Communications Mining
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- Primeros pasos
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- Deriva del concepto
- Cobertura
- Conjuntos de datos
- General fields (previously Entities)
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- Modelos
- Transmisiones
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- Mensajes revisados y no revisados
- Fuentes
- Taxonomías
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- Predicciones positivas y negativas verdaderas y falsas
- Validación
- Mensajes
- Administración
- Gestionar fuentes y conjuntos de datos
- Comprender la estructura de datos y los permisos
- Crear un origen de datos en la GUI
- Cargar un archivo CSV en un origen
- Crear un nuevo conjunto de datos
- Fuentes y conjuntos de datos multilingües
- Habilitar sentimiento en un conjunto de datos
- Modificar la configuración de un 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
- Preparando datos para cargar archivos .CSV
- Entrenamiento y mantenimiento de modelos
- Understanding labels, general fields and metadata
- Jerarquía de etiquetas y mejores prácticas
- Definición de los objetivos de taxonomía
- Casos de uso de análisis frente a automatización
- Convertir tus objetivos en etiquetas
- Crear tu estructura de taxonomía
- Mejores prácticas de diseño de taxonomía
- Importar tu taxonomía
- Descripción general del proceso de entrenamiento del modelo
- Anotación generativa (NUEVO)
- Comprender el estado de tu conjunto de datos
- Entrenamiento de modelos y mejores prácticas de anotación
- Entrenamiento con análisis de sentimiento de etiqueta habilitado
- 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
- Defining and setting up your general fields
- Understanding general fields
- Which pre-trained general fields are available?
- Enabling, disabling, updating and creating general fields
- General field filtering
- Reviewing and applying general fields
- Validation for general fields
- Improving general field performance
- Building custom regex general fields
- Extracción generativa
- Uso de análisis y supervisión
- Minería de automatizaciones y comunicaciones
- Preguntas frecuentes y más
Guía de usuario de Communications Mining
Last updated 2 de jul. de 2024
Habilitar la extracción generativa
Nota:
- You need Review and Label permissions to configure and validate any extractions.
- If you defined any extraction fields on any of your labels, you automatically have Generative Extraction (GenEx) enabled.
- If you have previously annotated general fields while GenEx was not enabled, you need to provide new annotations for extraction fields, so the model can recognize the relationship between your fields and labels.
- Avoid switching back and forth between the CommPath LLM and the Preview LLM, as it can complicate tracking and managing the LLM version used for training each model. Find more information on the LLMs in the sections that follow.
To enable Generative Extraction, follow these steps:
- Configure at least one extraction field.
- Select your LLM (CommPath LLM or Preview LLM).
Nota:
Regional Availability
Generative Extraction is currently only available in the US, EU, and Japan.
To find out if you can request GenEx in your region, reach out to your UiPath Representative.
