本文档可用作下载Attribution AI分数的指南。
Attribution AI允许您以Parquet文件格式下载得分。 本教程要求您已阅读并完成下载Attribution AI得分部分 快速入门 指南。
此外,要访问Attribution AI的分数,您需要具有成功运行状态的服务实例。 要创建新服务实例,请访问 Attribution AI用户指南. 如果您最近创建了服务实例,但该实例仍在训练和评分中,请等待24小时以使它完成运行。
在用于Attribution AI分析的服务实例中,单击 更多操作 右上方的下拉列表,然后选择 访问得分.
此时将显示一个新对话框,其中包含指向下载得分文档的链接以及当前实例的数据集ID。 将数据集ID复制到剪贴板,然后继续执行下一步。
使用上一步中的数据集ID,您需要调用目录API以检索批次ID。 此API调用使用附加查询参数来返回最新的成功批次,而不是返回属于您组织的批次列表。 要返回附加批,请增加 limit
您希望返回的所需数量的查询参数。 有关可用查询参数类型的更多信息,请访问以下内容的指南: 使用查询参数筛选目录数据.
API格式
GET /batches?&dataSet={DATASET_ID}&createdClient=acp_foundation_push&status=success&orderBy=desc:created&limit=1
参数 | 描述 |
---|---|
{DATASET_ID} |
“访问得分”对话框中可用的数据集ID。 |
请求
curl -X GET 'https://platform.adobe.io/data/foundation/catalog/batches?&dataSet=5e8f81ce7a4ecb18a8d25b22&createdClient=acp_foundation_push&status=success&orderBy=desc:created&limit=1' \
-H 'Authorization: Bearer {ACCESS_TOKEN}' \
-H 'x-api-key: {API_KEY}' \
-H 'x-gw-ims-org-id: {ORG_ID}' \
-H 'x-sandbox-name: {SANDBOX_NAME}'
响应
成功的响应会返回包含批次ID对象的有效负载。 在此示例中,返回对象的键值是批次ID 01E5QSWCAASFQ054FNBKYV6TIQ
. 复制您的批次ID以用于下一个API调用。
以下响应具有 tags
对象进行了重新设计以提高可读性。
{
"01E5QSWCAASFQ054FNBKYV6TIQ": {
"status": "success",
"tags": {
"Tags": [ ... ],
},
"relatedObjects": [
{
"type": "dataSet",
"id": "5e8f81cf7a4ecb28a8d85b22"
}
],
"id": "01E5QSWCAASFQ054FNBKYV6TIQ",
"externalId": "01E5QSWCAASFQ054FNBKYV6TIQ",
"replay": {
"predecessors": [
"01E5N7EDQQP4JHJ93M7C3WM5SP"
],
"reason": "Replacing for 2020-04-09",
"predecessorListingType": "IMMEDIATE"
},
"inputFormat": {
"format": "parquet"
},
"imsOrg": "412657965Y566A4A0A495D4A@AdobeOrg",
"started": 1586715571808,
"metrics": {
"partitionCount": 1,
"outputByteSize": 2380339,
"inputFileCount": -1,
"inputByteSize": 2381007,
"outputRecordCount": 24340,
"outputFileCount": 1,
"inputRecordCount": 24340
},
"completed": 1586715582735,
"created": 1586715571217,
"createdClient": "acp_foundation_push",
"createdUser": "sensei_exp_attributionai@AdobeID",
"updatedUser": "acp_foundation_dataTracker@AdobeID",
"updated": 1586715583582,
"version": "1.0.5"
}
}
获得批次ID后,您便能够向发出新的GET请求 /batches
. 该请求返回用作下一个API请求的链接。
API格式
GET batches/{BATCH_ID}/files
参数 | 描述 |
---|---|
{BATCH_ID} |
上一步中检索的批次ID 检索您的批次ID. |
请求
使用您自己的批次ID提出以下请求。
curl -X GET 'https://platform.adobe.io/data/foundation/export/batches/01E5QSWCAASFQ054FNBKYV6TIQ/files' \
-H 'Authorization: Bearer {ACCESS_TOKEN}' \
-H 'x-api-key: {API_KEY}' \
-H 'x-gw-ims-org-id: {ORG_ID}' \
-H 'x-sandbox-name: {SANDBOX_NAME}'
响应
成功的响应会返回包含 _links
对象。 在 _links
对象是 href
其值为新的API调用。 复制此值以继续执行下一步。
{
"data": [
{
"dataSetFileId": "01E5QSWCAASFQ054FNBKYV6TIQ-1",
"dataSetViewId": "5e8f81cf7a4ecb28a8d85b22",
"version": "1.0.0",
"created": "1586715582571",
