- Introdução
- Balanceamento
- Clusters
- Desvio de conceito
- Cobertura
- Conjuntos de dados
- General fields (previously Entities)
- Rótulos (previsões, níveis de confiança, hierarquia etc.)
- Modelos
- Transmissões
- Classificação do Modelo
- Projetos
- Precisão
- Lembrar
- Mensagens revisadas e não revisadas
- Fontes
- Taxonomias
- Treinamento
- Previsões positivos e negativos verdadeiros e falsos
- Validação
- Mensagens
- Administração
- Gerencie origens e conjuntos de dados
- Entender a estrutura de dados e permissões
- Crie uma origem de dados na GUI
- Carregar um arquivo CSV para uma origem
- Criar um conjunto de dados
- Origens e conjuntos de dados multilíngues
- Habilitando o sentimento em um conjunto de dados
- Corrigir configurações de conjunto de dados
- Excluir mensagens por meio da interface do usuário
- Excluir um conjunto de dados
- Exportar um conjunto de dados
- Usando integrações do Exchange
- Preparando dados para carregamento de .CSV
- Treinamento e manutenção do modelo
- Understanding labels, general fields and metadata
- Hierarquia de rótulo e práticas recomendadas
- Definição dos seus objetivos de taxonomia
- Casos de uso de análise versus automação
- Transformando seus objetivos em rótulos
- Criação da sua estrutura taxonômica
- Práticas recomendadas de design de taxonomia
- Importando sua taxonomia
- Visão geral do processo de treinamento do modelo
- Anotação Generativa (Novo)
- Entendendo o status do seu conjunto de dados
- Treinamento de modelos e práticas recomendadas de anotação
- Treinamento com análise de sentimento de rótulo habilitada
- Treinamento
- Introdução ao Refine
- Precisão e recall explicados
- Precisão e recall
- Como funciona a Validação?
- Compreender e melhorar o desempenho do modelo
- Por que um rótulo pode ter uma precisão média baixa?
- Treinamento usando Check label e Perda de rótulo
- Treinamento usando Ensinar rótulo (Refinar)
- Treinamento usando a Pesquisa (Refinamento)
- Noções Básicas e Aumentando a Cobertura
- Melhorando o balanceamento e usando o Rebalanceamento
- Quando parar de treinar seu modelo
- Defining and setting up your general fields
- Understanding general fields
- Which pre-trained general fields are available?
- Enabling, disabling, updating and creating general fields
- General field filtering
- Reviewing and applying general fields
- Validation for general fields
- Improving general field performance
- Building custom regex general fields
- Extração generativa
- Uso de análise e monitoramento
- Visão geral
- Uso de relatórios
- Filtragem de relatórios
- Autopilot for Communications Mining - Conversational filters (Preview)
- Monitoramento
- Automations e Communications Mining
- Perguntas frequentes e mais
![](https://docs.uipath.com/_next/static/media/grid.05ebd128.png?w=3840&q=100)
VisualizarAutopilot for Communications Mining - Conversational filters (Preview)
Conversational filtering is an Autopilot for Communications Mining feature that helps you get to the answers you need more quickly.
It turns natural language queries into the set of filters required to answer them. If you are unsure which filters you need to answer a question, or how to apply them correctly, it does the hard work for you. This helps you get the best out of the analytics in Communications Mining, with minimal experience.
Conversational filters are available to all users who have the Use generative AI features toggle enabled in the dataset settings. The toggle is typically enabled at dataset creation.
To use conversational filters, follow these steps:
- Type in a query, such as show me transactional messages, and hit Enter.
- Wait for Communications Mining to understand the query, map it to the correct set of filters, and apply them for you.
- The filter outputs a response. The response confirms how many filters were identified in the message, and how many were successfully applied. This helps identify if a query was partially successful, and allow you to edit the query if needed, or manually apply any remaining filters.
If a request was partially successful, one of the values in the query was probably unidentifiable and may not be present in the dataset.
If you need to edit the query to refine it, adjust the wording, then hit Enter again. It automatically clears the currently applied filters, and then applies the set of filters identified in the query.
Conversational filters only switch from Message view to Threads view whilst in Reports. Threads view is not available in Explore, as messages are already shown in the context of their thread.
Exemplos:
From a specific time period
- Show me messages from [insert time period]
From a specific sender or sender domain
- Show me messages from [insert email / email domain]
- Whilst in Reports, you can make it switch from Messages view to Threads view by adding show me threads or show me conversations to your query.
- Similarly, to return to the Messages view, add show me messages or show me emails.
Opportunity discovery
- Show me transactional messages - these have short thread lengths (2-4 messages), and can be prime candidates for automation.
- Show me requests containing documents accepted by Document Understanding - these can be candidates for processing with Document Understanding downstream.
- Show me messages showing very poor [or very bad] service levels – if you have Quality of Service enabled and configured, this helps identify problematic messages and labels.
If the filter fails to recognize the request, or the request times out, an error message is displayed.
If a request was unsuccessful, the values in the query were probably unidentifiable and may not be present in the dataset.
Edit the query, check for typos or errors, and try again.