- Einleitung
- Einrichten Ihres Kontos
- Ausgewogenheit
- Cluster
- Konzeptabweichung
- Abdeckung
- Datasets
- Allgemeine Felder
- Beschriftungen (Vorhersagen, Konfidenzniveaus, Beschriftungshierarchie und Beschriftungsstimmung)
- Modelle
- Streams
- Modellbewertung
- Projekte
- Präzision
- Rückruf
- Nachrichten mit und ohne Anmerkungen
- Extraktionsfelder
- Quellen
- Taxonomien
- Training
- „True“ und „false“ positive und negative Vorhersagen
- Validierung
- Messages
- Zugriffssteuerung und Administration
- Verwalten Sie Quellen und Datasets
- Verstehen der Datenstruktur und -berechtigungen
- Erstellen oder Löschen einer Datenquelle in der GUI
- Vorbereiten von Daten für den CSV-Upload
- Hochladen einer CSV-Datei in eine Quelle
- Ein Dataset wird erstellt
- Mehrsprachige Quellen und Datasets
- Aktivieren der Stimmung für ein Dataset
- Ändern der Dataset-Einstellungen
- Löschen einer Nachricht
- Löschen eines Datasets
- Exportieren eines Datasets
- Verwenden von Exchange-Integrationen
- Modelltraining und -wartung
- Grundlegendes zu Beschriftungen, allgemeinen Feldern und Metadaten
- Beschriftungshierarchie und Best Practices
- Vergleichen von Anwendungsfällen für Analyse und Automatisierung
- Konvertieren Ihrer Ziele in Bezeichnungen
- Übersicht über den Modelltrainingsprozess
- Generative Anmerkung
- Der Status des Datasets
- Best Practice für Modelltraining und Anmerkungen
- Training mit aktivierter Beschriftungs-Stimmungsanalyse
- Grundlegendes zu Datenanforderungen
- Trainieren
- Einführung in Verfeinerung
- Erläuterungen zu Präzision und Rückruf
- Präzision und Rückruf
- So funktioniert die Validierung
- Verstehen und Verbessern der Modellleistung
- Gründe für die geringe durchschnittliche Beschriftungsgenauigkeit
- 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
- Verwenden von allgemeinen Feldern
- Generative Extraktion
- Verwenden von Analyse und Überwachung
- Automations and Communications Mining™
- Entwickler (Developer)
- Verwenden der API
- API-Tutorial
- Quellen
- Datasets
- Anmerkungen
- Anhänge (Attachments)
- Vorhersagen
- Erstellen Sie einen Stream
- Aktualisieren Sie einen Stream
- Rufen Sie einen Stream nach Namen ab
- Rufen Sie alle Streams ab
- Löschen Sie einen Stream
- Ergebnisse aus Stream abrufen
- Kommentare aus einem Stream abrufen (Legacy)
- Bringen Sie einen Stream vor
- Einen Stream zurücksetzen
- Kennzeichnen Sie eine Ausnahme
- Entfernen Sie das Tag einer Ausnahme
- Prüfungsereignisse
- Alle Benutzer abrufen
- Hochladen von Daten
- Herunterladen von Daten
- Exchange Integration mit einem Azure-Dienstbenutzer
- Exchange-Integration mit der Azure-Anwendungsauthentifizierung
- Exchange-Integration mit Azure Application Authentication und Graph
- Migration Guide: Exchange Web Services (EWS) to Microsoft Graph API
- Abrufen von Daten für Tableau mit Python
- Elasticsearch-Integration
- Allgemeine Feldextraktion
- Selbst gehostete Exchange-Integration
- UiPath® Automatisierungs-Framework
- Offizielle UiPath®-Aktivitäten
- Wie Maschinen lernen, Wörter zu verstehen: eine Anleitung zu Einbettungen in NLP
- Eingabeaufforderungsbasiertes Lernen mit Transformers
- Ef Robots II: Wissensdegesterration und Feinabstimmung
- Effiziente Transformer I: Warnmechanismen
- Tief hierarchische, nicht überwachte Absichtsmodellierung: Nutzen ohne Trainingsdaten
- Beheben von Anmerkungsverzerrungen mit Communications Mining™
- Aktives Lernen: Bessere ML-Modelle in weniger Zeit
- Auf Zahlen kommt es an – Bewertung der Modellleistung mit Metriken
- Darum ist Modellvalidierung wichtig
- Vergleich von Communications Mining™ und Google AutoML für Conversation Data Intelligence
- Lizenzierung
- Häufige Fragen und mehr

Communications Mining-Benutzerhandbuch
Anmerkungen
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/api/v1/sources/<project>/<source_name>/sync
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Abrechenbarer Vorgang Ihnen wird 1 AI Unit oder 0,2 Platform Units pro erstelltem Kommentar oder pro aktualisiertem Kommentar (basiert auf seiner eindeutigen ID) in Rechnung gestellt, wenn sein Text geändert wurde.
