

Se un'azione ha più campi con un nome uguale o simile, una mappatura identificata come miglior suggerimento viene inserita automaticamente solo nel campo ritenuto più simile. Ad esempio, se esistono due campi denominati Email e Indirizzo email, un suggerimento di mappatura di Email avrà un livello di accuratezza maggiore associato al campo Email e verrà inserito automaticamente solo in quel campo. Per popolare uno qualsiasi degli altri campi con lo stesso suggerimento di mappatura, è necessario inserire manualmente la mappatura nel campo.

Nel suggerire le corrispondenze si tiene conto anche dei tipi di dati dei campi; ad esempio, i campi di origine e di destinazione con nomi identici, ma con tipi di dati diversi, non sono considerati una corrispondenza. Nell'esempio seguente, in cui lo schema JSON è stato generato nel parser CSV, non verrà suggerita alcuna mappatura per il campo intero ID catalogo (123) perché il campo Catalog ID di origine nello schema generato è impostato su un tipo di dati string . Se viene modificato in integer, si prevede una mappatura suggerita con una valutazione del 100% tra questi due campi.

Semplice mappatura dei campi uno a uno
Storia della mappatura della comunità utilizzata per stimare le corrispondenze
Se l'apprendimento sociale è abilitato, App Connect Designer raccoglie e memorizza i dati di mappatura anonimizzati degli utenti della comunità, escludendo qualsiasi informazione personale. L'unico scopo di questa raccolta di dati è conservare le selezioni di mappatura tra i nodi di origine e di destinazione, in modo che possano essere apprese e presentate come futuri suggerimenti di mappatura agli utenti App Connect utenti.

Esclusione di responsabilità: l'utente è responsabile dei dati esemplificativi (comprese le informazioni personali) utilizzati per, e della decisione di procedere con, i flussi automatizzati che vengono suggeriti per sua comodità quando App Connect è utilizzato. IBM® non si assume alcuna responsabilità per tali flussi automatizzati e le IBM non si applicheranno garanzie e assistenza ad essi; essi sono utilizzati a rischio e pericolo dell'utente. IBM potrebbe modificare periodicamente i modelli di apprendimento sottostanti App Connect attraverso aggiornamenti, correzioni o patch, al fine di migliorare le prestazioni App Connect prestazioni.