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- Introduction
- Configuration de votre compte
- Équilibre
- Clusters
- Dérive de concept
- Couverture
- Jeux de données
- Champs généraux
- Libellés (prédictions, niveaux de confiance, hiérarchie des libellés et sentiment des libellés)
- Modèles
- Flux
- Évaluation du modèle
- Projets
- Précision
- Rappel
- Messages annotés et non annotés
- Extraction des champs
- Sources
- Taxonomies
- Apprentissage
- Prédictions positives et négatives vraies et fausses
- Validation
- Messages
- Contrôle et administration de l'accès
- Gérer les sources et les jeux de données
- Comprendre la structure des données et les autorisations
- Créer ou supprimer une source de données dans l'interface graphique
- Téléchargement d’un fichier CSV dans une source
- Préparation des données en vue du téléchargement du fichier .CSV
- Création d'un ensemble de données
- Sources et jeux de données multilingues
- Activation des sentiments sur un ensemble de données
- Modification des paramètres du jeu de données
- Supprimer un message
- Supprimer un jeu de données
- Exporter un ensemble de données
- Utilisation d'intégrations Exchange
- Entraînement et maintenance du modèle
- Comprendre les libellés, les champs généraux et les métadonnées
- Hiérarchie de libellés et meilleures pratiques
- Comparer les cas d’utilisation des analyses et des automatisations
- Transformer vos objectifs en libellés
- Présentation du processus d'entraînement du modèle
- Annotation générative
- Statut du jeu de données
- Entraînement des modèles et annotation des meilleures pratiques
- Entraînement avec l'analyse des sentiments des libellés activée
- Comprendre les exigences de données
- Entraîner
- Vue d'ensemble (Overview)
- Examen des prédictions de libellé
- Entraînement à l'aide de la classification par glisser-déposer
- Entraînement à l'aide de l'option Enseigner le libellé (Explore)
- Entraînement à l'aide d'une confiance faible
- Entraînement à l'aide de la recherche (Explorer)
- Affiner et réorganiser votre taxonomie
- Introduction à affiner
- Précision et rappel expliqués
- Précision et rappel
- Comment fonctionne la validation
- Comprendre et améliorer les performances du modèle
- Raisons de la faible précision moyenne des libellés
- Entraînement à l'aide du libellé Vérifier (Check label) et du libellé Manqué (Missed Label)
- Entraînement à l'aide du libellé En savoir plus (Affiner)
- Entraînement à l'aide de la recherche (affiner)
- Comprendre et augmenter la couverture
- Amélioration de l'équilibre et utilisation du rééquilibrage
- Quand arrêter l'entraînement de votre modèle
- Utilisation de champs généraux
- Extraction générative
- Vue d'ensemble (Overview)
- Configurer des champs
- Filtrage par type de champ d’extraction
- Génération de vos extractions
- Validation et annotation des extractions générées
- Meilleures pratiques et considérations
- Comprendre la validation des extractions et des performances d'extraction
- Questions fréquemment posées (FAQ)
- Utilisation des analyses et de la surveillance
- Automations et Communications Mining™
- Développeur
- Charger des données
- Téléchargement de données
- Intégration avec l'utilisateur du service Azure
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- Intégration d’Exchange avec l’authentification et le graphique d’application Azure
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- Extraction de champ général
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- Infrastructure d’automatisation UiPath®
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- Comment les machines apprennent à comprendre les mots : guide d'intégration dans NLP
- Apprentissage basé sur des invites avec des Transformers
- Efficient Transformers II : Dilarisation des connaissances et affinement
- Transformateurs efficaces I : mécanismes d'attention
- Modélisation de l'intention hiérarchique profonde non supervisée : obtenir de la valeur sans données d'entraînement
- Correction des biais d’annotation avec Communications Mining™
- Apprentissage actif : de meilleurs modèles d'ML en moins de temps
- Tout est dans les chiffres : évaluer les performances du modèle avec des métriques
- Pourquoi la validation du modèle est importante
- Comparaison de Communications Mining™ et de Google AutoML pour l’information sur des données conversationnelles
- Licences
- FAQ et plus encore
Guide de l’utilisateur de Communications Mining
Dernière mise à jour 20 oct. 2025
Remarque :
- Vous avez besoin des autorisations de révision ( Review) et de libellé (Label ) pour configurer et valider les extractions.
- Si vous avez défini des champs d'extraction sur l'un de vos libellés, l' Extraction générative (GenEx) est automatiquement activée.
- Si vous avez précédemment annoté des champs généraux alors que GenEx n'était pas activé, vous devez fournir de nouvelles annotations pour les champs d'extraction, afin que le modèle puisse reconnaître la relation entre vos champs et vos libellés.
- Évitez de basculer entre le LLM CommPath et le LLM d'aperçu ( Preview LLM), car cela peut compliquer le suivi et la gestion de la version du LLM utilisée pour entraîner chaque modèle. Vous trouverez plus d'informations sur les LLM dans les sections qui suivent.
Pour activer l'extraction générative, procédez comme suit :
- Configurez au moins un champ d'extraction.
- Sélectionnez votre LLM (CommPath LLM ou Preview LLM).
L'extraction générative est actuellement disponible dans les régions suivantes : États-Unis, Europe, Japon, Canada et Australie.
Remarque : Pour le GxP américain, le Canada et l'Australie, l'extraction générative et les champs d'extraction sont désormais disponibles exclusivement via le modèle d'extraction de l'aperçu, qui utilise les points de terminaison UiPath Azure OpenAI. Cette fonctionnalité est activée par défaut dans les ensembles de données de ces régions lorsque l'option Utiliser les fonctionnalités d'IA génératives (Use generative AI features) est également activée. Les ensembles de données dont les fonctionnalités d’IA génératives sont désactivées resteront inchangés.
