Intérprete de código para desarrolladores

/// <summary>
/// Retrieves AI models from Dataverse that match the specified model name pattern.
/// </summary>
/// <param name="service">The IOrganizationService instance used to connect to Dataverse</param>
/// <param name="modelName">The model name prefix to search for (uses BeginsWith matching)</param>
/// <remarks>
/// This method queries the msdyn_aimodel table using a BeginsWith condition, which means it will find
/// models whose names start with the specified modelName string. The search is case-insensitive.
/// If no matching models are found, a message is displayed to the console.
/// </remarks>
/// <example>
/// <code>
/// RetrieveAIModelsExample(service, "GPT");
/// // This will find all AI models whose names start with "GPT"
/// </code>
/// </example>
static void RetrieveAIModelsExample(IOrganizationService service, string modelName)
{
    var query = new QueryExpression("msdyn_aimodel")
    {
        ColumnSet = new ColumnSet("msdyn_name", "msdyn_aimodelid"),
        Criteria = new FilterExpression(LogicalOperator.And)
        {
            Conditions = {
                new ConditionExpression(
                    attributeName:"msdyn_name",
                    conditionOperator: ConditionOperator.BeginsWith,
                    value: modelName
                 )
            }
        }
    };

    var results = service.RetrieveMultiple(query);

    if (results.Entities.Any())
    {
        foreach (var entity in results.Entities)
        {
            Console.WriteLine($"Model Name: {entity["msdyn_name"]}, ID: {entity["msdyn_aimodelid"]}");
        }
    }
    else
    {
        Console.WriteLine($"No model with a name starting with '{modelName}' was found.");
    }
}

Más información para consultar datos usando QueryExpression

En este ejemplo se recuperarán todos los registros de modelos de inteligencia artificial cuyo nombre comience con "example".

Solicitud:

GET [Organization URI]/api/data/v9.2/msdyn_aimodels?$select=msdyn_name&$filter=startswith(msdyn_name, 'example')
Accept: application/json  
OData-MaxVersion: 4.0  
OData-Version: 4.0

Respuesta:

HTTP/1.1 200 OK  
Content-Type: application/json; odata.metadata=minimal  
OData-Version: 4.0  

{
 "@odata.context": "[Organization URI]/api/data/v9.2/$metadata#msdyn_aimodels(msdyn_name)",
 "value": [
  {
   "@odata.etag": "W/\"9275465\"",
   "msdyn_aimodelid": "b412c9a3-1b4f-45c4-956d-33bd4412be33",
   "msdyn_name": "Example Sales Proposal document"
  },
  {
   "@odata.etag": "W/\"9259792\"",
   "msdyn_aimodelid": "6ed18606-78da-4903-a868-73c7b462b336",
   "msdyn_name": "Example Interactive Row Summary Chart"
  }
 ]
}

Aprenda a usar OData para consultar datos

Con el SDK para .NET, use la clase Entity y establezca la colección Attributes con los valores . La diferencia clave en este escenario es que la Entity instancia no tiene un valor LogicalName establecido, por lo que no hace referencia a una tabla específica de Dataverse.

El siguiente PredictActionExample método de ejemplo usa la clase OrganizationRequest para usar el Predict mensaje tal como se describe en Uso de mensajes con el SDK para .NET. Como alternativa, puede generar un par de clases de tipo PredictRequest y PredictResponse. Más información acerca de generar clases en tiempo de compilación para el SDK para .NET

En este ejemplo también se muestra cómo establecer el Target parámetro con una EntityReference que hace referencia al msdyn_AIModel registro mediante el identificador.

static PredictActionExample (IOrganizationService service, Guid yourAiModelId)
{
 // Create the nested 'patient' entity
 var patientEntity = new Entity
 {
     Attributes =
     {
         { "firstname", "John" },
         { "lastname", "Smith" }
     }
 };
 
