communications-mining
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- Introducción
- Equilibrio
- Clústeres
- Deriva del concepto
- Cobertura
- Conjuntos de datos
- Campos generales (anteriormente entidades)
- Etiquetas (predicciones, niveles de confianza, jerarquía, etc.)
- Modelos
- Transmisiones
- Clasificación del modelo
- Proyectos
- Precisión
- Recordar
- Mensajes anotados y no anotados
- Campos extraídos
- Fuentes
- Taxonomías
- Formación
- Predicciones positivas y negativas verdaderas y falsas
- Validación
- Mensajes
- Control de acceso y administración
- Gestionar fuentes y conjuntos de datos
- Comprender la estructura de datos y los permisos
- Crear o eliminar un origen de datos en la GUI
- Cargar un archivo CSV en un origen
- Preparando datos para cargar archivos .CSV
- Crear un nuevo conjunto de datos
- Fuentes y conjuntos de datos multilingües
- Habilitar sentimiento en un conjunto de datos
- Modificar la configuración del conjunto de datos
- Eliminar mensajes a través de la IU
- Eliminar un conjunto de datos
- Exportar un conjunto de datos
- Uso de integraciones de Exchange
- Entrenamiento y mantenimiento de modelos
- Comprender las etiquetas, los campos generales y los metadatos
- Jerarquía de etiquetas y mejores prácticas
- Casos de uso de análisis frente a automatización
- Convertir tus objetivos en etiquetas
- Descripción general del proceso de entrenamiento del modelo
- Anotación generativa (NUEVO)
- Estado de Dastaset
- Entrenamiento de modelos y mejores prácticas de anotación
- Entrenamiento con análisis de sentimiento de etiqueta habilitado
- Comprender los requisitos de datos
- Entrenamiento
- Introducción a Refinar
- Explicación de la precisión y la recuperación
- Precisión y recuperación
- ¿Cómo funciona la validación?
- Comprender y mejorar el rendimiento del modelo
- ¿Por qué una etiqueta puede tener una precisión media baja?
- Entrenamiento utilizando la etiqueta Comprobar y la etiqueta Perdida
- Entrenamiento mediante la etiqueta de aprendizaje (refinar)
- Entrenamiento mediante Buscar (Refinar)
- Comprender y aumentar la cobertura
- Mejorar el equilibrio y utilizar Reequilibrar
- Cuándo dejar de entrenar tu modelo
- Uso de campos generales
- Extracción generativa
- Uso de análisis y supervisión
- Minería de automatizaciones y comunicaciones
- Información de licencia
- Preguntas frecuentes y más
Habilitar la extracción generativa
Importante :
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Este contenido se ha traducido mediante traducción automática.
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Guía de usuario de Communications Mining
Última actualización 12 de may. de 2025
Habilitar la extracción generativa
Nota:
- Necesitas permisos de Revisión y Etiqueta para configurar y validar cualquier extracción.
- Si definiste algún campo de extracción en cualquiera de tus etiquetas, tendrás habilitada automáticamente la Extracción generativa (GenEx).
- Si has anotado previamente campos generales mientras GenEx no estaba habilitado, debes proporcionar nuevas anotaciones para los campos de extracción, de modo que el modelo pueda reconocer la relación entre tus campos y etiquetas.
- Evita alternar entre CommPath LLM y Preview LLM, ya que puede complicar el seguimiento y la gestión de la versión de LLM utilizada para entrenar cada modelo. Encuentra más información sobre los LLM en las siguientes secciones.
Para habilitar la Extracción generativa, sigue estos pasos:
- Configure al menos un campo de extracción.
- Selecciona tu LLM (LLM de CommPath o LLM de vista previa).
Generative Extraction is currently available in the following regions: US, Europe, Japan, Canada, and Australia.
Nota:
- For Canada and Australia, Generative Extraction and extraction fields are now available exclusively through the preview extraction model, which uses the UiPath Azure OpenAI endpoints. This feature is enabled by default in datasets from these regions when Use generative AI features is also enabled. Datasets with disabled generative AI features will remain unaffected.
- To find out if you can request Generative Extraction in your region, reach out to your UiPath® representative.