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- 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
- 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
- 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
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- Automations and Communications Mining™
- Desarrollador
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- Tutorial de la API
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- Actualizar una transmisión
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- Cómo aprenden las máquinas a entender palabras: una guía para las incrustaciones en PNL
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- Modelado de intenciones jerárquico profundo no supervisado: obtener valor sin datos de entrenamiento
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- Por qué es importante la validación del modelo
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- Preguntas frecuentes y más
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Guía del usuario de Communications Mining
Última actualización 5 de mar. de 2026
Preguntas frecuentes (FAQ)
| Pregunta | Respuesta |
| ¿Se incurre en algún cargo adicional al utilizar la característica de extracción generativa en CM? | No, solo se incurre en cargos en el momento de la carga del mensaje, es decir, un mensaje cargado en Communications Mining™ equivale a 1 AI Unit o 0,2 Platform Units. No hay costes continuos por utilizar cualquiera de las características generativas de Communications Mining. |
| ¿Cuáles son los modelos subyacentes de GenEx? |
|
| ¿Dónde puedo obtener más información sobre la seguridad detrás de las características generativas de Communications Mining? | Para obtener más información, consulta Integración con servicios de IA generativa . |
| What do I do if UiPath Helix Extractor for Comms does not work for my use case? | Póngase en contacto con su representante de UiPath® para informarle. Sin embargo, si el número de campos que necesitas extraer supera los 20, cambia a Vista previa de LLM. |