- 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
- Carregamento de um arquivo PST
- 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
- Tags de transformação de email
- 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
- Guia de migração: Exchange Web Services (EWS) para a API do Microsoft Graph
- 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
Exclua dados em massa do Communications Mining usando a CLI, a partir de uma única origem ou bucket por intervalo de tempo ou em conjuntos de dados inteiros com retenção baseada na idade.
A CLI fornece três maneiras de excluir dados em massa, por exemplo ao limpar dados históricos ou aplicar uma política de retenção.
| Command | Escopo | USE-O PARA |
|---|---|---|
re delete bulk | Uma origem | Excluindo comentários por intervalo de tempo |
re delete bulk-emails | Um bucket | Excluindo emails brutos por intervalo de tempo |
re prune | Cada origem e bucket nos conjuntos de dados que você lista | Aplicação da retenção baseada em idade a um conjunto de dados, comentários e e-mails brutos juntos |
re delete bulk e re delete bulk-emails são excluídos assim que você os executa. Não há solicitação de confirmação, nenhuma simulação e nenhum backup — faça um você mesmo primeiro. re prune faz backup apenas do que ele exclui.
Esta seção pressupõe que você já instalou e configurou a CLI. Você precisa de permissões de leitura e exclusão em todos os projetos dos quais você está excluindo. A restauração de um backup também precisa de permissão para carregar comentários e e-mails e Conjunto de dados - Revisão para restaurar anotações.
Para as opções que um comando assume, execute re <command> --help ou consulte a referência do comando.
Para todos os três comandos, o período de tempo é baseado no campo timestamp do comentário ou e-mail, em vez da data e hora em que foi carregado no Communications Mining™.
Para re delete bulk e re delete bulk-emails, ambas as extremidades do intervalo são opcionais: não forneça nenhum e o comando cobrirá toda a origem ou o bucket. --from-timestamp é inclusivo; --to-timestamp é inclusivo para comentários e exclusivo para e-mails.
Fazendo backup dos dados antes de excluí-los
Antes de excluir ou modificar seus comentários, pode ser que você queira, opcionalmente, fazer backup dos comentários anotados para não perder acidentalmente o trabalho manual dos treinadores dos modelos:
re get comments \
<project_name/source_name> \
--dataset <project_name/dataset_name> \
--reviewed-only true \
--file <output_file_name.jsonl>
re get comments \
<project_name/source_name> \
--dataset <project_name/dataset_name> \
--reviewed-only true \
--file <output_file_name.jsonl>
Se a origem foi adicionada a vários conjuntos de dados, você deve executar o comando mencionado anteriormente para cada um desses conjuntos de dados.
Esse comando captura os comentários que --include-annotated=false mantém, não aqueles que uma exclusão remove. Para captura-los, exporte o mesmo intervalo que você está prestes a excluir: para uma origem, use re get comments com --from-timestamp e --to-timestamp conforme descrito em Download em lote e para um bucket:
re get emails \
<project_name/bucket_name> \
--from-timestamp FROM_TIMESTAMP \
--to-timestamp TO_TIMESTAMP \
--file <output_file_name.jsonl>
re get emails \
<project_name/bucket_name> \
--from-timestamp FROM_TIMESTAMP \
--to-timestamp TO_TIMESTAMP \
--file <output_file_name.jsonl>
O conteúdo do anexo é exportado apenas quando você passa --attachments true para re get comments e só é carregado novamente quando você passa --attachments <directory> para re create comments. Sem eles, um backup contém os metadados do anexo, mas não os próprios arquivos.
Exclusão de comentários de uma origem
Excluir anotações altera o desempenho do modelo.
Se os comentários que você deseja excluir tiverem sido adicionados a um ou mais conjuntos de dados onde poderiam ter sido anotados, a exclusão dos comentários anotados resultará em uma alteração do desempenho do modelo nesses conjuntos de dados daqui para frente. Os modelos publicados não serão afetados.
Opcionalmente, você pode configurar a CLI para ignorar comentários anotados.
