Exemples de requêtes d’API
Cet article présente quelques exemples de requêtes d’API et de réponses associées. Chaque exemple montre un scénario de recommandations de base, ainsi que d’autres fonctionnalités de modification de réponse telles que le filtrage, la pagination, la sélection d’un algorithme alternatif, etc. Si vous souhaitez essayer ces exemples sur votre point de terminaison Recommandations intelligentes, veillez à remplacer le nom du point de terminaison (partie DNS) et à ajuster les paramètres en fonction de vos données.
Note
Le paramètre count contrôlera le nombre d’articles renvoyés dans chaque réponse. Le nombre d’articles sera fixé à 5 pour les exemples à des fins de clarté et de brièveté. Pour plus d’informations sur les façons de construire vos requêtes d’API, consultez API Recommandations intelligentes et Guide de démarrage rapide pour appeler l’API.
Examples
Voici quelques exemples que vous pouvez tester avec votre compte du service Recommandations intelligentes :
- Obtenir de nouveaux articles
- Obtenir les articles populaires
- Obtenir des articles similaires
- Obtenir les sélections de l’utilisateur
- Meilleure action suivante (Panier)
- Balisage des métadonnées et regroupement des utilisateurs
- Comment utiliser le paramètre AlgoType
- Comment utiliser le paramètre Refinements
- Codes de statut API
Si vous rencontrez des erreurs au moment du test des réponses, consultez Journaux d’erreurs.
Obtenir de nouveaux articles
L’API Nouveaux articles renvoie une liste de produits classés par date de sortie.
La requête d’API ressemble à ceci :
https://ir-example.mir.prod.reco.microsoft.com/Reco/V1.0/New?modeling=adw&Count=5
Une réponse réussie ressemble à ceci :
{
"id": "Lists",
"name": "Lists",
"version": "v1.0",
"interactionsVersion": "20220104115104",
"items": [
{
"id": "70000",
"trackingId": "00000000-0000-0000-0000-000000000003"
},
{
"id": "70002",
"trackingId": "00000000-0000-0000-0000-000000000003"
},
{
"id": "70003",
"trackingId": "00000000-0000-0000-0000-000000000003"
},
{
"id": "70004",
"trackingId": "00000000-0000-0000-0000-000000000003"
},
{
"id": "70005",
"trackingId": "00000000-0000-0000-0000-000000000003"
}
],
"title": "New",
"longTitle": "New",
"titleId": 3,
"pagingInfo": {
"totalItems": 278
},
"status": "Success"
}
Obtenir de nouveaux articles tout en ignorant les 3 premiers
Vous pouvez ignorer des articles dans une liste en ajoutant « SkipItems » à la demande.
La requête d’API ressemble à ceci :
https://ir-example.mir.prod.reco.microsoft.com/Reco/V1.0/New?modeling=adw&Count=5&SkipItems=3
Une réponse réussie ressemble à ceci :
{
"id": "Lists",
"name": "Lists",
"version": "v1.0",
"interactionsVersion": "20220104115104",
"items": [
{
"id": "70004",
"trackingId": "00000000-0000-0000-0000-000000000003"
},
{
"id": "70005",
"trackingId": "00000000-0000-0000-0000-000000000003"
},
{
"id": "70006",
"trackingId": "00000000-0000-0000-0000-000000000003"
},
{
"id": "66001",
"trackingId": "00000000-0000-0000-0000-000000000003"
},
{
"id": "66002",
"trackingId": "00000000-0000-0000-0000-000000000003"
}
],
"title": "New",
"longTitle": "New",
"titleId": 3,
"pagingInfo": {
"totalItems": 278
},
"status": "Success"
}
Obtenir les articles populaires
L’API Obtenir les articles populaires renvoie une liste d’articles triés par nombre d’interactions, telles que la transaction, l’achat, l’affichage, la sélection ou le téléchargement. Quelle que soit la signification d’une interaction utilisateur-élément dans votre entreprise, le premier élément de la liste est celui qui a le plus d’interactions, et les autres sont classés par ordre décroissant.
