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- 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
- Zugriffskontrolle und Verwaltung
- Verwalten Sie Quellen und Datasets
- Verstehen der Datenstruktur und -berechtigungen
- Erstellen oder Löschen einer Datenquelle in der GUI
- Hochladen einer CSV-Datei in eine Quelle
- Vorbereiten von Daten für den CSV-Upload
- 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
- Training von Chat- und Anrufdaten
- 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)
- Einleitung
- Verwenden der API
- API-Tutorial
- Zusammenfassung
- Quellen
- Datasets
- Anmerkungen
- Anhänge (Attachments)
- Vorhersagen
- Erstellen Sie einen Stream
- Aktualisieren Sie einen Stream
- Rufen Sie einen Stream nach Namen ab
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- Ergebnisse aus Stream abrufen
- Kommentare aus einem Stream abrufen (Legacy)
- Bringen Sie einen Stream vor
- Einen Stream zurücksetzen
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- UiPath® Automatisierungs-Framework
- UiPath® Marketplace-Aktivitäten
- 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
Letzte Aktualisierung 11. Aug. 2025
Hinweis:
- Sie benötigen Berechtigungen zum Überprüfen und Beschriften , um Extraktionen zu konfigurieren und zu validieren.
- Wenn Sie Extraktionsfelder auf einem Ihrer Beschriftungen definiert haben, ist die Generative Extraktion (GenEx) automatisch aktiviert.
- Wenn Sie zuvor allgemeine Felder mit Anmerkungen versehen haben, während GenEx nicht aktiviert war, müssen Sie neue Anmerkungen für Extraktionsfelder bereitstellen, damit das Modell die Beziehung zwischen Ihren Feldern und Beschriftungen erkennen kann.
- Vermeiden Sie das Wechseln zwischen dem CommPath-LLM und dem Vorschau-LLM hin und her, da dies die Nachverfolgung und Verwaltung der LLM-Version erschweren kann, die für das Training der einzelnen Modelle verwendet wird. Weitere Informationen zu den LLMs finden Sie in den folgenden Abschnitten.
Führen Sie die folgenden Schritte aus, um die generative Extraktion zu aktivieren:
- Konfigurieren Sie mindestens ein Extraktionsfeld.
- Wählen Sie Ihr LLM aus (CommPath LLM oder Preview LLM).
Generative Extraktion ist derzeit in den folgenden Regionen verfügbar: USA, Europa, Japan, Kanada und Australien.
Hinweis: Für das GxP der USA, Kanada und Australien sind die generative Extraktion und Extraktionsfelder jetzt ausschließlich über das Vorschau-Extraktionsmodell verfügbar, das die UiPath Azure OpenAI-Endpunkte verwendet. Diese Funktion ist standardmäßig in Datasets aus diesen Regionen aktiviert, wenn auch die Option „Generative KI-Funktionen verwenden“ aktiviert ist. Datasets mit deaktivierten generativen KI-Funktionen bleiben davon nicht betroffen.