O seguinte comando exclui todos os comentários em uma origem entre FROM_TIMESTAMP e TO_TIMESTAMP , excluindo comentários anotados. O carimbo de data/hora precisa estar no formato RFC 3339, por exemplo 1970-01-02T03:04:05Z.
re delete bulk \
--source <project_name/source_name> \
--include-annotated=false \
--from-timestamp FROM_TIMESTAMP \
--to-timestamp TO_TIMESTAMP
re delete bulk \
--source <project_name/source_name> \
--include-annotated=false \
--from-timestamp FROM_TIMESTAMP \
--to-timestamp TO_TIMESTAMP
Se tiver certeza de que deseja excluir comentários anotados, você pode definir --include-annotated=true.
Aqui, --include-annotated=false um comentário que é anotado em qualquer conjunto de dados que contém a origem, incluindo conjuntos de dados que você não pode ver. re prune usa uma regra mais restrita.
A exclusão de comentários não remove os emails brutos dos quais foram analisados.
Exclusão de emails de um bucket
Para excluir os próprios emails brutos, segmente o bucket por intervalo de tempo:
re delete bulk-emails \
--bucket <project_name/bucket_name> \
--from-timestamp FROM_TIMESTAMP \
--to-timestamp TO_TIMESTAMP
re delete bulk-emails \
--bucket <project_name/bucket_name> \
--from-timestamp FROM_TIMESTAMP \
--to-timestamp TO_TIMESTAMP
Isso exclui todos os emails no intervalo, incluindo emails que foram analisados em fontes diferentes daquela com a qual você está trabalhando. Os comentários já analisados desses emails não são excluídos.
Para excluir emails individuais, passe até 32 IDs de cada vez:
re delete emails \
--bucket <project_name/bucket_name> \
<email_id>...
re delete emails \
--bucket <project_name/bucket_name> \
<email_id>...
Sempre transmita pelo menos um id. Nem re delete emails nem re delete comments verificam uma lista vazia, e uma solicitação de exclusão que não carrega ids riscos de remover muito mais do que você pretendido — portanto, tome cuidado com espaços reservados não expandidos e variáveis de shell vazias.
Podendo dados antigos em um conjunto de dados
re prune aplica retenção baseada em idade em um ou mais conjuntos de dados em uma única execução, excluindo:
- Comentários mais antigos que o corte, de todas as origens nos conjuntos de dados que você listar.
- Emails mais antigos que o corte, de cada bucket dos quais essas origens leram.
O corte é o momento exato em que a execução começa, menos --older-than-days, em vez de um limite de dia corrido.
re prune exclui dados permanentemente. O backup que ele grava é a única maneira de desfazer uma execução e contém dados pessoais. Grave backups em um lugar seguro, mantenha-os seguros e sempre faça uma simulação primeiro.
Como uma execução de podar funciona
- Resolver escopo. Cada origem nos conjuntos de dados que você passa para
--datasetsestá no escopo, junto com cada bucket do qual essas origens leram. - Verifique se há origens compartilhadas. Se uma origem no escopo também pertencer a um conjunto de dados que você não listou, a execução será anulada e o nomeará. Apenas conjuntos de dados que você tem permissão para ler podem ser verificados.
- Confirmar. O comando resume o escopo e as ressalvas que se aplicam a ele e aguarda você.
--dry-rune-yignoram essa opção. - Faça backup. Primeiro, cada comentário revisado em cada conjunto de dados no escopo e, em seguida, os comentários e os emails selecionados para exclusão.
- Verifique e depois exclua. A execução verifica cada arquivo de backup na contagem de registros e soma de verificação no manifesto, e uma única incompatibilidade é anulada antes que algo seja excluído.
Uma simulação é interrompida após a etapa 4: ela grava um backup real e relata o que excluiria, mas não verifica nem exclui.