- Bash
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import json import os import requests response = requests.post( "https://<my_api_endpoint>/api/v1/sources/<project>/<source>/sync", headers={"Authorization": "Bearer " + os.environ["REINFER_TOKEN"]}, json={ "comments": [ { "id": "0123456789abcdef", "timestamp": "2011-12-11T11:05:10.000000+00:00", "messages": [ { "from": "bob@organisation.org", "to": ["alice@company.com"], "sent_at": "2011-12-11T11:05:10.000000+00:00", "subject": {"text": "Today's figures"}, "body": { "text": "Alice,\n\nHere are the figures for today.\n\nRegards,\nBob" }, } ], "user_properties": { "string:Sender Domain": "organisation.org", "string:Recipient Domain": "company.com", }, }, { "id": "abcdef0123456789", "timestamp": "2011-12-11T11:18:43.000000+00:00", "messages": [ { "from": "alice@company.com", "to": ["bob@organisation.org"], "sent_at": "2011-12-11T11:18:43.000000+00:00", "subject": {"text": "Today's figures"}, "body": { "text": "Hi Bob,\n\nI think these are the wrong numbers - could you check?\n\nThanks again,\nAlice" }, } ], "user_properties": { "string:Sender Domain": "company.com", "string:Recipient Domain": "organisation.org", }, }, ] }, ) print(json.dumps(response.json(), indent=2, sort_keys=True))import json import os import requests response = requests.post( "https://<my_api_endpoint>/api/v1/sources/<project>/<source>/sync", headers={"Authorization": "Bearer " + os.environ["REINFER_TOKEN"]}, json={ "comments": [ { "id": "0123456789abcdef", "timestamp": "2011-12-11T11:05:10.000000+00:00", "messages": [ { "from": "bob@organisation.org", "to": ["alice@company.com"], "sent_at": "2011-12-11T11:05:10.000000+00:00", "subject": {"text": "Today's figures"}, "body": { "text": "Alice,\n\nHere are the figures for today.\n\nRegards,\nBob" }, } ], "user_properties": { "string:Sender Domain": "organisation.org", "string:Recipient Domain": "company.com", }, }, { "id": "abcdef0123456789", "timestamp": "2011-12-11T11:18:43.000000+00:00", "messages": [ { "from": "alice@company.com", "to": ["bob@organisation.org"], "sent_at": "2011-12-11T11:18:43.000000+00:00", "subject": {"text": "Today's figures"}, "body": { "text": "Hi Bob,\n\nI think these are the wrong numbers - could you check?\n\nThanks again,\nAlice" }, } ], "user_properties": { "string:Sender Domain": "company.com", "string:Recipient Domain": "organisation.org", }, }, ] }, ) print(json.dumps(response.json(), indent=2, sort_keys=True)) - Antwort
{ "new": 2, "status": "ok", "unchanged": 0, "updated": 0 }{ "new": 2, "status": "ok", "unchanged": 0, "updated": 0 }
Die ID eines Kommentars identifiziert ihn eindeutig innerhalb. Wenn die angegebene Kommentar-ID in der Quelle nicht vorhanden ist, wird ein neuer Kommentar erstellt. Andernfalls wird ein vorhandener Kommentar aktualisiert.
| Name | Typ | Erforderlich | BESCHREIBUNG |
|---|---|---|---|
comments | array<Comment> | ja | Ein Batch von maximal 16384 Kommentaren im Format, das in der Kommentarreferenz beschrieben ist . Größere Batches sind schneller (pro Kommentar) als kleinere. |
VERWENDETE ALLGEMEINEN Feldern
Zugewiesene allgemeine Felder werden beibehalten, es sei denn, der Text hat sich erheblich geändert. Zugewiesene Beschriftungen werden nie verworfen.
