Übersicht über die Einrichtung Ihrer Extraktionsfelder

Hinweis: Richten Sie Ihre Bezeichnungen ein und entscheiden Sie sich für die Prozesse, die Sie automatisieren möchten. Richten Sie die Extraktionen unter Berücksichtigung ihrer Vorteile auf eine der folgenden Arten ein. An diesem Punkt ist es sehr wichtig, zu entscheiden, welche Datenpunkte Sie extrahieren müssen, um die End-to-End-Automatisierung zu erleichtern.​

Seite Erkunden

• Während des Modelltrainingsprozesses können Sie jederzeit eine neue Extraktion einrichten, Ihr Schema ändern oder Ihrem vorhandenen Schema in „Erkunden“ zusätzliche Felder hinzufügen.​
• Durch das Einrichten Ihrer Extraktionen in Erkunden können Sie:
  • Ihre Felder auf Daten aus Ihren Nachrichten basieren.
  • neue Felder zu Extraktionen hinzufügen, sobald Sie sie sehen.

Seite Einstellungen

• Während des Modelltrainingsprozesses können Sie jederzeit eine neue Extraktion einrichten, Ihr Schema ändern oder Ihrem vorhandenen Schema in den Einstellungen zusätzliche Felder hinzufügen.
• Wenn Sie wissen, welche Felder Sie im Voraus extrahieren möchten, richten Sie Ihre Extraktionen in einem Massenvorgang in den Einstellungen ein.

Seite trainieren

Wenn Sie Ihr Modell über die Registerkarte Trainieren trainieren, können Sie alle neuen Extraktionen einrichten. Sie können auch sowohl Beschriftungen als auch Feldextraktionen kommentieren, während Sie das geführte Training durchlaufen.

Allgemeine Anleitung

Hinweis: Die generativen LLM-Funktionen der Plattform erstellen die Extraktionen. Vorhersagen basieren auf der trainierten Bezeichnung und dem Namen des Felds.

• Um Ihre Extraktionen einzurichten, richten Sie Ihre Felder ein, die einen Namen und einen Feldtyp erfordern. Es wird empfohlen, dies auf der niedrigsten Bezeichnung auf untergeordneter Ebene zu tun.​
• Seien Sie beschreibend und präzise. Wählen Sie Feldnamen aus, die die Daten, die sie darstellen, genau beschreiben. Achten Sie auf ein ausgewogenes Verhältnis zwischen Kürze und Übersichtlichkeit. Geben Sie Ihrem Feld einen genauen und beschreibenden Namen, da er dem Modell den erforderlichen Kontext zur Rolle des Felds gibt.​
• Wenn Sie beispielsweise bei einer Adressänderung nur eine neue Adresse extrahieren möchten, ist es hilfreich, Feldnamen mit folgenden Namen konfiguriert zu haben: neue Adresse, neue Stadt, neue Postleitzahl und neue Stadt.​
• Vermeiden Sie nicht eindeutige Feldnamen. Stellen Sie sicher, dass Feldnamen eindeutig sind und nicht leicht mit anderen Feldern oder Konzepten in Ihrem Projekt verwechselt werden können. Anstatt beispielsweise Wert zu verwenden, verwenden Sie einen spezifischeren Namen wie Verkaufsbetrag oder Kontostand.​
• Sie können Extraktionsfelder mit demselben Feldtyp in, aber nicht für mehrere allgemeine Felder haben. Um dies für allgemeine Felder zu beheben, erstellen Sie einen weiteren Feldtyp mit den gleichen Einstellungen, um dies zu beheben.

Hinweis: Wenn Sie über eine Datumsänderungsbezeichnung verfügen und die Felder Datum vor und Datum nach erfassen möchten, können Sie nicht den gleichen Datentyp an beide Felder binden (z. B. ein Datums-Datentyp, der als zugrunde liegender Feldtyp für beide Formulare verwendet wird). Definitionen).

