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Autopilot for Communications Mining – Konversationsfilter (Vorschau)

Hinweis: Diese Funktion befindet sich in der öffentlichen Vorschau und verwendet generative KI, um Ihre Abfragen zu interpretieren und den richtigen Satz von Filtern anzuwenden.

Überblick

Die Konversationsfilterung ist eine Funktion Autopilot for Communications Mining , mit der Sie schneller zu den Antworten gelangen, die Sie benötigen.

Dadurch werden Abfragen in natürlicher Sprache zu Filtern, die zur Beantwortung erforderlich sind. Wenn Sie sich nicht sicher sind, welche Filter Sie zur Beantwortung einer Frage benötigen oder wie Sie diese richtig anwenden, übernimmt er für Sie die Schwerarbeit. Auf diese Weise können Sie mit minimalem Aufwand das Beste aus den Analysen in Communications Mining herausholen.

Aktivieren von Konversationsfiltern

Konversationsfilter stehen allen Benutzern zur Verfügung, bei denen der Umschalter Generative KI-Funktionen verwenden in den Dataset-Einstellungen aktiviert ist. Der Umschalter wird in der Regel bei der Dataset-Erstellung aktiviert.

So verwenden Sie Konversationsfilter

Führen Sie die folgenden Schritte aus, um Konversationsfilter zu verwenden:

1. Geben Sie eine Abfrage ein, z. B. show transactional messages und drücken Sie die Eingabetaste.
2. Warten Sie, bis Communications Mining die Abfrage verstanden hat, sie den richtigen Filtern zuordnet und sie für Sie anwendet.
3. Der Filter gibt eine Antwort aus. Die Antwort bestätigt, wie viele Filter in der Nachricht identifiziert wurden und wie viele erfolgreich angewendet wurden. Auf diese Weise können Sie feststellen, ob eine Abfrage teilweise erfolgreich war, und Sie können die Abfrage bei Bedarf bearbeiten oder verbleibende Filter manuell anwenden.

Wenn eine Abfrage teilweise erfolgreich war, war einer der Werte in der Abfrage wahrscheinlich nicht identifizierbar und ist möglicherweise nicht im Dataset vorhanden.

Wenn Sie die Abfrage bearbeiten müssen, um sie zu verfeinern, passen Sie den Text an und drücken Sie dann erneut die Eingabetaste . Sie löscht automatisch die aktuell angewendeten Filter und wendet dann den in der Abfrage identifizierten Filtersatz an.

Hinweis: Diese Funktion ordnet Filter für alle Eigenschaften für die Nachrichten im Dataset zu.

Konversationsfilter wechseln nur in Berichten von der Nachrichtenansicht zur Threads -Ansicht. Die Thread- Ansicht ist in „Erkunden“ nicht verfügbar, da Nachrichten bereits im Kontext ihres Threads angezeigt werden.

Zu verwendende Abfragen

Hinweis: Diese Funktion funktioniert mit allen verfügbaren Filtereigenschaften, mit denen Sie Filter manuell anwenden können. Je klarer Sie die Absicht der Abfrage machen, desto einfacher ist es, sie dem Satz verfügbarer Filter zuzuordnen.

Beispiele:

Ab einem bestimmten Zeitraum

• Mir Nachrichten von [Zeitraum einfügen] anzeigen

Von einem bestimmten Absender oder einer Absenderdomäne

• Zeigt mir Nachrichten von [E-Mail-Adresse/E-Mail-Domäne einfügen]

Nachrichten im Vergleich zu Threads

• In „ Berichten“ können Sie den Wechsel von der Nachrichtenansicht zur Threads -Ansicht vornehmen, indem Sie Ihrer Abfrage Threads anzeigen oder Konversationen anzeigen hinzufügen.
• Um zur Ansicht Nachrichten zurückzukehren, fügen Sie Nachrichten anzeigen oder E-Mails anzeigen hinzu.

Opportunityerkennung

• Zeigen Sie mir transaktionale Nachrichten an – Diese haben kurze Thread-Längen (2-4 Nachrichten) und können beste Kandidaten für die Automatisierung sein.
• Zeigen Sie mir Anforderungen mit Dokumenten, die von Document Understanding akzeptiert wurden – Diese können Kandidaten für die Verarbeitung mit Document Understanding im Anschluss sein.
• Zeigen Sie mir Nachrichten mit sehr schlechten [oder sehr schlechten] Service-Levels – Wenn die Dienstgüte aktiviert und konfiguriert ist, hilft dies, problematische Nachrichten und Bezeichnungen zu identifizieren.

Fehlersuche und ‑behebung

Wenn der Filter die Anforderung nicht erkennt oder die Anforderung abläuft, wird eine Fehlermeldung angezeigt.

Wenn eine Abfrage nicht erfolgreich war, waren die Werte in der Abfrage wahrscheinlich nicht identifizierbar und sind möglicherweise nicht im Dataset vorhanden.

Bearbeiten Sie die Abfrage, prüfen Sie auf Tippfehler oder Fehler, und versuchen Sie es erneut.