- 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
- 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)
- 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
- Uso dos campos gerais
- Extração generativa
- Uso de análise e monitoramento
- Automations e Communications Mining
- Informações de licenciamento
- Perguntas frequentes e mais
Visão geral
A extração generativa (GenEx) é uma nova funcionalidade inovadora para o UiPath® Communications Mining que aproveita a IA generativa para entender as complexas relações entre várias solicitações e os pontos de dados necessários para processá-las.
Um e-mail pode conter várias solicitações, cada uma exigindo vários campos extraídos para habilitar a automação. Automatizar isso de ponta a ponta requer mais do que apenas extrair corretamente o campo em si, mas também uma compreensão de como cada um desses elementos está relacionado um ao outro. GenEx expande significativamente o escopo do que é possível para a automação baseada em comunicações.
A extração generativa aproveita o que há de mais recente em recursos de NLP e também fornece as proteções necessárias exigidas pelas empresas para implementar automações complexas baseadas em comunicação para processos de negócios.
Processos e comunicações mais complexos,contendo várias solicitações diferentes, agora também podem ser principais candidatos à automação.
Para alguns casos de uso, as extrações podem ser geradas sem treinamento e podem ser ajustadas com poucos dados de treinamento.
As etapas a seguir descrevem o processo fim a fim da validação de extrações. Cada etapa é abordada com mais detalhes nas seções subsequentes.
- Defina seu esquema de extração.
- Identifique quais processos (ou seja, rótulos) você deseja automatizar e os pontos de dados (ou seja, campos) que precisam ser capturados para habilitar a automação.
- Crie o esquema de extração correspondente.
- Gerar extrações. Gerar extrações permite acelerar significativamente o processo de localização e relação de dados. Para alguns casos de uso, a plataforma não exige exemplos de treinamento para gerar suas extrações.
- Use os recursos generativos da plataforma para criar suas extrações iniciais.
- Validar e corrigir extrações.
- Revise as extrações da plataforma e aceite-as se estiverem corretas ou corrija-as se não estiverem.
- A plataforma é flexível e de fácil acesso, e você pode adicionar novos esquemas de extração em qualquer ponto durante o processo de treinamento.
- Revise a validação das extrações.
- Verifique o desempenho de suas extrações (por meio da Validação).
- Determine se suas extrações estão em um nível de desempenho adequado para seu caso de uso.
O diagrama a seguir ilustra como a Extração generativa funciona em um alto nível. Você pode verificar a relação entre rótulos, extrações e os campos correspondentes necessários para automatizar um processo de ponta a ponta.
- Ao configurar seu esquema de extração, você precisa decidir quais processos (ou seja, rótulos) que você deseja automatizar.
- Para que a plataforma entenda a relação entre o processo e quais pontos de dados precisam ser extraídos, a plataforma solicita que você forneça os pontos de dados apropriados. A seção Configurando campos entra em mais detalhes sobre as práticas recomendadas e como elas funcionam especificamente.
No exemplo abaixo, o solicitante está fazendo perguntas sobre dois tópicos diferentes na mesma mensagem, com cada solicitação solicitando diferentes pontos de dados para extração e ação.
- Se você já trabalhou com entidades no Communications Mining, a partir da versão 2024.4, todas as suas entidades existentes fazem a transição automática para campos gerais.
- Todas as configurações existentes em suas entidades migradas para as respectivas configurações do campo geral correspondente.
- Se você tiver quaisquer campos gerais que deseja alternar para campos de extração, você precisa recriar esses campos como campos de extração e aplicar a quantidade apropriada de exemplos de treinamento (se aplicável).
- Os tipos de campo têm os mesmos nomes e configurações que as entidades antigas definidas anteriormente. Estes são mapeados usando o nome da API.
- Se você tiver automações existentes que usam entidades anteriores , essas automações não serão afetadas.
- A automação de processos usando a Extração generativa é ligeiramente diferente de como os processos eram automatizados anteriormente usando entidades. Consulte a seção Automatizando com GenEx deste guia para obter mais detalhes.