Sie müssen zwei verschiedene Feldtypen erstellen (einen für Datum vor und Datum nach) und sie den jeweiligen Formulardefinitionen zuordnen.

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Best Practice für Feldnamen

Ein Feldname wird verwendet, um das Modell aufzurufen. Wenn Ihre Extraktionen nicht wie erwartet funktionieren, passen Sie Ihren Feldnamen an, um ihn an Ihren Anwendungsfall anzupassen. Das Anpassen des Feldnamens kann die Leistung verbessern.

Die folgenden Feldnamen sind nur Beispiele – wie Sie Ihre Felder benennen, ist anwendungsfallabhängig und hängt vom Kontext ab, in dem Sie extrahieren möchten.​

Use case	Nicht empfohlene Feldnamen​	Bessere Feldnamen​
Als Teil einer Adressänderungsanforderung möchten Sie die Details der neuen Adresse extrahieren, die im Anschluss in Ihr System eingegeben werden sollen.	Adresszeile ​ Postleitzahl​ Stadt	Neue Adresszeile​ Neue Postleitzahl​ Neuer Ort ​
Im Rahmen einer Versandanfrage möchten Sie die gesamte Steueraufschlüsselung (sowohl der Mehrwertsteuerbetrag als auch der Mehrwertsteuersatz) für jede Ihrer Waren ermitteln, die in SAP eingegeben werden sollen.	Element-ID​ Steuerwert	Element-ID​ Mehrwertsteuerbetrag ​ Mehrwertsteuerprozentsatz
Im Rahmen einer Rechnungsänderungsanforderung möchten Sie feststellen, wie die alte Rechnungsnummer lautete und in was sie geändert werden muss, um die alte Rechnung zu stornieren und eine neue erneut auszustellen.	Rechnungsnummer	Alte Rechnungsnummer​ Neue Rechnungsnummer

Allgemeine vs. Extraktionsfelder

Es gibt zwei verschiedene Arten von Feldern, die die End-to-End-Automatisierung erleichtern:

1. Allgemeine Felder
2. Extraktionsfelder.

Es ist wichtig, die verschiedenen in Communications Mining verfügbaren Feldtypen zu verstehen und zu wissen, wann sie jeweils verwendet werden sollen.

Allgemeine Felder

Extraktionsfelder​

Allgemeine Felder sind Felder, die Sie möglicherweise extrahieren möchten und die über mehrere verschiedene Themen/Bezeichnungen in einem Dataset hinweg zu finden sind. Früher bekannt als Entitäten. Gilt allgemein für Nachrichten in einem Dataset und sind nicht an eine bestimmte Bezeichnung gebunden​. In der Regel nützlich für das Triaging und sollte auf Datenpunkte beschränkt werden, die als Identifier verwendet werden (z. B. Richtliniennummern).

Extraktionsfelder sind die Felder, die mit einer bestimmten Bezeichnung bedingt (und erstellt) sind. Mit anderen Worten, sie ist an eine bestimmte Bezeichnung gebunden, die Sie automatisieren möchten. Wird auf Nachrichtenebene erstellt und trainiert und ist an eine bestimmte Bezeichnung gebunden​.

Hinweis: Bei der Einrichtung Ihres Extraktionsschemas müssen Sie entscheiden, welchen Prozess (d. h. die Bezeichnung) Sie automatisieren möchten. Ihr Extraktionsschema sollte IMmer alle Felder enthalten, die für die automatische Bearbeitung der Anforderung erforderlich sind.​

In der folgenden Tabelle werden die wichtigsten Unterschiede zwischen allgemeinen Feldern und Extraktionsfeldern erfasst. Überprüfen Sie die Unterschiede, da zwei völlig unterschiedliche Modelle diese Feldarten vorhersagen.