"updated": "1586715582571",
"isValid": false,
"_links": {
"self": {
"href": "https://platform.adobe.io:443/data/foundation/export/files/01E5QSWCXXYFQ054FNBKYV2BAQ-1"
}
}
}
],
"_page": {
"limit": 100,
"count": 1
}
}
使用 href
作为一个API调用,发出新的GET请求以检索您的文件目录。
API格式
GET files/{DATASETFILE_ID}
参数 | 描述 |
---|---|
{DATASETFILE_ID} |
dataSetFile ID返回到 href 值来自 上一步. 它也可从 data 对象类型下的数组 dataSetFileId . |
请求
curl -X GET 'https://platform.adobe.io/data/foundation/export/files/01E5QSWCAASFQ054FNBKYV6TIQ-1' \
-H 'Authorization: Bearer {ACCESS_TOKEN}' \
-H 'x-api-key: {API_KEY}' \
-H 'x-gw-ims-org-id: {ORG_ID}' \
-H 'x-sandbox-name: {SANDBOX_NAME}'
响应
响应包含的数据数组可能只有一个条目,或属于该目录的文件列表。 以下示例包含文件列表并经过压缩以提高可读性。 在此方案中,您需要遵循每个文件的URL才能访问该文件。
{
"data": [
{
"name": "part-00000-tid-5614147572541837832-908bd66a-d856-47fe-b7da-c8e7d22a4097-1370467-1.c000.snappy.parquet",
"length": "2380211",
"_links": {
"self": {
"href": "https://platform.adobe.io:443/data/foundation/export/files/01E5QSWCXXYFQ054FNBKYV2BAQ-1?path=part-00000-trd-5714147572541837832-938bd66a-d556-41fe-b7da-c8e7d22a4097-1320467-1.c000.snappy.parquet"
}
}
}
],
"_page": {
"limit": 100,
"count": 1
}
}
参数 | 描述 |
---|---|
_links.self.href |
用于下载目录中文件的GET请求URL。 |
复制 href
中任何文件对象的值 data
数组,然后继续执行下一步。
GET要下载文件数据,请向 "href"
您在上一步中复制的值 检索文件.
如果您直接在命令行中提出此请求,则可能会提示您在请求标头后添加输出。 以下请求示例使用 --output {FILENAME.FILETYPE}
.
API格式
GET files/{DATASETFILE_ID}?path={FILE_NAME}
参数 | 描述 |
---|---|
{DATASETFILE_ID} |
dataSetFile ID返回到 href 值来自 上一步. |
{FILE_NAME} |
文件的名称。 |
请求
curl -X GET 'https://platform.adobe.io:443/data/foundation/export/files/01E5QSWCXXYFQ054FNBKYV2BAQ-1?path=part-00000-trd-5714147572541837832-938bd66a-d556-41fe-b7da-c8e7d22a4097-1320467-1.c000.snappy.parquet' \
-H 'Authorization: Bearer {ACCESS_TOKEN}' \
-H 'x-api-key: {API_KEY}' \
-H 'x-gw-ims-org-id: {ORG_ID}' \
-H 'x-sandbox-name: {SANDBOX_NAME}' \
-O 'file.parquet'
在发出GET请求之前,请确保您位于希望将文件保存到的正确目录或文件夹中。
响应
响应会将您请求的文件下载到当前目录中。 在此示例中,文件名为“file.parquet”。
下载的分数将采用Parquet格式,并且需要 Spark-shell或Parquet读取器以查看分数。 要查看原始得分,您可以使用 Apache Parquet工具. Parquet工具可以使用以下工具分析数据 Spark.
本文档概述了下载Attribution AI分数所需的步骤。 有关得分输出的更多信息,请访问 归因人工智能输入和输出 文档。
有关使用Snowflake访问得分的更多详细信息,请联系attributionai-support@adobe.com 。
您可以通过Snowflake访问汇总的Attribution AI分数。 目前,您需要通过attributionai-support@adobe.com向Adobe支持发送电子邮件,以设置和接收用于Snowflake的reader帐户的凭据。
在Adobe支持人员处理完您的请求后,将为您提供一个URL供阅读器帐户Snowflake,并提供以下相应的凭据:
读取器帐户用于使用支持JDBC连接器的SQL客户端、工作表和BI解决方案来查询数据。
获得凭据和URL后,您可以查询按接触点日期或转化日期聚合的模型表。
使用提供的凭据登录Snowflake。 单击 工作表 选项卡,然后导航到左侧面板中的数据库目录。
接下来,单击 选择架构 在屏幕的右上角。 在显示的弹出窗口中,确认选择了正确的数据库。 接下来,单击 架构 下拉列表并选择其中一个列出的架构。 您可以直接从在所选架构下列出的得分表中进行查询。
您的Snowflake凭据可用于设置PowerBI Desktop和Snowflake数据库之间的连接。
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