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Guía del usuario de Communications Mining

Última actualización 7 de oct. de 2025

Comparar LLM de CommPath y Preview

Para generar tus extracciones, puedes elegir entre los siguientes LLM disponibles:
  • LLM de CommPath
  • Vista previa de LLM

Las siguientes secciones describen algunas de las consideraciones a la hora de decidir qué LLM utilizar. Si tu caso de uso requiere extraer más de 30 campos por mensaje, se recomienda utilizar el Preview LLM.

LLM de CommPath

  • Aprovecha el LLM patentado de UiPath®, ajustado para datos de comunicaciones.
  • Limitado a extraer aproximadamente 30 campos por mensaje.
  • Menos latencia que la Preview LLM​.
  • Puedes ajustarlo en función de tus datos.
  • Mejorar el rendimiento de CommPath, tanto en términos de número de campos que se pueden extraer como de la velocidad de inferencia para el modelo, es una alta prioridad.
  • Proporciona confianzas de ocurrencia específicas en comparación con la Preview LLM.​ Para obtener más información, consulta Automatizar con extracción generativa.

Vista previa de LLM​

  • Aprovecha el modelo GPT de Azure OpenAI como LLM subyacente.
  • UiPath® no puede garantizar el tiempo de actividad, ya que depende completamente de los puntos finales de Azure OpenAI. Si los puntos finales están inactivos o sobrecargados, UiPath no puede garantizar la disponibilidad.
  • Puedes extraer más de 30 campos por mensaje.
  • Mayor cantidad de latencia en comparación con CommPath LLM.
  • Limitado al aprendizaje en contexto.
    Nota: Cuando se utiliza el aprendizaje en contexto, la plataforma solo puede aprender de lo que le indiques. Communications Mining™ puede refinar automáticamente la solicitud hasta cierto punto, pero el modelo no aprende de ninguna validación dirigida por el usuario.

Utiliza la configuración ilustrada en las siguientes imágenes para seleccionar qué LLM quieres utilizar para la extracción generativa.

CommPath LLM está habilitado de forma predeterminada. Para habilitar la Preview LLM, asegúrate de habilitar Usar características de IA generativa y Usar vista previa del modelo de extracción generativa.



Si la opción Usar modelo de extracción generativa de vista previa está desactivada, significa que estás utilizando el CommPath LLM.

Tener las opciones Usar características de IA generativa y Usar vista previa del modelo de extracción generativa activadas significa que la plataforma utiliza el punto final de UiPath Azure OpenAI en el proceso de extracción.

Enfoque recomendado

  1. Comience a entrenar sus extracciones con CommPath LLM.
  2. Si las extracciones se extraen correctamente, continúa entrenando las extracciones utilizando CommPath LLM. Si no es así, debido a un gran número de campos o tablas grandes en cada mensaje, cambia a Preview LLM. ​

    Para determinar si tus extracciones predicen correctamente, comprueba las estadísticas de validación en la pestaña Extracción generativa , en la página Validación . Si la precisión y la recuperación de las extracciones son adecuadas para tu caso de uso, continúa utilizando el CommPath LLM.

    Si algún punto de datos no se extrae como se esperaba con CommPath LLM:

    1. Anclar la versión actual del modelo yendo a modelos y selecciona anclar en la versión más reciente del modelo.
    2. Póngase en contacto con su representante de UiPath® y tome nota de la versión del modelo en la que las extracciones no funcionaban bien. Su representante de UiPath trabajará directamente con el equipo de producto de Communications Mining™ para investigar e implementar mejoras.​
  3. Si utilizas el LLM de vista previa, continúa entrenando tu modelo de la misma manera que entrenaste el LLM de CommPath. Revísalo y proporciona ejemplos correctos para cada una de tus extracciones.
Nota: al seleccionar el modelo de vista previa, solo ese modelo se entrenará para la extracción generativa, sin entrenar simultáneamente un modelo de CommPath. Esto da como resultado un entrenamiento y validación más rápidos para los usuarios del modelo de vista previa. Si cambias a CommPath, el Preview LLM seguirá proporcionando predicciones hasta que se haya entrenado una versión del modelo de CommPath, y viceversa.

  • LLM de CommPath
  • Vista previa de LLM​
  • Enfoque recomendado

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