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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
- Uso de análisis y supervisión
- Automations and Communications Mining™
- Desarrollador
- Uso de la API
- Tutorial de la API
- Fuentes
- Conjuntos de datos
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- Archivos adjuntos
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- Crear una transmisión
- Actualizar una transmisión
- Obtener una transmisión por nombre
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- Obtener comentarios de una transmisión (heredado)
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- 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
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- 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
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- Preguntas frecuentes y más
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Guía del usuario de Communications Mining
Última actualización 23 de abr. de 2026
Flex Pricing Plan
Importante:
The licensing information on this page applies to you if you are on Flex. If you are on Unified Pricing Plan, refer to the Communications Mining™ Unified Pricing Plan.
Planes de plataforma
La siguiente tabla muestra las características disponibles en Communications Mining, dentro de IXP, en función del plan de la plataforma:
| Función | Descripción de la característica | Versión de prueba básica | Versión de prueba estándar | Prueba de Enterprise | Básica | Estándar | Empresa |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Datos de comunicaciones (Communications Mining™) | Acceso a las capacidades de Communications Mining, excepto para CMEK. | No | No | Sí | No | No | Sí |
| Clave de cifrado administrada por el cliente (CMEK) a través de almacenamiento multitenant y dedicado | Almacenamiento dedicado de Communications Mining, o tenant para el cliente, que habilita CMEK. Nota: Debes enviar una solicitud para habilitar esta característica. Para obtener más información, ponte en contacto con tu representante de ventas. | No | No | A petición | No | No | A petición |
*El plan Básico+ mejora el plan Básico al incluir características adicionales.
Lógica de medición y carga (Flex)
Medir el consumo
La utilización de Communications Mining™ se mide en función de la tasa de consumo de unidades.
Unidades de consumo
En Communications Mining, las unidades se consumen cuando los datos se cargan en la plataforma, a razón de 1 AI Unit por carga, de la siguiente manera:
- Por mensaje creado, por ejemplo, un comentario en la API, como un correo electrónico.
- Por mensaje actualizado, si se modificó el texto de los datos.
Nota:
Como los modelos de Communications Mining se reentrenan continuamente y las predicciones se actualizan automáticamente, no se te cobra por predicción, sino por mensaje.
Se te cobrará 1 AI Unit por mensaje para las siguientes operaciones:
- Cargar datos en la plataforma a través de la API.
- Cargar comentarios o correos electrónicos sin procesar (rutas sync y sync-raw-email ).
- Obtener predicciones para comentarios o correos electrónicos sin procesar que no están en la plataforma ( rutas de predicción y predicción de correo electrónico sin procesar).
- Cargar datos en la plataforma a través de CLI.
- Cargar datos en la plataforma a través de integraciones.
- Sincronizar correos electrónicos a través de la integración de Exchange
- Cargar datos en la plataforma a través de la interfaz de usuario de la plataforma.
Una vez cargados, Communications Mining almacena los mensajes sin cargo adicional durante 2 años.
Consumo de AI Unit
En esta sección se describe cómo se determinan la medición y la carga de AI Units en función del tipo de operación que realices:
| Producto | Capacidad | Detalles del cargo | Actividad o modelo | AI Units consumidas |
|---|---|---|---|---|
| Extracción inteligente (IXP) | Datos de comunicaciones (Communications Mining™) | Por mensaje cargado, modificado o previsto | Clasificación y extracción | 1 |