GROßE ANFORDERN
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/api/v1/sources/<project>/<source_name>/sync-raw-emails
Erforderliche Berechtigungen: Nachrichten bearbeiten
Abrechenbarer Vorgang: Ihnen werden pro erstelltem Kommentar oder pro aktualisiertem Kommentar (basierend auf der Message-ID der E-Mail) 1 AI Unit oder 0,2 Platform Units berechnet, sofern der Text geändert wurde.
- Bash
curl -X POST 'https://<my_api_endpoint>/api/v1/sources/<project>/<source>/sync-raw-emails' \ -H "Authorization: Bearer $REINFER_TOKEN" \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{ "documents": [ { "raw_email": { "body": { "plain": "Hi Bob,\n\nCould you send me today'"'"'s figures?\n\nThanks,\nAlice" }, "headers": { "parsed": { "Date": "Thu, 09 Jan 2020 16:34:45 +0000", "From": "alice@company.com", "Message-ID": "abcdef@company.com", "References": "<01234@company.com> <56789@company.com>", "Subject": "Figures Request", "To": "bob@organisation.org" } } }, "user_properties": { "number:Deal Value": 12000, "string:City": "London" } } ], "include_comments": true, "transform_tag": "name.0.ABCD1234" }'curl -X POST 'https://<my_api_endpoint>/api/v1/sources/<project>/<source>/sync-raw-emails' \ -H "Authorization: Bearer $REINFER_TOKEN" \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{ "documents": [ { "raw_email": { "body": { "plain": "Hi Bob,\n\nCould you send me today'"'"'s figures?\n\nThanks,\nAlice" }, "headers": { "parsed": { "Date": "Thu, 09 Jan 2020 16:34:45 +0000", "From": "alice@company.com", "Message-ID": "abcdef@company.com", "References": "<01234@company.com> <56789@company.com>", "Subject": "Figures Request", "To": "bob@organisation.org" } } }, "user_properties": { "number:Deal Value": 12000, "string:City": "London" } } ], "include_comments": true, "transform_tag": "name.0.ABCD1234" }' - Knoten
const request = require("request"); request.post( { url: "https://<my_api_endpoint>/api/v1/sources/<project>/<source>/sync-raw-emails", headers: { Authorization: "Bearer " + process.env.REINFER_TOKEN, }, json: true, body: { documents: [ { raw_email: { body: { plain: "Hi Bob,\n\nCould you send me today's figures?\n\nThanks,\nAlice", }, headers: { parsed: { Date: "Thu, 09 Jan 2020 16:34:45 +0000", From: "alice@company.com", "Message-ID": "abcdef@company.com", References: "<01234@company.com> <56789@company.com>", Subject: "Figures Request", To: "bob@organisation.org", }, }, }, user_properties: { "number:Deal Value": 12000, "string:City": "London", }, }, ], include_messages: true, transform_tag: "name.0.ABCD1234", }, }, function (error, response, json) { // digest response console.log(JSON.stringify(json, null, 2)); } );const request = require("request"); request.post( { url: "https://<my_api_endpoint>/api/v1/sources/<project>/<source>/sync-raw-emails", headers: { Authorization: "Bearer " + process.env.REINFER_TOKEN, }, json: true, body: { documents: [ { raw_email: { body: { plain: "Hi Bob,\n\nCould you send me today's figures?\n\nThanks,\nAlice", }, headers: { parsed: { Date: "Thu, 09 Jan 2020 16:34:45 +0000", From: "alice@company.com", "Message-ID": "abcdef@company.com", References: "<01234@company.com> <56789@company.com>", Subject: "Figures Request", To: "bob@organisation.org", }, }, }, user_properties: { "number:Deal Value": 12000, "string:City": "London", }, }, ], include_messages: true, transform_tag: "name.0.ABCD1234", }, }, function (error, response, json) { // digest response console.log(JSON.stringify(json, null, 2)); } ); - Python
