ixp
latest
false
- Introdução
- Configurando sua conta
- Balanceamento
- Clusters
- Desvio de conceito
- Cobertura
- Conjuntos de dados
- Campos gerais
- Rótulos (previsões, níveis de confiança, hierarquia do rótulo e sentimento do rótulo)
- Modelos
- Transmissões
- Classificação do Modelo
- Projetos
- Precisão
- Lembrar
- Mensagens anotadas e não anotadas
- Campos de extração
- Fontes
- Taxonomias
- Treinamento
- Previsões positivos e negativos verdadeiros e falsos
- Validação
- Mensagens
- Controle de acesso e administração
- Gerencie origens e conjuntos de dados
- Entender a estrutura de dados e permissões
- Criando ou excluindo uma origem de dados na GUI
- Preparando dados para carregamento de .CSV
- Carregar um arquivo CSV para uma origem
- Criação de um conjunto de dados
- Origens e conjuntos de dados multilíngues
- Habilitando o sentimento em um conjunto de dados
- Como corrigir as configurações do conjunto de dados
- Excluindo uma mensagem
- Exclusão de um conjunto de dados
- Exportação de um conjunto de dados
- Usando integrações do Exchange
- Treinamento e manutenção do modelo
- Noções Básicas sobre rótulos, campos gerais e metadados
- Hierarquia de rótulos e práticas recomendadas
- Comparação de casos de uso de análise e automação
- Transformando seus objetivos em rótulos
- Visão geral do processo de treinamento do modelo
- Anotação generativa
- Status do conjunto de dados
- Treinamento de modelos e práticas recomendadas de anotação
- Treinamento com análise de sentimento de rótulo habilitada
- Compreensão dos requisitos de dados
- Treinamento
- Introdução ao Refine
- Precisão e recall explicados
- Precisão e recall
- Como a validação funciona
- Compreender e melhorar o desempenho do modelo
- Motivos para baixa precisão média do rótulo
- 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™
- Desenvolvedor
- Carregamento de dados
- Baixando dados
- Integração do Exchange com usuário do serviço do Azure
- Integração do Exchange com Autenticação de Aplicativo do Azure
- Integração do Exchange com Autenticação de aplicativo e gráfico do Azure
- Como buscar dados para o Tableau com o Python
- Integração do Elasticsearch
- Extração de campo geral
- Integração auto-hospedada do Exchange
- Framework de automação da UiPath®
- Atividades oficiais da UiPath®
- Como as máquinas aprendem a entender as palavras: um guia para incorporações ao NLP
- Aprendizado baseado em solicitação com Transformers
- Efficient Transformers II: extração de conhecimento e ajustes finos
- Transformers eficientes I: mecanismos de atenção
- Modelagem de intenção hierárquica profunda não supervisionada: obtenção de valor sem dados de treinamento
- Corrigindo viés de anotação com o Communications Mining™
- Aprendizado ativo: melhores modelos de ML em menos tempo
- Está tudo nos números - avaliando o desempenho do modelo com métricas
- Por que a validação de modelos é importante
- Comparação do Communications Mining™ e do Google AutoML para inteligência de dados de conversa
- Licenciamento
- Perguntas frequentes e mais

Guia do usuário do Communications Mining
Última atualização 10 de nov de 2025
/api/v1/audit_events/query
Permissões necessárias: Ler logs de auditoria.
