- 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
- Automations e Communications Mining
- Perguntas frequentes e mais
![](https://docs.uipath.com/_next/static/media/grid.05ebd128.png?w=3840&q=100)
CommPath LLM vs. Preview LLM
- CommPath LLM
- Preview LLM
Below is an outline of some of the considerations when deciding on an LLM to use. If your use case requires extracting more than 30 fields per message, we currently recommend using the Preview LLM.
- Leverages UiPath’s proprietary LLM, fine-tuned for Communications data.
- Currently limited to extracting approx. 30 fields per message.
- Less latency than the Preview LLM.
- Can be fine-tuned based on your data.
- Improving performance for CommPath, both in terms of the number of fields which can be extracted and the inference speed for the model is a high priority for 2024.
- Higher occurrence confidences (check the Automating with GenEx section for more details) compared to the Preview LLM.
- Leverages Azure OpenAI’s GPT model as the underlying LLM.
- UiPath cannot guarantee uptime, as this is entirely dependent on the Azure OpenAI endpoints. If the endpoints are down or overloaded, UiPath cannot guarantee availability.
- You can extract more than 30 fields per message.
- Higher amount of latency compared to CommPath LLM.
- Limited to in-context learning.
Note: When using in-context learning, the platform can only learn from what you prompt it with. Communications Mining can automatically refine the prompt to an extent, but the model doesn't learn from any user-led validation.
Use the settings illustrated below, to select which LLM you want to use for the Generative Extraction.
CommPath LLM is enabled by default. To enable the Preview LLM, the toggles from the following image are required.
If the Use preview Generative Extraction model toggle is turned off, it means that you are using the CommPath LLM.
Having the Use generative AI features and Use preview Generative Extraction model toggles turned on means the platform uses the UiPath Azure OpenAI endpoint in the extraction process.
- Start training your extractions with the CommPath LLM.
- If the extractions extract correctly, continue to train the extractions using the CommPath LLM. If not, due to high number of fields or large tables in each message, switch to the Preview LLM.
To determine if your extractions predict correctly, check the validation statistics in the Generative Extraction tab, on the Validation page. If the precision and recall of the extractions are appropriate for your use case, continue to use the CommPath LLM.
If any data points don't extract as expected with the CommPath LLM:
- Pin the current model version by going to models and select pin on the most recent model version.
- Reach out to your UiPath Representative, making note of the model version where the extractions were not performing well on. Your UiPath Representative will work directly with the Communications Mining product team to investigate and implement improvements.
- If you use the Preview LLM, continue to train your model the same way you trained the CommPath LLM. Go through it, and provide correct examples for each of your extractions.