La requête d’API ressemble à ceci :
https://ir-example.mir.prod.reco.microsoft.com/Reco/V1.0/Popular?modeling=adw&Count=5
Une réponse réussie ressemble à ceci :
{
"id": "Lists",
"name": "Lists",
"version": "v1.0",
"interactionsVersion": "20220104115104",
"items": [
{
"id": "65106",
"trackingId": "00000000-0000-0000-0000-000000000003"
},
{
"id": "62604",
"trackingId": "00000000-0000-0000-0000-000000000003"
},
{
"id": "70006",
"trackingId": "00000000-0000-0000-0000-000000000003"
},
{
"id": "63503",
"trackingId": "00000000-0000-0000-0000-000000000003"
},
{
"id": "62452",
"trackingId": "00000000-0000-0000-0000-000000000003"
}
],
"title": "Popular",
"longTitle": "Popular",
"titleId": 5,
"pagingInfo": {
"totalItems": 278
},
"status": "Success"
}
Obtenir les articles populaires dans une catégorie spécifique
Vous pouvez définir des catégories dans l’entité de données ItemCategories. Pour en savoir plus, consultez Présentation des contrats de données.
La requête d’API au moment de la recherche des articles vestimentaires les plus populaires ressemble à ceci :
https://ir-example.mir.prod.reco.microsoft.com/Reco/V1.0/Popular?modeling=adw&Count=5&Category=Clothing
Une réponse réussie ressemble à ceci :
{
"id": "Lists",
"name": "Lists",
"version": "v1.0",
"interactionsVersion": "20220104115104",
"items": [
{
"id": "62604",
"trackingId": "00000000-0000-0000-0000-000000000003"
},
{
"id": "62452",
"trackingId": "00000000-0000-0000-0000-000000000003"
},
{
"id": "62502",
"trackingId": "00000000-0000-0000-0000-000000000003"
},
{
"id": "62606",
"trackingId": "00000000-0000-0000-0000-000000000003"
},
{
"id": "63402",
"trackingId": "00000000-0000-0000-0000-000000000003"
}
],
"title": "Popular",
"longTitle": "Popular",
"titleId": 5,
"pagingInfo": {
"totalItems": 95
},
"status": "Success"
}
Obtenir les articles populaires dans une catégorie spécifique avec un filtre discret
Vous pouvez définir des filtres dans l’entité de données ItemAndVariantFilters. Pour en savoir plus, consultez Présentation des contrats de données.
La requête d’API ressemble à ceci :
https://ir-example.mir.prod.reco.microsoft.com/Reco/V1.0/Popular?modeling=adw&Count=5&Category=Clothing&Size=S
Une réponse réussie ressemble à ceci :
{
"id": "Lists",
"name": "Lists",
"version": "v1.0",
"interactionsVersion": "20220104115104",
"items": [
{
"id": "61453",
"trackingId": "00000000-0000-0000-0000-000000000003"
},
{
"id": "62104",
"trackingId": "00000000-0000-0000-0000-000000000003"
},
{
"id": "62100",
"trackingId": "00000000-0000-0000-0000-000000000003"
},
{
"id": "62103",
"trackingId": "00000000-0000-0000-0000-000000000003"
},
{
"id": "61406",
"trackingId": "00000000-0000-0000-0000-000000000003"
}
],
"title": "Popular",
"longTitle": "Popular",
"titleId": 5,
"pagingInfo": {
"totalItems": 32
},
"status": "Success"
}
Obtenir les articles populaires dans une catégorie spécifique tout en filtrant une plage de valeurs
Pour plus d’informations sur la syntaxe du filtrage par plage, consultez le guide des filtres de plage.