Feldtyp​	Vorhergesagt​	Überprüft unter​	Sparless* vs. Spanisch* ​	Abschnitte überschneiden?​	Teilen Sie Feldtypen zwischen Feldern derselben Art​	Unterstützte Datentypen** ​
Allgemeine Felder​	Automatisch datasetübergreifend​	Auf Absatzebene​	Nur spanful​	Nein​	Nein (vorerst)​	Zeichenfolge ​ Datum​ Monetäre Menge​ RegEx​ Vorlage​
Extraktionsfelder​	(derzeit) nur bei Bedarf​	Eine Nachrichtenebene (im Kontext der Bezeichnung)​	Sowohl spanless als auch spanless​	Ja​	Ja​	Zeichenfolge​ Datum​ Monetäre Menge​ Nummer​

Überprüfen Sie die Spanischenfelder auf der Seite Spanische Felder im Vergleich zu Spanischen Feldern in diesem Handbuch.​

Überprüfen Sie die von jeder Feldart unterstützten Datentypen auf der Seite „Datentypen“ dieses Handbuchs.

Beispiel für Extraktionsfelder​

In diesem Beispiel kann die Plattform die Extraktionsfelder identifizieren, die für die End-to-End-Automatisierung dieser beiden Bezeichnungen relevant sind.

Beispiel für allgemeine Felder

In diesem Beispiel ist die Plattform nicht zuversichtlich, dass eine bestimmte Bezeichnung in der Taxonomie für diese Nachricht gilt. Die Plattform kann bestimmte Felder weiterhin aus der Nachricht selbst extrahieren. Wenn Sie allgemeine Felder einrichten, kann die Plattform diese Felder unabhängig von einer Bezeichnungsvorhersage aufnehmen.

Richten Sie Ihre Felder über Erkunden ein

Sie können sowohl Ihre allgemeinen Felder als auch Ihre Extraktionsfelder über die Seite „ Erkunden “ einrichten oder ändern, indem Sie die folgenden Schritte ausführen.

1. Wählen Sie bei einer Kommunikation mit einer Bezeichnung, in der Sie Ihr Extraktionsfeld in „ Erkunden“ definieren möchten, Felder kommentieren aus.
2. Wenn Sie ein Extraktionsfeld einrichten, zeigen Sie mit dem Mauszeiger in der Leiste mit den Feldanmerkungen auf der rechten Seite auf den Beschriftungsnamen und wählen Sie Felder verwalten aus. Wenn Sie ein allgemeines Feld einrichten, zeigen Sie mit dem Mauszeiger auf Allgemeine Felder und verwalten Sie dort Ihre Felder.​
   
   

   

   
   
3. Wählen Sie Neues Extraktionsfeld aus , um ein neues Extraktionsfeld hinzuzufügen. Sie können mehr als ein Feld hinzufügen.​
4. Geben Sie die Namen der Extraktionsfelder und den Feldtyp ein , die Sie extrahieren möchten. Sie können einen vorhandenen Feldtyp auswählen oder einen neuen erstellen, wenn das, was Sie extrahieren möchten, nicht konfiguriert ist.
   
   

   

   
   
5. Select Save to save the extraction fields.

Note: In the annotation interface, the first field configured under a label will be displayed as the identifying field for an extraction, especially when the extraction is collapsed. To change which field is displayed, simply reorder the fields using drag-and-drop.

Richten Sie Ihre Felder über Einstellungen ein

Richten Sie Ihre allgemeinen Felder oder Extraktionsfelder über die Seite Einstellungen ein oder ändern Sie sie, indem Sie die folgenden Schritte ausführen.

Hinweis: Wenn Sie Ihre Felder in Train einrichten, werden Sie zu den Einstellungen weitergeleitet, um sie zu konfigurieren.

Führen Sie die folgenden Schritte aus, um Felder ebenfalls über Trainieren zu konfigurieren:

1. Wechseln Sie zu Einstellungen und dann zu Taxonomie.
2. Um ein Extraktionsfeld zu erstellen, wechseln Sie zur Registerkarte Beschriftungen und Felder .
3. On the specific label that you want to create an extraction field on, select the dropdown menu. Selecting the dropdown expands the list of all the fields on a given label.
4. Um ein neues Extraktionsfeld hinzuzufügen, wählen Sie unten das Extraktionsfeld aus .​
5. Geben Sie den Feldnamen sowie den Feldtyp für Extraktion ein, um Ihr neues Extraktionsfeld zu konfigurieren.
   
