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Communications Mining 用户指南

上次更新日期 2025年10月6日

正在生成提取内容

先决条件

注意:选择一个没有性能指标或警告,并且具有适合您的用例的精度或召回级别的标签。

需要“提取验证”流程,以通过“验证”了解这些提取的性能。

决定要训练的提取。“报告” > “对账单”是要训练架构的示例。

要自动执行此流程,请提取以下数据点以输入到下游系统中:​



注意:这仅适用于在“探索”中训练时。在训练中,选择加入提取训练批次会预加载提取内容。

根据需要使用此训练模式,以将每次提取(即分配给标签的一组字段)的训练示例数量增加到至少 25 个。这使模型能够准确估计提取的性能。

重要提示:如果您使用Preview LLM ,我们建议在每个字段达到 25 个示例后停止添加更多示例。 这足以满足上下文学习和验证的需求,更多示例不会提高性能。

步骤

要生成提取,请按照以下步骤继续操作:

  1. 导航至探索选项卡。
  2. 选择“标签” ,然后选择要在其上生成提取内容的标签。


  3. 选择“预测提取” ,这将在“探索”中按页生成提取。这意味着它会将预测应用于给定页面上的所有注释。。

    注意:每次转到下一页时,您都需要再次选择“预测提取操作”。

    此外,您可以通过选择“注释字段” ,然后选择“预测提取”,在单个注释级别生成提取内容。有关更多详细信息,请参阅预测提取



  4. 进行提取预测后,如果模型在注释中选取了字段提取内容,它会在文本中高亮显示相关跨度。模型会在侧面板中显示提取的值。要了解如何验证预测值,请查看验证和注释生成的提取



预测提取

本节介绍在预测提取时会发生的情况:

  • 该模型使用生成式模型,会映射您先前在提取架构中定义的每个数据点,以将其与意图(即标签)相关联。
  • 它提取这些内容并以结构化架构返回,以供 SME 检查和确认。
  • 结构化架构旨在实现更复杂的自动化,并在 API 中以 JSON 格式进行结构化,以供任何下游自动化使用。

  • 先决条件
  • 步骤
  • 预测提取

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