- Bash
curl -X POST 'https://<my_api_endpoint>/api/v1/audit_events/query' \ -H "Authorization: Bearer $REINFER_TOKEN" \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{ "filter": { "timestamp": { "maximum": "2021-07-10T00:00:00Z", "minimum": "2021-06-10T00:00:00Z" } } }'curl -X POST 'https://<my_api_endpoint>/api/v1/audit_events/query' \ -H "Authorization: Bearer $REINFER_TOKEN" \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{ "filter": { "timestamp": { "maximum": "2021-07-10T00:00:00Z", "minimum": "2021-06-10T00:00:00Z" } } }' - Nó
const request = require("request"); request.post( { url: "https://<my_api_endpoint>/api/v1/audit_events/query", headers: { Authorization: "Bearer " + process.env.REINFER_TOKEN, }, json: true, body: { filter: { timestamp: { maximum: "2021-07-10T00:00:00Z", minimum: "2021-06-10T00:00:00Z", }, }, }, }, function (error, response, json) { // digest response console.log(JSON.stringify(json, null, 2)); } );const request = require("request"); request.post( { url: "https://<my_api_endpoint>/api/v1/audit_events/query", headers: { Authorization: "Bearer " + process.env.REINFER_TOKEN, }, json: true, body: { filter: { timestamp: { maximum: "2021-07-10T00:00:00Z", minimum: "2021-06-10T00:00:00Z", }, }, }, }, function (error, response, json) { // digest response console.log(JSON.stringify(json, null, 2)); } ); - Python
import json import os import requests response = requests.post( "https://<my_api_endpoint>/api/v1/audit_events/query", headers={"Authorization": "Bearer " + os.environ["REINFER_TOKEN"]}, json={ "filter": { "timestamp": { "minimum": "2021-06-10T00:00:00Z", "maximum": "2021-07-10T00:00:00Z", } } }, ) print(json.dumps(response.json(), indent=2, sort_keys=True))import json import os import requests response = requests.post( "https://<my_api_endpoint>/api/v1/audit_events/query", headers={"Authorization": "Bearer " + os.environ["REINFER_TOKEN"]}, json={ "filter": { "timestamp": { "minimum": "2021-06-10T00:00:00Z", "maximum": "2021-07-10T00:00:00Z", } } }, ) print(json.dumps(response.json(), indent=2, sort_keys=True)) - Resposta
{ "audit_events": [ { "actor_user_id": "e2148a6625225593", "dataset_ids": ["1fe230edc85ffc1a"], "event_id": "2555880060c23eb5", "event_type": "get_datasets", "project_ids": ["ce3c61dcf210f425", "274400867ab17af9"], "tenant_ids": ["c59b6e209da438a8"], "timestamp": "2021-06-10T16:32:53Z" } ], "continuation": "2555880060c23eb5", "datasets": [ { "id": "1fe230edc85ffc1a", "name": "collateral-sharing", "project_id": "ce3c61dcf210f425", "title": "Collateral Sharing" }, { "id": "274400867ab17af9", "name": "Customer-Feedback", "project_id": "ce3c61dcf210f425", "title": "Customer Feedback" } ], "projects": [ { "id": "ce3c61dcf210f425", "name": "bank-collateral", "tenant_id": "c59b6e209da438a8" } ], "status": "ok", "tenants": [ { "id": "c59b6e209da438a8", "name": "acme" } ], "users": [ { "display_name": "Alice", "email": "alice@acme.example", "id": "e2148a6625225593", "tenant_id": "c59b6e209da438a8", "username": "alice" } ] }{ "audit_events": [ { "actor_user_id": "e2148a6625225593", "dataset_ids": ["1fe230edc85ffc1a"], "event_id": "2555880060c23eb5", "event_type": "get_datasets", "project_ids": ["ce3c61dcf210f425", "274400867ab17af9"], "tenant_ids": ["c59b6e209da438a8"], "timestamp": "2021-06-10T16:32:53Z" } ], "continuation": "2555880060c23eb5", "datasets": [ { "id": "1fe230edc85ffc1a", "name": "collateral-sharing", "project_id": "ce3c61dcf210f425", "title": "Collateral Sharing" }, { "id": "274400867ab17af9", "name": "Customer-Feedback", "project_id": "ce3c61dcf210f425", "title": "Customer Feedback" } ], "projects": [ { "id": "ce3c61dcf210f425", "name": "bank-collateral", "tenant_id": "c59b6e209da438a8" } ], "status": "ok", "tenants": [ { "id": "c59b6e209da438a8", "name": "acme" } ], "users": [ { "display_name": "Alice", "email": "alice@acme.example", "id": "e2148a6625225593", "tenant_id": "c59b6e209da438a8", "username": "alice" } ] }
Um evento de auditoria é um registro de uma ação tomada por um usuário da plataforma Communications Mining™. Os exemplos de eventos auditáveis incluem:
- Um usuário fazendo logon
- Um usuário alterando sua senha
- Um usuário alterando as permissões de outro usuário.