   

   

   
   
6. Um ein neues allgemeines Feld zu erstellen, wechseln Sie zur Registerkarte Allgemeine Felder . Wählen Sie in der oberen rechten Ecke das Feld Neu aus .​
7. Fill out the Field name and General field type to configure your new General field(s).​
   
   

   

   
   

Note: In the annotation interface, the first field configured under a label will be displayed as the identifying field for an extraction, especially when the extraction is collapsed. To change which field is displayed, simply reorder the fields using drag-and-drop.

Einrichten von Feldtypen

Wenn Sie Ihre Felder einrichten, müssen Sie den spezifischen Datentyp auswählen.

Die Standardtypen sind:

• Datum
• Genauer Text
• Abgeleiteter Text
• Geldmenge
• Nummer
  Hinweis:

  A field type can be used exclusively for either general fields or extraction fields – they cannot be shared between the two. Additionally, 'Inferred text' and 'Number' field types can only be used for extraction fields.

In der folgenden Tabelle ist angegeben, wann die einzelnen Typen verwendet werden sollen.

Feldtypen​
Datentyp​	Allgemeines Feld​	Extraktionsfeld​	Beschreibung​	Beispiele​
Zeichenfolge​	X​	X​	Zeichenfolgen können beliebige Zeichen enthalten (Buchstaben, Ziffern usw.). ​ Strings can also have input values that are explicitly present (spanful) in the message or inferred (spanless). Check out more details about spanful fields. ​	Name der Organisation Vorname Adresszeile
Datum*​	X​	X​	Datumsangaben gibt es in unterschiedlichen unstrukturierten Formaten und sie verwenden das vortrainierte Datumsfeld von UiPath®. ​ ​	Startdaten ​ Ablaufdaten​
Nummer​	X​	X​	Mengen haben unterschiedliche unstrukturierte Formate und verwenden das vortrainierte Mengenfeld von UiPath®, um Zahlen zu interpretieren.​ ​	Anzahl der Elemente​ Änderung in % ​
Monetär Menge*​	X​	X​	Monetary quantities typically come in varying unstructured formats and use UiPath’s® pre-trained monetary quantity model. ​ ​	Gesamtprämienwert ​ Gebühren fällig​
RegEx​	X​	​	If a specific field always needs to be extracted in a specific format, the rules can be configured with RegEx. For more details, check the official UiPath® documentation.​	Eine Richtliniennummer, die immer mit 3 Buchstaben beginnen und mit 6 Ziffern enden muss​
Vorlage​	X​	​	Check the official UiPath® documentation for a list of supported templates.	SEDOL​ BIC​ ​

Hinweis:

Viele Felder müssen möglicherweise in ein strukturiertes Datenformat für nachgelagerte Prozesse normalisiert werden. ​

*Within the platform, monetary quantities and dates are general field types that are automatically normalized. For more details, check the official UiPath® documentation on field normalization.

Was ist ein Spanisch-Feld?

Ein vollständiges Feld ist ein Datenpunkt, der explizit im Text angegeben wird (z. B. eine Geschäfts-ID, eine Versicherungsnummer).

Was ist ein Bereichless-Feld?​

Ein spanless Feld ist ein Datenpunkt, der möglicherweise nicht explizit im Text angegeben wird, sondern aus der Nachricht extrahiert werden muss (d. h. aus der Nachricht abgeleitet werden kann). Mit anderen Worten, der Textabschnitt, den Sie extrahieren möchten, ist möglicherweise nicht unbedingt in der Nachricht vorhanden .