La requête d’API ressemble à ceci :
https://ir-example.mir.prod.reco.microsoft.com/Reco/V1.0/Popular?modeling=adw&Count=10&Category=Clothing&$filter=rating gt 2 and rating lt 5
Une réponse réussie ressemble à ceci :
{
"id": "Lists",
"name": "Lists",
"version": "v1.0",
"interactionsVersion": "20220104115104",
"items": [
{
"id": "62604",
"trackingId": "00000000-0000-0000-0000-000000000003"
},
{
"id": "62452",
"trackingId": "00000000-0000-0000-0000-000000000003"
},
{
"id": "62502",
"trackingId": "00000000-0000-0000-0000-000000000003"
},
{
"id": "62507",
"trackingId": "00000000-0000-0000-0000-000000000003"
},
{
"id": "62106",
"trackingId": "00000000-0000-0000-0000-000000000003"
}
],
"title": "Popular",
"longTitle": "Popular",
"titleId": 5,
"pagingInfo": {
"totalItems": 5
},
"status": "Success"
}
Obtenir des articles similaires
L’API Articles similaires fournit des recommandations contextuelles basées sur des articles de départ spécifiques. L’article de départ est le point pivot sur lequel les suggestions de produits seront basées. La requête d’API donnée pour Id de l’article de départ suit immédiatement Similaire/. Par exemple, un chandail rayé qui constitue l’article de départ a des suggestions de produits différentes par rapport à une veste de costume pour hommes.
La requête d’API ressemble à ceci :
https://ir-example.mir.prod.reco.microsoft.com/Reco/V1.0/Similar/64702?modeling=adw&Count=5
Une réponse réussie ressemble à ceci :
{
"id": "Related",
"name": "Related",
"version": "v1.0",
"interactionsVersion": "20220104115104",
"items": [
{
"id": "63102",
"trackingId": "00000000-0000-0000-0000-000000000003"
},
{
"id": "62106",
"trackingId": "00000000-0000-0000-0000-000000000003"
},
{
"id": "61511",
"trackingId": "00000000-0000-0000-0000-000000000003"
},
{
"id": "63503",
"trackingId": "00000000-0000-0000-0000-000000000003"
},
{
"id": "68100",
"trackingId": "00000000-0000-0000-0000-000000000003"
}
],
"title": "People also like",
"longTitle": "People also like",
"titleId": 1,
"pagingInfo": {
"totalItems": 138
},
"status": "Success"
}
Obtenir des articles similaires avec mélange
Pour éviter que les utilisateurs voient systématiquement les mêmes recommandations, le service Recommandations intelligentes dispose d’une fonction de mélange pondéré qui modifie légèrement l’ordre des éléments sans en affecter la pertinence de manière significative. Les résultats peuvent être mélangés en ajoutant l’affinement enableshuffling. Vous pouvez en savoir plus sur les améliorations et leurs différents types ici.
La requête d’API ressemble à ceci :
https://ir-example.mir.prod.reco.microsoft.com/Reco/V1.0/Similar/64702?modeling=adw&Count=5&Refinements=EnableShuffling
Une réponse réussie ressemble à ceci :
{
"id": "Related",
"name": "Related",
"version": "v1.0",
"interactionsVersion": "20220104115104",
"items": [
{
"id": "62403",
"trackingId": "00000000-0000-0000-0000-000000000003"
},
{
"id": "61511",
"trackingId": "00000000-0000-0000-0000-000000000003"
},
{
"id": "71603",
"trackingId": "00000000-0000-0000-0000-000000000003"
},
{
"id": "64201",
"trackingId": "00000000-0000-0000-0000-000000000003"
},
{
"id": "62452",
"trackingId": "00000000-0000-0000-0000-000000000003"
}
],
"title": "People also like",
"longTitle": "People also like",
"titleId": 1,
"pagingInfo": {
"totalItems": 138
},
"status": "Success"
}
Apportez le look
Cette demande d’API prend une image composite et renvoie une liste d’éléments recommandés visuellement similaires aux éléments répertoriés dans l’image composite. Une image composite et son mappage itemIds peuvent être configurés à l’aide de l’entité de données Image-to-Item ici..
