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- 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
- Migration Guide: Exchange Web Services (EWS) to Microsoft Graph API
- 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
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Guia do usuário do Communications Mining
Última atualização 18 de mar de 2026
Habilitação da extração generativa
Observação:
- Você precisa de permissões de Revisar e Rótulo para configurar e validar quaisquer extrações.
- Se você definiu quaisquer campos de extração em qualquer um dos seus rótulos, você terá automaticamente a Extração generativa (GenEx) habilitada.
- Se você anotou anteriormente campos gerais enquanto o GenEx não estava habilitado, você precisa fornecer novas anotações para campos de extração, para que o modelo possa reconhecer a relação entre seus campos e rótulos.
- Avoid switching back and forth between the UiPath Helix Extractor 1.0 (IXP-Comms) LLM and the Generative Extraction LLM, as it can complicate tracking and managing the LLM version used for training each model. Find more information on the LLMs in the sections that follow.
Para habilitar a Extração generativa, siga estas etapas:
- Configure at least one extraction field in the Taxonomy tab, under Settings.
- Depending on which LLM you want to use, UiPath Helix Extractor for Comms LLM or Generative Extraction LLM, in the Dataset tab:
- To the UiPath Helix Extractor for Comms LLM, disable the Use external generative AI features option. To use the Generative Extraction LLM, enable the Use external generative AI features option, and then enable Use V2 generative extraction model.
Disponibilidade regional
A Extração generativa está atualmente disponível nas seguintes regiões: EUA, Europa, Japão, Canadá e Austrália.
Observação:
For the US GxP, Canada, and Australia, Generative Extraction and extraction fields are available exclusively through the preview extraction model, which uses the UiPath Azure OpenAI endpoints. This feature is enabled by default in datasets from these regions you enable Use generative AI features. Datasets with disabled generative AI features remain unaffected.