Execução de uma pod
Comece com --dry-run.
re prune \
--datasets <project_name/dataset_name> \
--older-than-days 730 \
--backup-dir <backup_directory> \
--dry-run
re prune \
--datasets <project_name/dataset_name> \
--older-than-days 730 \
--backup-dir <backup_directory> \
--dry-run
Quando as contagens estiverem certas, execute o mesmo comando --dry-run sem.
Por padrão, um comentário é mantido, independentemente da idade, se for revisado em um dos conjuntos de dados que você listou. Um comentário anotado apenas em um conjunto de dados que você não pode acessar não conta e é excluído. Transmita --include-annotated para excluir comentários antigos, estejam eles anotados ou não, tendo em mente o efeito no desempenho do modelo descrito acima.
Podendo uma única caixa de correio
--mailbox o que é excluído dos dados sincronizados de uma caixa de correio, o que é útil quando um bucket recebe mais de uma caixa de correio e apenas uma delas precisa de podação. A plataforma filtra emails no nome exato da caixa de correio. Os comentários são correspondidos, sem diferenciação entre maiúsculas e minúsculas, em sua propriedade Mailbox ID do usuário, que a análise de e-mail define apenas quando a tag de transformação da origem registra o nome da caixa de correio.
Um comentário que não carrega um Mailbox ID correspondente nunca é correspondido, portanto, se os comentários no escopo não carregarem essa propriedade, uma execução com escopo de caixa de correio não excluirá nenhum deles. Verifique a tag de transformação com re get sources antes de confiar em --mailbox.
--mailbox não restringe o backup da anotação.
O que o backup contém
Cada execução cria uma nova pasta em --backup-dir, nomeada após o horário UTC em que a execução começou. re prune nunca reutiliza uma pasta existente.
<backup_directory>/20260807T104500Z/
├── manifest.json
├── annotations/<dataset-id>/<source-id>.jsonl
├── deleted-comments/<source-id>.jsonl
└── deleted-emails/<bucket-id>.jsonl
<backup_directory>/20260807T104500Z/
├── manifest.json
├── annotations/<dataset-id>/<source-id>.jsonl
├── deleted-comments/<source-id>.jsonl
└── deleted-emails/<bucket-id>.jsonl
| PATH | Conteúdo |
|---|---|
manifest.json | Resumo da execução e o índice de cada arquivo de backup. |
annotations/ | Cada comentário revisado em cada conjunto de dados no escopo, com suas anotações, um arquivo por conjunto de dados e origem — não apenas os que estão sendo excluídos. |
deleted-comments/ | Os comentários selecionados para exclusão, um arquivo por origem, no mesmo formato re get comments que, mas sem suas anotações. |
deleted-emails/ | Os emails selecionados para exclusão, um arquivo por bucket, incluindo seu conteúdo MIME bruto. |
O manifesto registra os parâmetros da execução (run_id, cutoff, include_annotated, mailbox, datasets), o tamanho do conjunto de exclusão (comment_count, email_count) e para cada arquivo de backup, o resource abrange, seu caminho file relativo à pasta de backup, seu registro count e uma soma de verificação crc32.
comment_count e email_count são o tamanho do conjunto de exclusão que a execução selecionada. O manifesto é escrito antes que qualquer coisa seja excluído e não é atualizado posteriormente, portanto, ele não é um registro do que foi excluído com sucesso.
Restaurando a partir de um backup
A restauração é manual e usa os comandos re create comuns. Os arquivos de backup são nomeados por id: re get datasets, re get sources e re get buckets listam os ids ao lado dos nomes, e o manifesto fornece a origem ou o bucket que cada arquivo definido para exclusão abrange em seu campo resource. O count de cada arquivo no manifesto é quantos registros ele contém, que deve ser comparado com o que você restaurar.