La requête API ressemble à ceci pour une image composite donnée (642) :
https://ir-example.mir.prod.reco.microsoft.com/Reco/V1.0/Similar/642?AlgoType=BringSimilarItems
Une réponse réussie ressemble à ceci :
{
"id": "Related",
"name": "Related",
"version": "v1.0",
"interactionsVersion": "20220104115104",
"items": [
{
"id": "62403",
"trackingId": "00000000-0000-0000-0000-000000000003"
},
{
"id": "61511",
"trackingId": "00000000-0000-0000-0000-000000000003"
},
{
"id": "71603",
"trackingId": "00000000-0000-0000-0000-000000000003"
},
{
"id": "64201",
"trackingId": "00000000-0000-0000-0000-000000000003"
},
{
"id": "62452",
"trackingId": "00000000-0000-0000-0000-000000000003"
}
],
"title": "Bring Similar Items",
"longTitle": "Bring Similar Items",
"titleId": 1,
"pagingInfo": {
"totalItems": 138
},
"status": "Success"
}
Compléter des styles similaires
Cette demande d’API prend un ID d’élément et renvoie une liste d’ID d’images composites qui contiennent l’élément ou contiennent différents éléments similaires, où la similitude est basée sur le style visuel.
La requête API ressemble à ceci pour un ID d’élément donné (64702) :
https://ir-example.mir.prod.reco.microsoft.com/Reco/V1.0/Similar/64702?AlgoType=CompleteSimilarStyles
Une réponse réussie ressemble à ceci :
{
"id": "Related",
"name": "Related",
"version": "v1.0",
"interactionsVersion": "20220104115104",
"items": [
{
"id": "403",
"trackingId": "00000000-0000-0000-0000-000000000003"
},
{
"id": "511",
"trackingId": "00000000-0000-0000-0000-000000000003"
},
{
"id": "603",
"trackingId": "00000000-0000-0000-0000-000000000003"
},
{
"id": "201",
"trackingId": "00000000-0000-0000-0000-000000000003"
},
{
"id": "452",
"trackingId": "00000000-0000-0000-0000-000000000003"
}
],
"title": "Complete Similar Styles",
"longTitle": "Complete Similar Styles",
"titleId": 1,
"pagingInfo": {
"totalItems": 138
},
"status": "Success"
}
Compléter les articles similaires
Cette demande d’API prend un ID d’élément, trouve des images composites qui contiennent l’élément ou un élément visuellement similaire, et renvoie une liste d’ID d’éléments extraits de ces images composites.
La requête API ressemble à ceci pour un ID d’élément donné (64702) :
https://ir-example.mir.prod.reco.microsoft.com/Reco/V1.0/Similar/64702?AlgoType=CompleteSimilarItems
Une réponse réussie ressemble à ceci :
{
"id": "Related",
"name": "Related",
"version": "v1.0",
"interactionsVersion": "20220104115104",
"items": [
{
"id": "62403",
"trackingId": "00000000-0000-0000-0000-000000000003"
},
{
"id": "61511",
"trackingId": "00000000-0000-0000-0000-000000000003"
},
{
"id": "71603",
"trackingId": "00000000-0000-0000-0000-000000000003"
},
{
"id": "64201",
"trackingId": "00000000-0000-0000-0000-000000000003"
},
{
"id": "62452",
"trackingId": "00000000-0000-0000-0000-000000000003"
}
],
"title": "Complete Similar Items",
"longTitle": "Complete Similar Items",
"titleId": 1,
"pagingInfo": {
"totalItems": 138
},
"status": "Success"
}
Obtenir les sélections de l’utilisateur
L’API Sélections renvoie un ensemble personnalisé de recommandations basées sur l’historique des interactions d’un utilisateur donné.