import json import os import requests response = requests.post( "https://<my_api_endpoint>/api/v1/sources/<project>/<source>/sync-raw-emails", headers={"Authorization": "Bearer " + os.environ["REINFER_TOKEN"]}, json={ "transform_tag": "name.0.ABCD1234", "documents": [ { "raw_email": { "headers": { "parsed": { "Message-ID": "abcdef@company.com", "Date": "Thu, 09 Jan 2020 16:34:45 +0000", "Subject": "Figures Request", "From": "alice@company.com", "To": "bob@organisation.org", "References": "<01234@company.com> <56789@company.com>", } }, "body": { "plain": "Hi Bob,\n\nCould you send me today's figures?\n\nThanks,\nAlice" }, }, "user_properties": { "string:City": "London", "number:Deal Value": 12000, }, } ], "include_comments": True, }, ) print(json.dumps(response.json(), indent=2, sort_keys=True))import json import os import requests response = requests.post( "https://<my_api_endpoint>/api/v1/sources/<project>/<source>/sync-raw-emails", headers={"Authorization": "Bearer " + os.environ["REINFER_TOKEN"]}, json={ "transform_tag": "name.0.ABCD1234", "documents": [ { "raw_email": { "headers": { "parsed": { "Message-ID": "abcdef@company.com", "Date": "Thu, 09 Jan 2020 16:34:45 +0000", "Subject": "Figures Request", "From": "alice@company.com", "To": "bob@organisation.org", "References": "<01234@company.com> <56789@company.com>", } }, "body": { "plain": "Hi Bob,\n\nCould you send me today's figures?\n\nThanks,\nAlice" }, }, "user_properties": { "string:City": "London", "number:Deal Value": 12000, }, } ], "include_comments": True, }, ) print(json.dumps(response.json(), indent=2, sort_keys=True)) - Antwort
{ "comments": [ { "attachments": [], "id": "61626364656640636f6d70616e792e636f6d", "messages": [ { "body": { "text": "Hi Bob,\n\nCould you send me today's figures?" }, "from": "alice@company.com", "sent_at": "2020-01-09T16:34:45Z", "signature": { "text": "Thanks,\nAlice" }, "subject": { "text": "Figures Request" }, "to": ["bob@organisation.org"] } ], "source_id": "c1fb849b855841de", "text_format": "plain", "thread_id": "3c303132333440636f6d70616e792e636f6d3e", "timestamp": "2020-01-09T16:34:45Z", "uid": "c1fb849b855841de.61626364656640636f6d70616e792e636f6d", "user_properties": { "number:Deal Value": 12000, "number:Participant Count": 2, "number:Position in Thread": 3, "number:Recipient Count": 1, "string:City": "London", "string:Has Signature": "Yes", "string:Message ID": "abcdef@company.com", "string:Sender": "alice@company.com", "string:Sender Domain": "company.com", "string:Thread": "<01234@company.com>" } } ], "new": 1, "status": "ok", "unchanged": 0, "updated": 0 }{ "comments": [ { "attachments": [], "id": "61626364656640636f6d70616e792e636f6d", "messages": [ { "body": { "text": "Hi Bob,\n\nCould you send me today's figures?" }, "from": "alice@company.com", "sent_at": "2020-01-09T16:34:45Z", "signature": { "text": "Thanks,\nAlice" }, "subject": { "text": "Figures Request" }, "to": ["bob@organisation.org"] } ], "source_id": "c1fb849b855841de", "text_format": "plain", "thread_id": "3c303132333440636f6d70616e792e636f6d3e", "timestamp": "2020-01-09T16:34:45Z", "uid": "c1fb849b855841de.61626364656640636f6d70616e792e636f6d", "user_properties": { "number:Deal Value": 12000, "number:Participant Count": 2, "number:Position in Thread": 3, "number:Recipient Count": 1, "string:City": "London", "string:Has Signature": "Yes", "string:Message ID": "abcdef@company.com", "string:Sender": "alice@company.com", "string:Sender Domain": "company.com", "string:Thread": "<01234@company.com>" } } ], "new": 1, "status": "ok", "unchanged": 0, "updated": 0 }
Jede unformatierte E-Mail wird in einen Communications Mining™-Kommentar konvertiert. Communications Mining generiert die ID des Kommentars basierend auf dem „Nachrichten-ID“-Header der E-Mail. Wenn ein Kommentar mit dieser Kommentar-ID in der Quelle nicht vorhanden ist, wird ein neuer Kommentar erstellt. Andernfalls wird ein vorhandener Kommentar aktualisiert.
