Agentforce テスト センターは、エージェントのパフォーマンスを検証するための Agentforce Studio のツールです。

Universal Containers (UC) は、Salesforce の生成 AI 機能を使用する際のデータ プライバシー、特にサードパーティの LLM によるデータへのアクセスやデータ保持の防止について懸念を抱いています。
Einstein Trust Layer のゼロデータ保持ポリシーは、次のことを保証することでこれらの懸念に対処するように設計されています。
サードパーティの LLM によるトレーニングや製品の改善にはデータは使用されません。
顧客の Salesforce 組織外にはデータは保存されません。
LLM プロバイダーは顧客データにアクセスできません。
このポリシーは、生成 AI 機能を活用しながらデータを安全に保つという UC の要件に完全に一致しています。
Prompt Defense と Data Masking もセキュリティ機能ですが、サードパーティのデータ アクセスと保持に関する懸念に直接対処するものではありません。

AgentForceの検索最適化ガイドによると、「パッケージ」のように複数の概念を指す可能性のある曖昧な検索語句を扱う場合、ハイブリッド検索の使用が推奨されています。このドキュメントでは、ハイブリッド検索を次のように定義しています。「キーワードベースの精度とセマンティックエンベディングを活用し、文脈上の意図を捉える複合的な検索手法。」
このアプローチは、正確な用語の精度を維持しながら高い再現率を保証します。」この方法により、AgentForceは、キーワードベースの精度を維持しながら、セマンティックコンテキストを使用して意味を解釈することで曖昧さを解決し、決定論的なマッチングを実現します。ガイドにはさらに、「ハイブリッド検索は、特にマルチドメインまたは曖昧なクエリにおいて、コンテキスト理解と正確な用語の精度の最適なバランスを提供します」と記載されています。対照的に、セマンティック検索のみでは、適切なコンテキストがないと用語を誤って解釈する可能性があり、キーワード検索のみでは意味を区別するためのコンテキスト推論が不足しています。したがって、オプションAは、Salesforceが文書化した検索精度とコンテキスト関連性に関するベストプラクティスと一致しています。

ライブ Salesforce CRM データに基づいて応答することで、エージェントは最新かつ正確な情報を使用できます。