La requête d’API ressemble à ceci :
https://ir-example.mir.prod.reco.microsoft.com/Reco/V1.0/Picks?modeling=adw&UserId=ID1644&Count=5
Une réponse réussie ressemble à ceci :
{
"id": "Picks",
"name": "Picks",
"version": "v1.0",
"items": [
{
"id": "68100",
"trackingId": "00000000-0000-0000-0000-000000000003"
},
{
"id": "62500",
"trackingId": "00000000-0000-0000-0000-000000000003"
},
{
"id": "61504",
"trackingId": "00000000-0000-0000-0000-000000000003"
},
{
"id": "65103",
"trackingId": "00000000-0000-0000-0000-000000000003"
},
{
"id": "61401",
"trackingId": "00000000-0000-0000-0000-000000000003"
}
],
"title": "Picks for you",
"longTitle": "Picks for you",
"titleId": 6,
"personalizationConfidence": 1.0,
"pagingInfo": {
"totalItems": 139
},
"status": "Success"
}
Obtenir des sélections d’utilisateurs à l’aide de SessionID
L’API Picks renvoie des recommandations personnalisées basées sur les vues actuelles d’une session, que l’utilisateur soit connu (connecté) ou inconnu (anonyme). Le paramètre sessionId identifie les produits qu’un utilisateur a consultés au cours de sa session de navigation actuelle, et l’API renvoie une liste de recommandations basées sur l’activité de visualisation récente de l’utilisateur connecté ou anonyme.
La demande d’API Picks modifiée remplace userId par sessionId et utilise l’AlgoType Recent Views, donné comme suit :
https://ir-example.mir.prod.reco.microsoft.com/Reco/V1.0/picks?SessionId=123&AlgoType=RecentViews.
Note
Le paramètre SessionId doit être utilisé dans la demande de l’API Similaire dans la session donnée avant d’appeler l’API Sélections, sinon les recommandations d’activité récentes renvoient des résultats vides.
Lors de l’utilisation de l’API Similar :
https://ir-example.mir.prod.reco.microsoft.com/Reco/V1.0/Similar/64702?SessionId=123
une activité récente réussie sélectionne la réponse suivante :
```json
{
"id": "Picks",
"name": "Picks",
"version": "v1.0",
"items": [
{
"id": "68100",
"trackingId": "00000000-0000-0000-0000-000000000003"
},
{
"id": "62500",
"trackingId": "00000000-0000-0000-0000-000000000003"
},
{
"id": "61504",
"trackingId": "00000000-0000-0000-0000-000000000003"
},
{
"id": "65103",
"trackingId": "00000000-0000-0000-0000-000000000003"
},
{
"id": "61401",
"trackingId": "00000000-0000-0000-0000-000000000003"
}
],
"title": "Picks for you",
"longTitle": "Picks for you",
"titleId": 6,
"personalizationConfidence": 1.0,
"pagingInfo": {
"totalItems": 139
},
"status": "Success"
}
Note
Le paramètre SessionId a été ajouté à la demande d’API dans cet exemple.
Meilleure action suivante
La requête d’API renvoie une liste des articles qui sont le plus souvent achetés avec l’(es) article(s) de départ dans le panier d’un utilisateur (ou qui sont associés quand ils ne sont pas dans un scénario de panier de vente au détail).
La demande d’API pour un élément/une action de départ unique est :
https://ir-example.mir.prod.reco.microsoft.com/Reco/V1.0/Cart/64702?AlgoType=DAS&modeling=adw&Count=5
La demande d’API pour plusieurs éléments/actions de départ est :
https://ir-example.mir.prod.reco.microsoft.com/Reco/V1.0/Cart/Items?SeedItemIds=22565300000,41023461-0005-0000-ffff-00ffffffff00,22565300000,22565300001&Count=5
Une réponse réussie est :
{
"id": "Cart",
"name": "Cart",
"version": "v1.0",
"items": [
{
"id": "63102",
"trackingId": "00000000-0000-0000-0000-000000000003"
},
{
"id": "62106",
"trackingId": "00000000-0000-0000-0000-000000000003"
},
{
"id": "61511",
"trackingId": "00000000-0000-0000-0000-000000000003"
},
{
"id": "63503",
"trackingId": "00000000-0000-0000-0000-000000000003"
},
{
"id": "68100",
"trackingId": "00000000-0000-0000-0000-000000000003"
}
],
"title": "Frequently bought together",
"longTitle": "Frequently bought together",
"titleId": 2,
"pagingInfo": {
"totalItems": 138
},
"status": "Success"
}
Balisage des métadonnées et regroupement des utilisateurs
La mise en œuvre du balisage des métadonnées et du regroupement des utilisateurs nécessite certaines configurations du contrat de données Consultez notre Guide sur le balisage des métadonnées et le regroupement des utilisateurs pour un aperçu des changements de contrat de données et des exemples d’API, y compris une présentation de deux cas d’utilisation courants qui bénéficient du balisage des métadonnées et fournissent quelques exemples avec des données de démonstration pour chacun.