Restaure os comentários excluídos na sua origem:
re create comments \
--source <project_name/source_name> \
--file <backup_directory>/<run_id>/deleted-comments/<source-id>.jsonl
re create comments \
--source <project_name/source_name> \
--file <backup_directory>/<run_id>/deleted-comments/<source-id>.jsonl
Uma podar padrão mantém os comentários anotados nos conjuntos de dados que você listou, então as anotações só precisam ser restauradas após uma execução com --include-annotated. Restaure-as a partir do backup da anotação — re create annotations lê esse arquivo e carrega apenas as anotações, deixando os próprios comentários inalterados:
re create annotations \
--source <project_name/source_name> \
--dataset <project_name/dataset_name> \
--file <backup_directory>/<run_id>/annotations/<dataset-id>/<source-id>.jsonl
re create annotations \
--source <project_name/source_name> \
--dataset <project_name/dataset_name> \
--file <backup_directory>/<run_id>/annotations/<dataset-id>/<source-id>.jsonl
Restaure os emails excluídos no bucket:
re create emails \
--bucket <project_name/bucket_name> \
--file <backup_directory>/<run_id>/deleted-emails/<bucket-id>.jsonl
re create emails \
--bucket <project_name/bucket_name> \
--file <backup_directory>/<run_id>/deleted-emails/<bucket-id>.jsonl
Um backup de anotação cobre todos os comentários revisados no conjunto de dados, não apenas os excluídos; portanto, ao restaurar, você reaplica as anotações como estavam no momento da execução. O trabalho de revisão feito desde a execução, em um comentário que está no backup, foi substituído.
Carregar emails brutos de volta para um bucket faz com que a plataforma os analise nas origens que lidam desse bucket, recriando comentários. Não restaure os emails e os comentários para a mesma origem, a menos que você pretenda. Se você restaurar os e-mails em vez dos comentários, aguarde os comentários reaparecerem antes de restaurar as anotações, que só podem ser aplicadas a comentários que já existem.
re create comments e re create emails são uploads, então a CLI pede seu consentimento com as cobranças da AI Unit para eles. re create annotations não é cobrado.
Limitações e ressalvas
Backup e restauração:
- Não é feito backup do conteúdo do anexo do comentário. Apenas os metadados do anexo são, portanto, o conteúdo do anexo não pode ser restaurado. É feito backup inteiro dos e-mails, então os anexos carregados em seu conteúdo MIME são preservados.
- As anotações de campos de extração descartados não são restauradas. Eles estão presentes no backup, mas o formato de carregamento não tem como reaplicá-los.
- Uma simulação grava um backup real. Ele lê todos os dados que excluiria e os grava em
--backup-dir; portanto, trate sua saída com a mesma segurança de qualquer outro backup.
Escopo e comportamento da exclusão:
- Apenas anotações em conjuntos de dados que você listou protegem um comentário. Um comentário anotado apenas em um conjunto de dados que você não pode acessar é tratado como não anotado: ele é excluído e essa anotação não é copiada.
- A exclusão de e-mails é do bucket inteiro por idade. Sem
--mailbox, todos os emails datados antes do corte são excluídos de cada bucket no escopo, incluindo emails que alimentam outras fontes ou conjuntos de dados, estejam eles ou não no escopo. - As origens fora dos conjuntos de dados listados estão fora do escopo. Seus comentários não são excluídos, mesmo quando os e-mails em seu bucket são. Isso pode deixar comentários cujo email bruto não existe mais.
- A verificação de origem compartilhada só vê o que você pode ler. Se uma origem no escopo também pertencer a um conjunto de dados em um projeto que você não puder acessar, esse conjunto de dados perderá os comentários excluídos aqui, e a execução não poderá avisar você.
- A exclusão não é transacional. Se falhar parcialmente, por exemplo, em um erro de rede, os dados já excluídos permanecerão excluídos. O backup está intacto; então, execute novamente o comando ou restaure a partir do backup.
- Fazendo backup dos dados antes de excluí-los
- Exclusão de comentários de uma origem
- Exclusão de emails de um bucket
- Podendo dados antigos em um conjunto de dados
- Como uma execução de podar funciona
- Execução de uma pod
- Podendo uma única caixa de correio
- O que o backup contém
- Restaurando a partir de um backup
- Limitações e ressalvas