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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
- 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
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Guia do usuário do Communications Mining
Última atualização 1 de abr 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.
- Evite alternar entre o UiPath Helix Extractor 1.0 (IXP-Comms) LLM e o Generative Extraction LLM, pois pode complicar o rastreamento e o gerenciamento da versão do LLM usada para treinar cada modelo. Encontre mais informações sobre os LLMs nas seções a seguir.
Para habilitar a Extração generativa, siga estas etapas:
- Configure pelo menos um campo de extração na guia Taxonomia , em Configurações.
- Dependendo de qual LLM você deseja usar, UiPath Helix Extractor para Comms LLM ou Generative Extraction LLM, na guia Conjunto de dados :
- Para o UiPath Helix Extractor para o Comms LLM, desabilite a opção Usar recursos de IA generativa externa . Para usar o LLM de extração generativa, habilite a opção Usar funcionalidades de IA generativa externa e, em seguida, habilite o modelo de extração generativa Usar V2.
Disponibilidade regional
A Extração generativa está atualmente disponível nas seguintes regiões: EUA, Europa, Japão, Canadá e Austrália.
Observação:
Para a GxP dos EUA, Canadá e Austrália, Extração generativa e campos de extração estão disponíveis exclusivamente por meio do modelo de extração de visualização, que usa os pontos de extremidade do UiPath Azure OpenAI. Essa funcionalidade é habilitada por padrão em conjuntos de dados dessas regiões que você habilita Usar recursos de IA generativa. Os conjuntos de dados com funcionalidades de IA generativa desabilitadas permanecem inalterados.