- Pour obtenir « les articles les plus populaires pour vous » pour les utilisateurs froids. Pour voir un exemple, consultez la section intitulée Obtenez les articles les plus populaires pour vous pour les utilisateurs froids.
- Pour créer une carte apprise par machine des valeurs de métadonnées des utilisateurs. Pour voir un exemple, consultez la section intitulée Créer une carte ML des valeurs de métadonnées des utilisateurs.
Comment utiliser le paramètre AlgoType
La fonctionnalité Recommandations intelligentes fournit plusieurs algorithmes pour calculer des recommandations pour plusieurs scénarios. Si vous souhaitez utiliser un algorithme spécifique autre que celui par défaut, vous pouvez utiliser le paramètre AlgoType.
Exemples d’AlgoTypes
Consultez la table Algotypes pour obtenir la liste complète des AlgoTypes actuellement pris en charge. Les exemples d’AlgoTypes sont les suivants :
| AlgoType | Définition | API prise en charge |
|---|---|---|
| RecentPurchases | Les recommandations de prélèvements sont calculées en fonction des achats les plus récents de l’utilisateur. | Uniquement disponible avec l’API de prélèvement utilisateur. |
| Visuel | Les similarités d’articles sont calculées en fonction des similarités visuelles des images du catalogue. | Uniquement disponible avec l’API similaire. |
| Textuel | Les similarités d’articles sont calculées en fonction des similarités textuelles (compréhension du langage) des descriptions textuelles du catalogue. | Uniquement disponible avec l’API similaire. |
Créer une requête d’API avec AlgoType
La demande d’API pour ajouter un type d’algorithme à une demande d’API pour obtenir des prélèvements d’utilisateur ressemble à ceci :
https://ir-example.mir.prod.reco.microsoft.com/Reco/V1.0/Picks?AlgoType=RecentPurchases&modeling=adw&UserId=ID1644&Count=5
Une réponse réussie ressemble à ceci :
{
"id": "Picks",
"name": "Picks",
"version": "v1.0",
"items": [
{
"id": "61100",
"trackingId": "00000000-0000-0000-0000-000000000003"
},
{
"id": "61406",
"trackingId": "00000000-0000-0000-0000-000000000003"
},
{
"id": "63203",
"trackingId": "00000000-0000-0000-0000-000000000003"
},
{
"id": "73401",
"trackingId": "00000000-0000-0000-0000-000000000003"
},
{
"id": "71801",
"trackingId": "00000000-0000-0000-0000-000000000003"
}
],
"title": "Picks for you",
"longTitle": "Picks for you",
"titleId": 6,
"pagingInfo": {
"totalItems": 327
},
"status": "Success"
}
Comment utiliser le paramètre Refinements
La fonctionnalité de recommandations intelligentes propose différents comportements pour calculer et renvoyer des recommandations, mais il est parfois nécessaire de demander un comportement différent de celui par défaut pour une meilleure expérience d’achat. Par exemple, afficher des recommandations uniquement sur les articles non achetés ou empêcher la répétition d’une même commande. Le paramètre Affinements peut être utilisé dans de tels cas pour obtenir le comportement de recommandation souhaité.
