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Guía del usuario de Communications Mining
- Introducción
- Configuración de su cuenta
- Equilibrio
- Clústeres
- Deriva del concepto
- Cobertura
- Conjuntos de datos
- Campos generales
- Etiquetas (predicciones, niveles de confianza, jerarquía de etiquetas y sentimiento de etiqueta)
- 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 y administración de acceso
- Gestionar fuentes y conjuntos de datos
- Comprender la estructura de datos y los permisos
- Crear o eliminar un origen de datos en la GUI
- Preparando datos para cargar archivos .CSV
- Cargar un archivo CSV en un origen
- Cargar un archivo PST
- Crear un conjunto de datos
- Fuentes y conjuntos de datos multilingües
- Habilitar sentimiento en un conjunto de datos
- Modificar la configuración del conjunto de datos
- Eliminar un mensaje
- Eliminar un conjunto de datos
- Exportar un conjunto de datos
- Utilizar integraciones de Exchange
- Etiquetas de transformación de correo electrónico
- Entrenamiento y mantenimiento de modelos
- Comprender las etiquetas, los campos generales y los metadatos
- Jerarquía de etiquetas y mejores prácticas
- Comparar casos de uso de análisis y automatización
- Convertir tus objetivos en etiquetas
- Descripción general del proceso de entrenamiento del modelo
- Anotación generativa
- 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
- Razones para etiquetar 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
- Automations and Communications Mining™
- Desarrollador
- Uso de la API
- Tutorial de la API
- Fuentes
- Conjuntos de datos
- Comentarios
- Archivos adjuntos
- Predictions
- Crear una transmisión
- Actualizar una transmisión
- Obtener una transmisión por nombre
- Obtener todas las transmisiones
- Eliminar una transmisión
- Obtener resultados de la transmisión
- Obtener comentarios de una transmisión (heredado)
- Avanzar una transmisión
- Restablecer una transmisión
- Etiquetar una excepción
- Desetiquetar una excepción
- Eventos de auditoría
- Obtener todos los usuarios
- Cargar datos
- Descargando datos
- Integración de Exchange con el usuario del servicio de Azure
- Integración de Exchange con la autenticación de aplicaciones de Azure
- Integración de Exchange con Azure Application Authentication y Graph
- Guía de migración: servicios web de Exchange (EWS) a la API de Microsoft Graph
- Obtener datos para Tableau con Python
- Integración de Elasticsearch
- Extracción de campos general
- Integración de Exchange autohospedado
- Marco de automatización de UiPath®
- Actividades oficiales de UiPath®
- Cómo aprenden las máquinas a entender palabras: una guía para las incrustaciones en PNL
- Aprendizaje basado en solicitudes con Transformers
- Efficient Transformers II: destilación de conocimientos y ajuste
- Transformadores eficientes I: mecanismos de atención
- Modelado de intenciones jerárquico profundo no supervisado: obtener valor sin datos de entrenamiento
- Corregir el sesgo de anotación con Communications Mining™
- Aprendizaje activo: mejores modelos ML en menos tiempo
- Todo está en los números: evaluar el rendimiento del modelo con métricas
- Por qué es importante la validación del modelo
- Comparación de Communications Mining™ y Google AutoML para la inteligencia de datos conversacional
- Licencia
- Preguntas frecuentes y más
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Habilitar la extracción generativa
Extracción generativa en Extracción y Procesamiento Inteligentes (IXP) en Automation Cloud, incluido cómo se activa, los requisitos de permisos y el comportamiento de los campos anotados anteriormente.
Nota:
- Necesitas permisos de Revisión y Etiqueta para configurar y validar cualquier extracción.
- Si definiste cualquier campo de extracción en cualquiera de tus etiquetas, automáticamente tienes habilitada 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 el LLM UiPath Helix Extractor 1.0 (IXP-Comms) y el LLM UiPath Helix Extractor 2.0 (IXP-Comms), 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 secciones siguientes.
Para habilitar la Extracción generativa, sigue estos pasos:
- Configura al menos un campo de extracción en la pestaña Taxonomía , en Configuración.
- Dependiendo del LLM que quieras utilizar, UiPath Helix Extractor 1.0 o UiPath Helix Extractor 2.0, en la pestaña Conjunto de datos :
- Para utilizar UiPath Helix Extractor 1.0, deshabilita la opción Usar características externas de IA generativa .
- Para utilizar UiPath Helix Extractor 2.0, habilita la opción Usar características externas de IA generativa y luego habilita Usar modelo de extracción generativa V2.
Disponibilidad regional
La extracción generativa está disponible en las siguientes regiones:
- EE. UU.
- Europa
- Japón
- Canadá
- Australia
- Singapur
- Reino Unido
- Suiza
- GxP de la UE
- GxP EE. UU.
Nota:
- El LLM UiPath Helix Extractor 1.0 (IXP-Comms) se ha retirado en Singapur, Reino Unido, Suiza y GxP de la UE. En estas regiones, la extracción generativa está disponible exclusivamente a través del LLM UiPath Helix Extractor 2.0 (IXP-Comms), que se basa en llamadas de LLM externas. Este modelo puede manejar extracciones más grandes y complejas que UiPath Helix Extractor 1.0. UiPath está evaluando opciones adicionales para el modelo de extracción subyacente en estas regiones. UiPath Helix Extractor 1.0 también está en proceso de ser retirado en Japón, Canadá y Australia.
- Tanto UiPath Helix Extractor 1.0 como UiPath Helix Extractor 2.0 están disponibles en EE. UU., GxP de EE. UU. y Europa.
Para obtener más información sobre las diferencias entre estos modelos, consulta Comparar UiPath Helix Extractor (IXP-Comms) 1.0 y 2.0.