- Erste Schritte
- Ausgewogenheit
- Cluster
- Konzeptabweichung
- Abdeckung
- Datasets
- General fields (previously Entities)
- Bezeichnungen (Vorhersagen, Konfidenzniveaus, Hierarchie usw.)
- Modelle
- Streams
- Modellbewertung
- Projekte
- Präzision
- Rückruf
- Überprüfte und nicht überprüfte Nachrichten
- Quellen
- Taxonomien
- Training
- „True“ und „false“ positive und negative Vorhersagen
- Validierung
- Messages
- Verwaltung
- Verwalten Sie Quellen und Datasets
- Verstehen der Datenstruktur und -berechtigungen
- Erstellen Sie eine Datenquelle in der GUI
- Hochladen einer CSV-Datei in eine Quelle
- Ein neues Dataset erstellen
- Mehrsprachige Quellen und Datasets
- Aktivieren der Stimmung für ein Dataset
- Ändern Sie die Einstellungen eines Datasets
- Löschen Sie Nachrichten über die Benutzeroberfläche
- Löschen Sie ein Dataset
- Exportieren Sie ein Dataset
- Verwenden von Exchange-Integrationen
- Vorbereiten von Daten für den CSV-Upload
- Modelltraining und -wartung
- Understanding labels, general fields and metadata
- Bezeichnungshierarchie und bewährte Methode
- Definieren Ihrer Taxonomieziele
- Analyse- vs. Automatisierungsanwendungsfälle
- Konvertieren Ihrer Ziele in Bezeichnungen
- Erstellen Ihrer Taxonomiestruktur
- Best Practices für den Taxonomieentwurf
- Ihre Taxonomie wird importiert
- Übersicht über den Modelltrainingsprozess
- Generative Anmerkung (NEU)
- Verstehen des Status Ihres Datasets
- Best Practice für Modelltraining und Anmerkungen
- Training mit aktivierter Beschriftungs-Stimmungsanalyse
- Trainieren
- Einführung in Verfeinerung
- Erläuterungen zu Präzision und Rückruf
- Präzision und Rückruf
- Wie funktioniert die Validierung?
- Verstehen und Verbessern der Modellleistung
- Warum kann eine Bezeichnung eine geringe durchschnittliche Genauigkeit haben?
- Training mit Beschriftung „Überprüfen“ und Beschriftung „Verpasst“.
- Training mit der Bezeichnung „Teach“ (Verfeinern)
- Training mit der Suche (verfeinern)
- Verstehen und Erhöhen der Abdeckung
- Verbesserung des Abgleichs und Verwendung des Abgleichs
- Wann das Training Ihres Modells beendet werden soll
- Defining and setting up your general fields
- Understanding general fields
- Which pre-trained general fields are available?
- Enabling, disabling, updating and creating general fields
- General field filtering
- Reviewing and applying general fields
- Validation for general fields
- Improving general field performance
- Building custom regex general fields
- Generative Extraktion
- Verwenden von Analyse und Überwachung
- Überblick
- Verwenden von Berichten
- Filtern von Berichten
- Autopilot for Communications Mining - Conversational filters (Preview)
- Überwachung
- Automatisierungs- und Communications Mining
- Häufige Fragen und mehr
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VorschauAutopilot for Communications Mining - Conversational filters (Preview)
Conversational filtering is an Autopilot for Communications Mining feature that helps you get to the answers you need more quickly.
It turns natural language queries into the set of filters required to answer them. If you are unsure which filters you need to answer a question, or how to apply them correctly, it does the hard work for you. This helps you get the best out of the analytics in Communications Mining, with minimal experience.
Conversational filters are available to all users who have the Use generative AI features toggle enabled in the dataset settings. The toggle is typically enabled at dataset creation.
To use conversational filters, follow these steps:
- Type in a query, such as show me transactional messages, and hit Enter.
- Wait for Communications Mining to understand the query, map it to the correct set of filters, and apply them for you.
- The filter outputs a response. The response confirms how many filters were identified in the message, and how many were successfully applied. This helps identify if a query was partially successful, and allow you to edit the query if needed, or manually apply any remaining filters.
If a request was partially successful, one of the values in the query was probably unidentifiable and may not be present in the dataset.
If you need to edit the query to refine it, adjust the wording, then hit Enter again. It automatically clears the currently applied filters, and then applies the set of filters identified in the query.
Conversational filters only switch from Message view to Threads view whilst in Reports. Threads view is not available in Explore, as messages are already shown in the context of their thread.
Beispiele:
From a specific time period
- Show me messages from [insert time period]
From a specific sender or sender domain
- Show me messages from [insert email / email domain]
- Whilst in Reports, you can make it switch from Messages view to Threads view by adding show me threads or show me conversations to your query.
- Similarly, to return to the Messages view, add show me messages or show me emails.
Opportunity discovery
- Show me transactional messages - these have short thread lengths (2-4 messages), and can be prime candidates for automation.
- Show me requests containing documents accepted by Document Understanding - these can be candidates for processing with Document Understanding downstream.
- Show me messages showing very poor [or very bad] service levels – if you have Quality of Service enabled and configured, this helps identify problematic messages and labels.
If the filter fails to recognize the request, or the request times out, an error message is displayed.
If a request was unsuccessful, the values in the query were probably unidentifiable and may not be present in the dataset.
Edit the query, check for typos or errors, and try again.