Beim Konvertieren einer unformatierten E-Mail in einen Kommentar bereinigt Communications Mining den E-Mail-Text und generiert Metadaten aus E-Mail-Headern. Sie können include_comments auf true festlegen, um die generierten Kommentare in die Antwort aufzunehmen. Die Kommentare werden in dem in der Kommentarreferenz beschriebenen Format zurückgegeben.
| Name | Typ | Erforderlich | BESCHREIBUNG |
|---|---|---|---|
transform_tag | string | ja | Ein Tag, das die E-Mail-Integration identifiziert, von der die Daten gesendet werden. Sie sollten dieses Tag während der Einrichtung der Integrationskonfiguration erhalten haben. |
documents | array<Document> | ja | Ein Batch von maximal 16384 Dokumenten in dem in der folgenden Tabelle beschriebenen Format. Größere Batches sind schneller (pro Dokument) als kleinere. |
include_comments | boolean | nein | Wenn auf true festgelegt, werden die aus den E-Mails analysierten Kommentare im Antworttext zurückgegeben. |
override_user_properties | array<string> | nein | In documents bereitgestellte Benutzereigenschaften überschreiben automatisch generierte Benutzereigenschaften, wenn deren Namen in dieser Liste angezeigt werden. Die Benutzereigenschaftsnamen in dieser Liste müssen ohne das Typpräfix angegeben werden, z. B. als My Property und nicht string:My Property. |
Dabei hat Document das folgende Format:
| Name | Typ | Erforderlich | BESCHREIBUNG |
|---|---|---|---|
raw_email | RawEmail | ja | E-Mail-Daten im in der Kommentarreferenz beschriebenen Format. |
comment_id | string | nein | Identifiziert einen Kommentar eindeutig. Wenn keine Kommentar-ID angegeben wird, generiert Communications Mining™ die Kommentar-ID aus der Nachrichten-ID der E-Mail. Das Format wird in der Kommentarreferenz beschrieben. |
user_properties | map<string, string | number> | nein | Alle benutzerdefinierten Metadaten, die für den Kommentar gelten. Das Format wird in der Kommentarreferenz beschrieben.
|
Zugewiesene Allgemeine Felder Communications Mining generiert den Inhalt der „Nachrichten“ des Kommentars aus dem unformatierten E-Mail-Text und einer Teilmenge der unformatierten E-Mail-Header unter Berücksichtigung des angegebenen Transformations-Tags. Zugewiesene allgemeine Felder werden beibehalten, es sei denn, der Text wurde erheblich geändert. Zugewiesene Beschriftungen werden nie verworfen.
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/api/v1/sources/<project>/<source_name>/comments?id=<comment_id0>[&id=<comment_id1>...]
Erforderliche Berechtigungen: Nachrichten bearbeiten
- Bash
curl -X DELETE 'https://<my_api_endpoint>/api/v1/sources/<project>/<source_name>/comments?id=abcdef0123456789' \ -H "Authorization: Bearer $REINFER_TOKEN"curl -X DELETE 'https://<my_api_endpoint>/api/v1/sources/<project>/<source_name>/comments?id=abcdef0123456789' \ -H "Authorization: Bearer $REINFER_TOKEN" - Knoten
const request = require("request"); request.delete( { url: "https://<my_api_endpoint>/api/v1/sources/<project>/<source_name>/comments?id=abcdef0123456789", headers: { Authorization: "Bearer " + process.env.REINFER_TOKEN, }, }, function (error, response, json) { // digest response console.log(JSON.stringify(json, null, 2)); } );const request = require("request"); request.delete( { url: "https://<my_api_endpoint>/api/v1/sources/<project>/<source_name>/comments?id=abcdef0123456789", headers: { Authorization: "Bearer " + process.env.REINFER_TOKEN, }, }, function (error, response, json) { // digest response console.log(JSON.stringify(json, null, 2)); } ); - Python
import json import os import requests response = requests.delete( "https://<my_api_endpoint>/api/v1/sources/<project>/<source_name>/comments?id=abcdef0123456789", headers={"Authorization": "Bearer " + os.environ["REINFER_TOKEN"]}, ) print(json.dumps(response.json(), indent=2, sort_keys=True))import json import os import requests response = requests.delete( "https://<my_api_endpoint>/api/v1/sources/<project>/<source_name>/comments?id=abcdef0123456789", headers={"Authorization": "Bearer " + os.environ["REINFER_TOKEN"]}, ) print(json.dumps(response.json(), indent=2, sort_keys=True)) - Antwort