Geben Sie beim Einrichten allgemeiner Felder an, ob der Eingabewert in der Nachricht vorhanden sein muss oder ob er aus der Nachricht abgeleitet werden kann (d. h – muss genau so aus dem Text extrahiert werden, wie er vorliegt ). ​

Einige Beispiele für Felder, die möglicherweise spanlos sein müssen:​

• Werte, die normalisiert werden müssen (z. B. ein Datum).​
• Werte, die über verschiedene Bereiche in einer E-Mail hinweg verkettet werden müssen​.
• Werte, die nirgendwo in einer E-Mail vorhanden sind, aber durch die Art der E-Mail impliziert werden ​
• Werte, die sich über mehrere Absätze, Zeilen oder Spalten erstrecken (d. h. nicht in einem kontinuierlichen Abschnitt erscheinen).

Hinweis: Spanischlose Felder sind nur verfügbar, wenn der Datentyp als String in einem Extraktionsfeld konfiguriert ist.

Erstellen eines neuen Feldtyps​

A field type is the initial state of your new field. If you do not have a field type to use, follow these steps to set up a new field type. You can set up the new field type from the dropdown when creating a field, but also on the field type page itself if needed​.

Geben Sie den breitesten Feldtyp ein, der möglich ist, und optimieren Sie ihn dann, um spezifischer zu sein.​

1. A – Geben Sie Ihrem Feldtyp einen Namen.​
   Hinweis: Der Feldtypname wird vom Modell NICHT auf die gleiche Weise für den Kontext verwendet wie Feldnamen.
2. B – Definieren Sie, ob Sie einen neuen Feldtyp für ein Extraktionsfeld oder ein allgemeines Feld einrichten. ​
3. C – Beim Einrichten Ihrer allgemeinen Felder oder Extraktionsfelder müssen Sie den spezifischen Datentyp für den Feldtyp auswählen.
   Hinweis: Je nachdem, ob Sie einen neuen Feldtyp oder ein allgemeines Feld für eine Extraktion einrichten, kann Ihr Datentyp, den Sie konfigurieren können, variieren. Je nach ausgewähltem Datentyp sind auch zusätzliche Konfigurationen anwendbar.

Hinweis: Die folgenden Schritte enthalten eine Liste (mit Details) aller vordefinierten Feldtypen, die Ihnen auf der Plattform zur Verfügung stehen, und wann Sie die einzelnen verwenden sollten.

Erstellen eines neuen Feldtyps über Einstellungen​

Hinweis: Das Erstellen eines neuen Feldtyps kann bei Bedarf auch auf der Seite Feldtyp erfolgen. Bei der Auswahl über die Feldseiten wird vorab ausgewählt, wofür es definiert ist, und es sofort diesem Feld zugewiesen.​

Sie können einen neuen Feldtyp entweder über die Seite Erkunden oder die Seite Einstellungen über die Registerkarte Trainieren einrichten.

Once the data type has been configured on a field type, you cannot change it. Select the correct data type when creating a field type. If you do not select the correct data, you have to delete the field type and re-create it with the correct data type.

Sie können einen neuen Feldtyp sowohl für Extraktionsfelder als auch für allgemeine Felder über die Seite Einstellungen einrichten.​

To set up a new field type in the Settings page, follow these steps:

1. On the Settings page, select the Taxonomy tab.

2. In the Taxonomy tab, select Field types.

3. Select New field type.

Erstellen eines neuen Feldtyps über Analysefenster

Hinweis: Das Erstellen eines neuen Feldtyps über Analysefenster hat den gleichen Mechanismus in Train​.

Follow these steps to set up your field types via the Explore page:.

1. On the Explore page, select Annotate Fields.

2. Click the three dot menu next to either general field or extraction field section. You can only create a new field type in its respective section.

3. In the Manage fields section, select the field type dropdown menu, select New field type and set up your field type.

Hinweis: Sie müssen den Feldtyp, der einem allgemeinen Feld oder Extraktionsfeld entspricht, im jeweiligen Abschnitt im Bereich Feldanmerkungen einrichten.