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- 简介
- 访问控制和管理
- 管理来源和数据集
- 模型训练和维护
- 生成式提取
- 概述
- 比较 CommPath 和预览版 LLM
- 配置字段
- 提取字段类型筛选
- 正在生成提取内容
- 验证生成的提取并为其添加注释
- 最佳实践和注意事项
- 了解提取和提取性能的验证
- 常见问题 (FAQ)
- 使用分析和监控
- Automation and Communications Mining™
- 开发者
- 许可
- 常见问题及解答
Communications Mining 用户指南
上次更新日期 2025年10月20日
要生成提取，您可以从以下不同的可用 LLM 中进行选择：
- CommPath 法学院
- 预览 LLM
以下各节概述了决定使用 LLM 时的一些注意事项。如果您的用例需要为每条消息提取 30 个以上的字段，建议您使用Preview LLM 。
- 利用 UiPath™ 专有的 LLM，针对通信数据进行了微调。
- 限制为每条消息提取大约 30 个字段。
- 延迟少于Preview LLM 。
- 您可以根据自己的数据对其进行微调。
- 在提高 CommPath 的性能方面，包括可提取的字段数量 和模型的推理速度 方面，这是一个高优先级。
- 与Preview LLM相比，提供特定的出现置信度。。 有关更多详细信息，请查看使用生成式提取实现自动化。
- 利用 Azure OpenAI GPT 模型作为底层 LLM。
- UiPath™ 无法保证正常运行时间，因为这完全取决于 Azure OpenAI 端点。如果端点关闭或超载，UiPath 无法保证可用性。
- 您可以为每条消息提取 30 多个字段。
- 与 CommPath LLM 相比，延迟时间更长。
- 仅限上下文学习。
注意：使用上下文学习时，平台只能从您的提示中学习。Communications Mining™ 可以在一定程度上自动优化提示，但模型不会从用户主导的任何验证中学习。
使用下图所示的设置选择要用于生成式提取的 LLM。
默认情况下启用CommPath LLM 。要启用Preview LLM ，请确保启用“使用生成式 AI 功能”和“使用预览生成式提取模型” 。
如果“使用预览生成式提取模型”开关已关闭，则意味着您正在使用 CommPath LLM。
打开“使用生成式 AI 功能”和“使用预览生成式提取模型”开关意味着平台在提取过程中使用 UiPath Azure OpenAI 端点。
- 开始使用CommPath LLM训练您的提取。
- 如果提取正确提取，请继续使用CommPath LLM训练提取 。如果没有，由于每条消息中包含大量字段或大型表格，请切换到Preview LLM 。
要确定提取是否正确预测，请检查 验证 页面上的 生成提取 选项卡中的验证统计信息。如果提取的精度和召回率适合您的用例，请继续使用CommPath LLM 。
如果CommPath LLM 未按预期提取任何数据点，请执行以下操作：
- 转到模型，然后选择最新模型版本的“固定”，以固定当前模型版本。
- 联系您的 UiPath™ 代表，并记下提取效果不佳的模型版本。您的 UiPath 代表将直接与 Communications Mining™ 产品团队合作，以调查并实施改进。简介：
- 如果您使用预览版 LLM ，请继续以训练CommPath LLM的方式训练模型。 仔细检查，并为每个提取内容提供正确的示例。
注意：当您选择“预览”模型时，系统只会针对生成式提取训练该模型，而不会同时训练 CommPath 模型。这有助于更快地训练和验证预览模型用户。如果切换到 CommPath，则在训练完 CommPath 模型版本之前， Preview LLM将继续提供预测，反之亦然。