{ "status": "ok" }{ "status": "ok" }
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/api/v1/sources/<project>/<source_name>/comments/<comment_id>
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- Bash
curl -X GET 'https://<my_api_endpoint>/api/v1/sources/<project>/<source>/comments/0123456789abcdef' \ -H "Authorization: Bearer $REINFER_TOKEN"curl -X GET 'https://<my_api_endpoint>/api/v1/sources/<project>/<source>/comments/0123456789abcdef' \ -H "Authorization: Bearer $REINFER_TOKEN" - Knoten
const request = require("request"); request.get( { url: "https://<my_api_endpoint>/api/v1/sources/<project>/<source>/comments/0123456789abcdef", headers: { Authorization: "Bearer " + process.env.REINFER_TOKEN, }, }, function (error, response, json) { // digest response console.log(JSON.stringify(json, null, 2)); } );const request = require("request"); request.get( { url: "https://<my_api_endpoint>/api/v1/sources/<project>/<source>/comments/0123456789abcdef", headers: { Authorization: "Bearer " + process.env.REINFER_TOKEN, }, }, function (error, response, json) { // digest response console.log(JSON.stringify(json, null, 2)); } ); - Python
import json import os import requests response = requests.get( "https://<my_api_endpoint>/api/v1/sources/<project>/<source>/comments/0123456789abcdef", headers={"Authorization": "Bearer " + os.environ["REINFER_TOKEN"]}, ) print(json.dumps(response.json(), indent=2, sort_keys=True))import json import os import requests response = requests.get( "https://<my_api_endpoint>/api/v1/sources/<project>/<source>/comments/0123456789abcdef", headers={"Authorization": "Bearer " + os.environ["REINFER_TOKEN"]}, ) print(json.dumps(response.json(), indent=2, sort_keys=True)) - Antwort
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/api/v1/sources/<project>/<source_name>/threads?id=<thread_id0>[&id=<thread_id1>...]
Erforderliche Berechtigungen: Quellen anzeigen
- Bash
curl -X GET 'https://<my_api_endpoint>/api/v1/sources/<project>/<source>/threads?id=185521538102&id=81745162' \ -H "Authorization: Bearer $REINFER_TOKEN"curl -X GET 'https://<my_api_endpoint>/api/v1/sources/<project>/<source>/threads?id=185521538102&id=81745162' \ -H "Authorization: Bearer $REINFER_TOKEN" - Knoten
const request = require("request"); request.get( { url: "https://<my_api_endpoint>/api/v1/sources/<project>/<source>/threads?id=185521538102&id=81745162", headers: { Authorization: "Bearer " + process.env.REINFER_TOKEN, }, }, function (error, response, json) { // digest response console.log(JSON.stringify(json, null, 2)); } );const request = require("request"); request.get( { url: "https://<my_api_endpoint>/api/v1/sources/<project>/<source>/threads?id=185521538102&id=81745162", headers: { Authorization: "Bearer " + process.env.REINFER_TOKEN, }, }, function (error, response, json) { // digest response console.log(JSON.stringify(json, null, 2)); } ); - Python
import json import os import requests response = requests.get( "https://<my_api_endpoint>/api/v1/sources/<project>/<source>/threads?id=185521538102&id=81745162", headers={"Authorization": "Bearer " + os.environ["REINFER_TOKEN"]}, ) print(json.dumps(response.json(), indent=2, sort_keys=True))import json import os import requests response = requests.get( "https://<my_api_endpoint>/api/v1/sources/<project>/<source>/threads?id=185521538102&id=81745162", headers={"Authorization": "Bearer " + os.environ["REINFER_TOKEN"]}, ) print(json.dumps(response.json(), indent=2, sort_keys=True)) - Antwort
{ "status": "ok", "threads": [ { "messages": ["4321dcba.1234", "4321dcba.2345", "4321dcba.3456"], "thread_id": "185521538102" }, { "messages": [], "thread_id": "81745162" } ] }{ "status": "ok", "threads": [ { "messages": ["4321dcba.1234", "4321dcba.2345", "4321dcba.3456"], "thread_id": "185521538102" }, { "messages": [], "thread_id": "81745162" } ] }
Für jede angegebene Thread-ID enthält die Antwort eine Liste von Kommentar-UIDs (im Format source_id.comment_id), die zu diesem Thread gehören.
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