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
- 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
- Dados de chamadas e chat de treinamento
- 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 7 de out de 2025
/api/v1/datasets/<project>/<dataset_name>/streams/<stream_name>/reset
/api/v1/datasets/<project>/<dataset_name>/streams/<stream_name>/reset
Permissões necessárias: consumir fluxos, exibir rótulos.
- Bash
curl -X POST 'https://<my_api_endpoint>/api/v1/datasets/project1/collateral/streams/dispute/reset' \ -H "Authorization: Bearer $REINFER_TOKEN" \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{ "to_comment_created_at": "2020-06-03T16:05:00" }'
curl -X POST 'https://<my_api_endpoint>/api/v1/datasets/project1/collateral/streams/dispute/reset' \ -H "Authorization: Bearer $REINFER_TOKEN" \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{ "to_comment_created_at": "2020-06-03T16:05:00" }' - Nó
const request = require("request"); request.post( { url: "https://<my_api_endpoint>/api/v1/datasets/project1/collateral/streams/dispute/reset", headers: { Authorization: "Bearer " + process.env.REINFER_TOKEN, }, json: true, body: { to_comment_created_at: "2020-06-03T16:05:00" }, }, 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/datasets/project1/collateral/streams/dispute/reset", headers: { Authorization: "Bearer " + process.env.REINFER_TOKEN, }, json: true, body: { to_comment_created_at: "2020-06-03T16:05:00" }, }, 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/datasets/project1/collateral/streams/dispute/reset", headers={"Authorization": "Bearer " + os.environ["REINFER_TOKEN"]}, json={"to_comment_created_at": "2020-06-03T16:05:00"}, ) 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/datasets/project1/collateral/streams/dispute/reset", headers={"Authorization": "Bearer " + os.environ["REINFER_TOKEN"]}, json={"to_comment_created_at": "2020-06-03T16:05:00"}, ) print(json.dumps(response.json(), indent=2, sort_keys=True)) - Resposta
{ "sequence_id": "4LvtenIBAAA=", "status": "ok", "stream": { "created_at": "2019-08-03T12:30:00.123456Z", "dataset_id": "abcdef0123456789", "description": "Used by ACME RPA to create tickets for disputes.", "id": "0123456789abcdef", "model": { "version": 8 }, "name": "dispute", "title": "Collateral Disputes", "updated_at": "2019-08-03T12:30:00.123456Z" } }
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Um fluxo pode ser redefinido para mover sua posição para trás ou para frente no tempo, seja para repetir comentários retornados anteriormente ou para ignorar comentários. O carimbo de data/hora usado para redefinir um stream se refere ao horário em que os comentários foram carregados (ou seja, a propriedade
created_at
do comentário, em vez de sua propriedade timestamp
).
Nome | Tipo | Required | Descrição |
---|---|---|---|
to_comment_created_at | String | sim | Um carimbo de data/hora ISO-8601. |
A resposta conterá o
sequence_id
correspondente à nova posição do fluxo.