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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
- Carregar um arquivo CSV para uma origem
- Preparando dados para carregamento de .CSV
- 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 20 de out de 2025
Importante: as informações de licenciamento nesta página se aplicam a você se você estiver no Flex. Se você estiver no Unified Pricing, consulte o Communications Mining™ Unified Pricing.
A tabela a seguir mostra as funcionalidades disponíveis no Communications Mining, dentro do IXP, com base no plano da plataforma:
| Recurso | Descrição da funcionalidade | Avaliação Basic | Avaliação Standard |
Avaliação empresarial | Básica | Padrão | Enterprise |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Dados de comunicações (Communications Mining™) | Acesso aos recursos do Communications Mining, exceto para CMEK. | Não | Não |
Sim | Não | Não | Sim |
| Chave de criptografia gerenciada pelo cliente (CMEK) por meio de armazenamento dedicado e de vários tenants | Armazenamento dedicado do Communications Mining, ou tenant para cliente, que habilita a CMEK.
Observação: você deve enviar uma solicitação para habilitar essa funcionalidade. Para obter mais detalhes, entre em contato com seu representante de vendas.
| Não | Não |
Por Solicitação | Não | Não | Por Solicitação |
Medição do consumo
A utilização do Communications Mining™ é medida com base na taxa de consumo de unidades.
Consumo de unidades
No Communications Mining, as unidades são consumidas quando os dados são carregados na plataforma, a uma taxa de 1 AI Unit por upload, da seguinte forma:
- Por mensagem criada, por exemplo, um comentário na API, como um e-mail.
- Por mensagem atualizada, se o texto dos dados foi modificado.
Observação: como os modelos do Communications Mining são treinados continuamente e as previsões são atualizadas automaticamente, você não é cobrado por previsão, mas por mensagem.
Será cobrado 1 AI Unit por mensagem para as seguintes operações:
- Carregar dados para a plataforma por meio da API.
- Carregamento de comentários ou e-mails brutos ( rotassync esync -raw-email).
- Buscar previsões para comentários ou emails brutos que não estão na plataforma (predictions e predictions-raw-email Routes).
- Carregando dados para a plataforma por meio da CLI.
- Carregar dados para a plataforma por meio de integrações.
- Sincronizando e-mails por meio da Integração do Exchange
- Sincronização de objetos do Salesforce por meio da Integração do Salesforce
- Carregar dados para a plataforma por meio da interface do usuário da plataforma.
Depois de carregada, o Communications Mining armazena as mensagens sem cobrança adicional por 2 anos.
Consumo de AI Units
Esta seção descreve como a medição e o carregamento para AI Units são determinados com base no tipo de operação que você realiza:
| Produto | Recursos | Detalhes da cobrança | Atividade ou modelo | AI Units consumidas |
|---|---|---|---|---|
| Extração inteligente (ixp) | Dados de comunicações (Communications Mining™) | Por mensagem carregada, modificada ou prevista | Classificação e extração | 1 |