Consultez le tableau Refinements pour la liste complète des améliorations prises en charge actuellement.
Créer une requête d’API avec Refinements
Vous pouvez ajouter plusieurs affinements séparés par une virgule, tant qu’ils ne se contredisent pas. Un exemple de demande d’API pour ajouter un raffinement à l’API similaire est disponible ici.
Codes de statut API
Voici une liste complète des codes de Statut API, des descriptions et de la manière de résoudre les erreurs :
| Code | Statut | Motif | Comment résoudre |
|---|---|---|---|
| 200 | Opération réussie | La demande d’API a réussi. | S.O. |
| 200 | EmptyResults | Il existe des recommandations pour cet élément de départ (itemId), mais elles ont toutes été filtrées. | La principale raison du filtrage concerne les données associées aux éléments du catalogue. Quand vous prévoyez le retour de certains produits, il est important de vérifier leurs dates de disponibilité et de vous assurer qu’ils sont correctement configurés avec les affectations de filtrage appropriées, telles que la catégorie, le canal, le catalogue et la disponibilité. |
| 200 | DataDoesNotExist | L’élément de départ (itemId) n’existe pas dans les résultats. L’itemId spécifié peut être absent des données d’entrée ou n’a pas suffisamment de données pour avoir des résultats calculés. | Vérifiez que l’élément : - est valide - appartient au bon canal - a suffisamment d’interactions/images/texte. Pour plus d’informations, consultez le Guide sur la mise en forme du contrat de données. |
| 200 | WaitingForData | Quand un composant de modélisation est créé, le calcul peut prendre un certain temps et peut ne pas être prêt à renvoyer des résultats. | Consultez les journaux ou le rapport sur le statut de la modélisation pour voir s’il y a des erreurs. Si après 24 heures, le problème persiste sans journalisation des erreurs, contactez-nous. |
| 400 | UnsupportedRequest | L’un des paramètres API a une valeur non prise en charge, ou il existe un autre problème avec la demande d’API, tel qu’un scénario non pris en charge ou désactivé. | Vérifiez si la valeur de l’en-tête est différente du paramètre réel. Pour des exemples de requêtes API fonctionnelles, allez au début de cet article. Différentes requêtes API sont désactivées selon que votre ensemble de fonctionnalités de modélisation est configuré sur Standard ou Premium. Vous pouvez également consulter le rapport sur le statut de la modélisation pour voir s’il y a des erreurs avec l’un des algorithmes. |
| 400 | UnsupportedFeature | Vous essayez d’appeler une API qui n’est pas prise en charge en fonction de votre ensemble de fonctionnalités de modélisation actuel. | Activez la fonctionnalité de modélisation correcte définie sur standard ou premium. Liste des scénarios disponibles pour chaque ensemble de fonctionnalités. |
| 401 | Requête non authentifiée | Assurez-vous que votre locataire a attribué des autorisations pour que le service fonctionne. Procédez comme suit pour enregistrer votre application. | |
| 408 | RequestTimeout | Votre requête a expiré. | Essayez de rappeler la demande d’API. |
| 429 | RPS est au-dessus du niveau préalloué et risque d’être limité. | Augmentez la capacité RPS préallouée à un niveau supérieur ou diminuez le RPS actuel. | |
| 500 | Erreur interne du serveur | Une erreur s’est produite du côté des recommandations intelligentes. | Ce problème peut être temporaire, alors réessayez après quelques minutes. Consultez les journaux ou le rapport sur le statut de la modélisation pour voir s’il y a des erreurs. Si le problème persiste sans journalisation des erreurs, contactez-nous. |
| 503 | ServiceUnavailable | Le service n’est pas en mesure de traiter le compte. | Consultez les journaux ou le rapport sur le statut de la modélisation pour voir s’il y a des erreurs. Si le problème persiste sans journalisation des erreurs, contactez-nous. |
Voir aussi
API Recommandations intelligentes
Guide de démarrage rapide pour appeler l’API
Erreurs de journalisation courantes
Présentation du contrat de données