| Nome | Tipo | Required | Descrição |
|---|---|---|---|
continuation | String | não | Se uma consulta anterior retornar um continuation na resposta, outra página de eventos estará disponível. Defina o valor de continuação retornado aqui para buscar a próxima página.
|
limit | Número | não | O número de eventos de auditoria a serem retornados por página. O padrão é 128. |
filter | Filtro | não | Um filtro que especifica quais eventos de auditoria serão retornados. |
Onde
Filter tem o seguinte formato:
| Nome | Tipo | Required | Descrição |
|---|---|---|---|
timestamp | FiltroDeCarimboDeHora | não | Um filtro que especifica o intervalo de tempo em que os eventos devem ser retornados. |
Onde
TimestampFilter tem o seguinte formato:
| Nome | Tipo | Required | Descrição |
|---|---|---|---|
minimum | String | não | Um carimbo de data/hora ISO-8601. Se fornecido, retorna apenas evento de auditoria após ou incluindo esse carimbo de data/hora. |
maximum | String | não | Um carimbo de data/hora ISO-8601. Se fornecido, retorna apenas um evento de auditoria anterior a esse carimbo de data/hora. |
A lista de eventos de auditoria pode ser encontrada na chave
audit_events , no nível superior da resposta. Cada AuditEvent pode fazer referência a outros recursos (como origens, conjuntos de dados, usuários, etc.) por ID. Para cada recurso referenciado, informações adicionais podem ser encontradas na chave respectiva (sources, datasets, users etc) no nível superior da resposta.
Um
AuditEvent representa uma ação realizada por um usuário na plataforma e tem o seguinte formato base. Chaves adicionais podem estar presentes, dependendo do valor de event_type. Por exemplo, um evento de auditoria get_datasets terá uma lista de dataset_ids que foram lidos pelo usuário.
| Nome | Tipo | Descrição |
|---|---|---|
event_id | String | O ID exclusivo deste evento. |
event_type | String | O tipo deste evento.
Consulte a lista de tipos de eventos na próxima seção. |
timestamp | String | O carimbo de data/hora ISO-8601 deste evento, aproximado ao segundo. |
actor_user_id | String | O ID do usuário que executou esta ação. |
actor_tenant_id | String | O ID de tenant do usuário que executou esta ação. |
Por fim, se a resposta contiver uma chave
continuation , você deve buscar a próxima página de eventos definindo o campo continuation na solicitação para esse valor.
Eventos de auditoria de alerta
| Tipo de Evento | Descrição |
|---|---|
|
| Um alerta será criado. |
alert_get | Um alerta é exibido. |
alert_get_all | Uma lista de alertas será exibida. |
alert_update | A configuração de um alerta é editada. |
alert_delete | Um alerta é excluído. |
alert_subscriptions_get | Uma lista de assinaturas de alerta é exibida. |
alert_subscriptions_delete | Uma assinatura de alerta é excluída. |
Eventos de auditoria de cota
| Tipo de Evento | Descrição |
|---|---|
|
| As cotas são visualizadas. |
|
| Uma cota é atualizada. |
|
| Uma cota foi redefinida. |
Eventos de auditoria de stream (anteriormente, os streams eram chamados de "gatilhos")
| Tipo de Evento | Descrição |
|---|---|
trigger_create | Um fluxo é criado. |
trigger_get |
Um fluxo é visualizado. |
trigger_get_all | Uma lista de transmissões é exibida. |
trigger_update | A configuração de um stream é editada. |
trigger_delete | Um stream é excluído. |
trigger_fetch | Um stream é consultado (operação legada). |
trigger_advance | Um stream é avançado. |
trigger_reset | Um stream é redefinido. |
trigger_fetch_gx | Um fluxo de extração generativo é consultado (operação legada). |
trigger_get_results | Um stream é consultado. |