 // Create the main 'requestv2' entity
 var requestV2Entity = new Entity
 {
     Attributes =
     {
         { "pai_sex", 1 },
         { "pai_age", 10 },
         { "patient", patientEntity }
     }
 };
 
 // Create the Predict action request
 var predictRequest = new OrganizationRequest("Predict")
 {
     Parameters = new ParameterCollection
     {
         { "version", "2.0" },
         { "requestv2", requestV2Entity },
         { "Target", new EntityReference("msdyn_aimodel", new Guid(yourAiModelId)) }
     }
 };
 
 // Execute the request
 var response = service.Execute(predictRequest);
 
 Console.WriteLine("Prediction Result:");
 Console.WriteLine(response.Results);
}

La acción de predicción está enlazada al tipo de entidad msdyn_aimodel. Cuando use acciones enlazadas a una tabla, pase la referencia en la dirección URL e invoque la acción con el nombre completo: Microsoft.Dynamics.CRM.Predict.

Como se explica en Usar entidad como diccionario, establezca la propiedad requestv2 con un diccionario que incluya una propiedad @odata.type establecida en "Microsoft.Dynamics.CRM.expando". Esto indica que el valor es un tipo abierto.

Observe cómo en este ejemplo se usan diccionarios anidados.

Solicitud:

POST msdyn_aimodels(<AI Model ID>)/Microsoft.Dynamics.CRM.Predict
Accept: application/json  
OData-MaxVersion: 4.0  
OData-Version: 4.0

{
    "version": "2.0",
    "requestv2": {
        "@odata.type": "#Microsoft.Dynamics.CRM.expando",
        "pai_sex": 1,
        "pai_age": 10,
        "patient": {
            "@odata.type": "#Microsoft.Dynamics.CRM.expando",
            "firstname": "John",
            "lastname": "Smith"
        }
    }
}

Respuesta:

HTTP/1.1 200 OK  
Content-Type: application/json; odata.metadata=minimal  
OData-Version: 4.0  

{
    "@odata.context": "[Organization URI]/api/data/v9.2/$metadata#Microsoft.Dynamics.CRM.PredictResponse",
    "response": null,
    "overrideHttpStatusCode": null,
    "overrideLocation": null,
    "overrideRetryAfter": null,
    "responsev2": {
        "@odata.type": "#Microsoft.Dynamics.CRM.expando",
        "operationStatus": "Success",
        "predictionOutput": {
            "@odata.type": "#Microsoft.Dynamics.CRM.expando",
            "text":"<content returned from code execution>",
            "mimetype":"text/markdown",
            "textMimeType":"text/markdown",
            "finishReason":"stop",
            "code":"<Python code that was executed to generate the content>",
            "signature":"<a Base64‑encoded, versioned metadata and integrity token >",
            "logs": "<Output of the steps executed by the python code>"
            "codeThinking":{
                "@odata.type": "#Microsoft.Dynamics.CRM.expando"
            },
            "files@odata.type": "#Collection(Microsoft.Dynamics.CRM.crmbaseentity)",
            "files": [
                {
                    "@odata.type": "#Microsoft.Dynamics.CRM.expando",
                    "base64_content": "[Example_Document.pdf base64 content]",
                    "content_type": "application/pdf",
                    "file_name": "Example_Document.pdf"
                }
            ],
            "structuredOutput": {
                "@odata.type": "#Microsoft.Dynamics.CRM.expando",
                "mimetype": "text/markdown",
                "text": "# Example Document\n\nExample document for Example record Example 2.\n\n[Download the PDF document here](Example_Document.pdf)"
            },
            "artifacts":{
                "@odata.type": "#Microsoft.Dynamics.CRM.expando",
                "Example_Document": {
                    "@odata.type": "#Microsoft.Dynamics.CRM.expando",
                    "artifactName": "Example_Document.pdf",
                    "mimeType": "application/pdf",
                    "base64Content": "[Example_Document.pdf base64 content]"
        }
      }
    }
  }
}