- Introdução
- Balanceamento
- Clusters
- Desvio de conceito
- Cobertura
- Conjuntos de dados
- Campos gerais (anteriormente entidades)
- 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
- Excluir uma origem
- Exportar um conjunto de dados
- Usando integrações do Exchange
- Preparando dados para carregamento de .CSV
- Treinamento e manutenção do modelo
- Noções Básicas sobre rótulos, campos gerais e metadados
- 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)
- Status do 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
- Uso dos campos gerais
- Extração generativa
- Uso de análise e monitoramento
- Automations e Communications Mining
- Informações de licenciamento
- Licenciamento
- Perguntas frequentes e mais
Licenciamento
Você pode habilitar o Communications Mining como um serviço, no Automation Cloud, se atender a estes dois pré-requisitos:
- Você tem uma licença do Enterprise Automation Cloud.
- Sua organização do Automation Cloud tem unidades de IA disponíveis (ou seja, >0).
- Se você não tiver uma licença Enterprise no momento, entre em contato com o seu gerente de conta para obter testes Enterprise disponíveis.
- Se você tiver uma licença Enterprise, mas não tiver AI Units disponíveis, entre em contato com o gerente de sua conta para comprar algumas.
A seção AI Units na guia Consumíveis , da página Licenças , exibe o direito de consumo (AI Units).
Acesse o menu de navegação do Automation Cloud e depois Admin:
| # | Tarefa | Função(ões) responsável(is) |
| 1 | Obtenha acesso à plataforma via Automation Cloud | Administrador da Organização no Automation Cloud |
| 2 | Habilite o Communications Mining como um serviço em um tenant da Automation Cloud | Todos os usuários que precisam de acesso |
| 3 | Criar um projeto no Communications Mining* | Administrador da Organização no Automation Cloud |
| 4 | Adicionar usuários aplicáveis a esse projeto e especificar suas permissões* | Administrador da Organização no Automation Cloud |
Depois de concluir essas etapas, um administrador pode adicionar as fontes de dados, criar o conjunto de dados no Communications Mining e você pode começar a treinar seu modelo.
O uso do Communications Mining é medido através do consumo de AI Units.
No Communications Mining, as AI Units serão cobradas para carregar dados na plataforma, à taxa de 1 AI Unit por mensagem criada (ou seja, um comentário na API), como um e-mail, ou por mensagem atualizada se o texto tiver sido modificado.
Como os modelos do Communications Mining são retreinados continuamente e as previsões são atualizadas automaticamente, os usuários não são cobrados por previsão, mas por mensagem.
Você será cobrado AI Units à taxa de 1 por mensagem para as seguintes operações:
- Carregamento de dados na plataforma por meio da API
- Carregamento de comentários ou emails brutos ( roteamentossync esync -raw-email)
- Como buscar previsões para comentários ou e-mails brutos que não estão na plataforma (prediction e prediction -raw-email Routes)
- Carregamento de dados na plataforma via CLI
- Carregamento de dados para a plataforma por meio de integrações
- Sincronizando e-mails por meio da Integração do Exchange
- Sincronização de objetos do Salesforce por meio da Integração do Salesforce
- Carregamento de dados para a plataforma por meio da interface do usuário da plataforma
Depois de carregadas, as mensagens podem ser armazenadas no Communications Mining sem cobrança adicional por um período de 2 anos.
Para ver como monitorar o consumo de AI Units no Automation Cloud, consulte a documentação da AI Unit aqui.
- Habilitando o Communications Mining como um serviço
- Pré-requisitos para habilitar o Communications Mining
- Verificação do direito à AI Unit
- Processo para habilitar o Communications Mining™
- Lógica de medição e carregamento
- Como o consumo é medido para o Communications Mining
- Consumo de AI Units
- Monitoramento do consumo de AI Unit
