ixp
latest
false
- Einleitung
- Einführung in Communications Mining™
- Überblick
- Wie Unternehmen Communications Mining™ verwenden können
- Erste Schritte mit Communications Mining™
- Einrichten Ihres Kontos
- Plattformanleitung
- Navigieren auf der Plattform
- Datasets
- Quellen
- Konto verwalten
- Projekte
- Trainieren
- Discover
- Erkunden
- Validierung
- Berichte
- Modelle
- Streams
- Plattform-Changelog
- Wichtige Konzepte und Terminologie
- 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 Ihres Kontos
- Zugriff und Projekte verwalten (Automation Cloud)
- Verwalten des Zugriffs (Automation Cloud)
- Verwalten von Projekten (Automation Cloud)
- Verwalten von Zugriff und Projekten (Legacy)
- Verwalten des Zugriffs (Legacy)
- Verwalten von Projekten (Legacy)
- Wartung
- 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 zum Modelltraining
- Grundlegendes zu Beschriftungen, allgemeinen Feldern und Metadaten
- Beschriftungshierarchie und Best Practices
- Definieren der Taxonomie
- Best Practices für den Taxonomieentwurf
- Definieren von Taxonomiezielen
- Erstellen der Taxonomiestruktur
- Importieren der Taxonomie
- 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
- Discover
- Überblick
- Training mit Clustern
- Training mit Suche
- Erkunden
- Überblick
- Überprüfen von Beschriftungsvorhersagen
- Training mit Mischen
- Training mit „Teach Label“ (Erkunden)
- Training mit niedriger Konfidenz
- Training mit der Suche (Erkunden)
- Optimieren und Reorganisieren Ihrer Taxonomie
- Verfeinern von Modellen und Verwenden der Validierung
- 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
- Modellwartung und Verwendung von Modellen
- Anheften und Taggen einer Modellversion
- Löschen eines angehefteten Modells
- Hinzufügen neuer Bezeichnungen zu vorhandenen Taxonomien
- Verwalten eines Modells in der Produktion
- Modell-Rollback
- Verwenden von allgemeinen Feldern
- Schnelltrainings – Anleitungen
- Anwenden von Beschriftungen
- Überprüfen von Nachrichten
- Nachrichten werden gesucht
- Bearbeitung der Beschriftung
- Generative Extraktion
- Überblick
- Aktivieren der generativen Extraktion
- Vergleich von UiPath Helix Extractor für Kommunikation und generatives Extraktions-LLM
- Konfigurieren von Feldern
- Filtern des Extraktionsfeldtyps
- Generieren Ihrer Extraktionen
- Validieren und Kommentieren von generierten Extraktionen
- Bewährte Methoden und Überlegungen
- Grundlegendes zur Validierung von Extraktionen und Extraktionsleistung
- Häufig gestellte Fragen (FAQs)
- Verwenden von Analyse und Überwachung
- Überblick
- Verwenden von Berichten
- Filtern von Berichten
- Autopilot™ for Communications Mining – Konversationsfilter (Vorschau)
- Überwachung
- Automations and Communications Mining™
- Auswählen von Konfidenz-Schwellenwerten für Bezeichnungen
- Ein Stream wird erstellt
- Aktualisieren oder Löschen eines Streams
- Entwickler (Developer)
- API-Dokumentation
- Kernkonzepte
- Anmerkungen
- Beschriftungen und allgemeine Felder
- Mandanten
- Verwenden der API
- API-Tutorial
- API-Referenz
- Quellen
- Datasets
- Anmerkungen
- Anhänge (Attachments)
- Vorhersagen
- Streams
- 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
- CLI
- Konfigurieren der CLI
- Batch-Download
- Batch-Upload
- Batch-Löschung
- Befehlsreferenz
- Integrationsleitfäden
- Hochladen von Daten
- Herunterladen von Daten
- Konnektoren
- Exchange-Integration
- Tutorials
- Exchange Integration mit einem Azure-Dienstbenutzer
- Exchange-Integration mit der Azure-Anwendungsauthentifizierung
- Exchange-Integration mit Azure Application Authentication und Graph
- Migrationsanleitung: Exchange Web Services (EWS) zur Microsoft Graph-API
- Abrufen von Daten für Tableau mit Python
- Elasticsearch-Integration
- Allgemeine Feldextraktion
- Selbst gehostete Exchange-Integration
- UiPath® Automatisierungs-Framework
- Offizielle UiPath®-Aktivitäten
- Blog
- 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
- Aktivieren von Communications Mining™
- Unified Pricing
- Flex-Tarif
- Häufige Fragen und mehr
- Häufige Fragen, Tipps und Tricks
- Zugriff und Benutzerverwaltung
- Häufige Fragen zu Datenupload und -verwaltung
- Häufige Fragen zum Modelltraining
- Häufige Fragen zur Analyse
- Häufige Fragen zur Automatisierung
- Aktivitäten
- Migration von Communications Mining™ zu UiPath® ixP
Wichtig :
Es kann 1–2 Wochen dauern, bis die Lokalisierung neu veröffentlichter Inhalte verfügbar ist.
Communications Mining-Benutzerhandbuch
Letzte Aktualisierung 1. Apr. 2026
Häufige Fragen zur Automatisierung
Haben wir einen out-of-the-box Connector für mein Tool?
Wir sind vollständig in die UiPath®-Plattform integriert und verfügen auch über eine umfassende REST-API.
Wo kann ich mit Automatisierungen beginnen?
Die meisten unserer Kunden beginnen mit der Triage-Automatisierung und wechseln dann zur End-to-End-Automatisierung über. Weitere Informationen zu Automatisierungsbeispielen finden Sie in unserer Fall verwendet.
Welche Best Practices sollte ich beim Erstellen meiner Automatisierung befolgen?
Derzeit haben wir einen Leitfaden zu Best Practices für Kunden, die in UiPath® integrieren.
Wie finde ich Automatisierungsmöglichkeiten in meinem Kommunikationskanal?
Wir nennen den Prozess der Suche nach Automatisierungsmöglichkeiten Communications Mining™. Weitere Informationen finden Sie unter IDP.