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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
- Zugriffssteuerung und Administration
- 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
- 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
- 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
Letzte Aktualisierung 20. Okt. 2025
Wichtig: Die Lizenzierungsinformationen auf dieser Seite gelten für Sie, wenn Sie Flex verwenden. Wenn Sie Unified Pricing verwenden, lesen Sie Unified Pricingfür Communications Mining™.
Die folgende Tabelle zeigt die Funktionen, die in Communications Mining innerhalb von IPP verfügbar sind, basierend auf dem Plattformplan:
| Funktionen | Funktionsbeschreibung | Grundversuch | Standardversuch |
Enterprise-Testversion | Standard | Standard | Enterprise |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Kommunikationsdaten (Communications Mining™) | Zugriff auf Communications Mining-Funktionen, mit Ausnahme von CMEK. | Nein | Nein |
Ja | Nein | Nein | Ja |
| Kundenseitig verwalteter Verschlüsselungsschlüssel (Customer Managed Encryption Key, CMEK) durch mehrere Mandanten und dedizierten Speicher | Dedizierter Communications Mining-Speicher oder Mandant für den Kunden, der CMEK aktiviert.
Hinweis: Sie müssen eine Anforderung einreichen, um diese Funktion zu aktivieren. Für weitere Informationen wenden Sie sich an Ihren Vertriebsmitarbeiter.
| Nein | Nein |
Auf Anforderung | Nein | Nein | Auf Anforderung |
Messen des Verbrauchs
Die Communications Mining™-Nutzung wird basierend auf der Verbrauchsrate von Einheiten gemessen.
Verbrauch von Einheiten
In Communications Mining werden Einheiten beim Hochladen von Daten auf die Plattform mit einer Rate von 1 AI Unit pro Upload wie folgt verbraucht:
- Pro erstellter Nachricht, z. B. ein Kommentar in der API, z. B. eine E-Mail.
- Pro aktualisierter Meldung, wenn der Text der Daten geändert wurde.
Hinweis: Da Communications Mining-Modelle kontinuierlich neu trainiert und die Vorhersagen automatisch aktualisiert werden, wird Ihnen nicht pro Vorhersage, sondern pro Nachricht etwas in Rechnung gestellt.
Für die folgenden Vorgänge wird Ihnen 1 AI Unit pro Nachricht in Rechnung gestellt:
- Hochladen von Daten in die Plattform über die API.
- Hochladen von Kommentaren oder unformatierten E-Mails (Synchronisierungs- und Sync-Raw-E-Mail-Routen).
- Abrufen von Vorhersagen für Kommentare oder unformatierte E-Mails, die sich nicht in der Plattform befinden (predict und predict-raw-email-Routen).
- Hochladen von Daten in die Plattform über die CLI.
- Hochladen von Daten in die Plattform über Integrationen.
- Synchronisieren von E-Mails über die Exchange-Integration
- Synchronisieren von Salesforce-Objekten über die Salesforce-Integration
- Hochladen von Daten in die Plattform über die Benutzeroberfläche der Plattform.
Nach dem Hochladen speichert Communications Mining Nachrichten zwei Jahre lang ohne zusätzliche Kosten.
Verbrauch von AIUnits
In diesem Abschnitt wird beschrieben, wie die Messung und Abrechnung von AI Units basierend auf der Art des von Ihnen durchgeführten Vorgangs bestimmt wird:
| Produkt | Funktion | Kostendetails | Aktivität oder Modell | Verbrauchte AI Units |
|---|---|---|---|---|
| Intelligent Extraction (IPP) | Kommunikationsdaten (Communications Mining™) | Pro hochgeladener, geänderter oder vorhergesagter Meldung | Klassifizierung und Extraktion | 1 |
