AI スペシャリストは、ユーザー関連リストを使用して新しいプロンプト テンプレートをグラウンディングしたいと考えています。プロンプト テンプレートのグラウンディングには、応答を生成するときに、関連リストのデータを使用して、大規模言語モデル (LLM) にコンテキストまたは追加情報を提供することが含まれます。
重要な考慮事項:
* プロンプトテンプレートでサポートされていない関連リスト:
* 制限: ユーザー関連リストは、基盤構築の目的でプロンプト テンプレートではサポートされていません。
* 理由: Salesforce では、データのセキュリティと整合性を維持するために、プロンプト テンプレートで特定のオブジェクトと関連リストを使用することを制限しています。ユーザー オブジェクトには機密情報が含まれることが多く、厳格なアクセス制御の対象となります。
* 影響: プロンプト テンプレートでユーザー関連リストを使用しようとすると、システムがサポートしていないため、期待どおりに動作しません。
オプション A と B が間違っている理由:
* オプション A (ユーザー関連リストにすべて表示アクセス権が必要です):
* 誤り: 「すべて表示」アクセス権があっても、プロンプト テンプレートではユーザー関連リストはサポートされません。
* セキュリティ上の懸念: ユーザー オブジェクトにすべて表示アクセス権を付与することは重大なセキュリティ リスクとなるため、推奨される方法ではありません。
* オプション B (ユーザー関連リストをレコード ページに含める必要があります):
* 誤り: レコード ページにユーザー関連リストを含めても、プロンプト テンプレートでの可用性には影響しません。
* 関連性なし:レコード ページに関連リストを配置しても、プロンプト テンプレートでシステムがそれにアクセスする機能は変わりません。
参考文献:
* Salesforce AI スペシャリストドキュメント - プロンプトテンプレートの制限:
* プロンプト テンプレートでサポートされていないオブジェクトと関連リストの詳細を示します。
* Salesforce ヘルプ - プロンプト テンプレートでのデータ アクセス:
* データ アクセスとセキュリティの考慮事項がプロンプト テンプレート内のオブジェクトの使用にどのように影響するかについて説明します。
* Salesforce Trailhead - プロンプト テンプレートの基礎を理解する:
* グラウンディングプロンプトテンプレートとそれに伴う制限についての洞察を提供します。
結論：
ユーザー関連リストはプロンプト テンプレートでサポートされていないため、AI スペシャリストは代替アプローチを検討する必要があります。サポートされているオブジェクトまたは関連リストを使用するようにプロンプ​​ト テンプレートを再設計するか、Salesforce のデータ アクセス ポリシーに準拠しながら必要なユーザー情報を組み込む他の方法を検討する必要があるかもしれません。

Einstein Copilot は、行動、好み、購入履歴などの顧客データに基づいて、パーソナライズされた AI 駆動型コンテンツの生成を支援するように設計されています。Universal Containers のマーケティング チームにとって、これは動的で関連性の高いメール コンテンツを作成するための完璧なソリューションです。Einstein Copilot を活用することで、各顧客がカスタマイズされたコミュニケーションを受け取ることができるようになり、エンゲージメントとコンバージョン率が向上します。
オプション A が正解です。Einstein Copilot は、顧客に関する包括的なデータに基づいて、リアルタイムでパーソナライズされたコンテンツを生成するのに役立ちます。
オプション B は、Einstein Analytics または Marketing Cloud Intelligence に関するものであり、オプション C は自動化を扱いますが、これは Einstein Copilot の主な焦点ではありません。
参照：
Salesforce Einstein Copilot の概要: https://help.salesforce.com/s/articleView?id=einstein_copilot_overview.htm

実際のユーザーの複数の発話を理解し、カスタム コパイロット アクションをアクティブ化する前に正しいアクションが選択されていることを確認するには、Copilot Builder というツールが推奨されます。このツールを使用すると、AI スペシャリストはユーザーの入力に応じて会話アクションを設計およびテストできるため、コパイロットがさまざまなユーザーのクエリやフレーズを正確に処理できるようになります。Copilot Builder は、実際の発話に基づいてアクションをテスト、改良、改善する機能を提供します。
* オプション C は正解です。Copilot Builder は会話アクションの構成とテスト用に設計されています。
* オプション A (モデル プレイグラウンド) は、ユーザーの発話ではなく、モデルのテストに使用されます。
* オプション B (Einstein Copilot) は会話型インターフェースを指しますが、アクションの設計とテストには適したツールではありません。
参考文献:
* Salesforce Copilot Builder の概要:https://help.salesforce.com/s/articleView?id=sf.
アインシュタイン副操縦士ビルダー.htm

Universal Containers は、エージェントがチャット中によくある質問に対する定型的な回答を入力する時間を最小限に抑え、ケース フィールドの値を提案することでチャット後の分析を減らすことで、エージェントの全体的な処理時間を短縮することを目指しています。
これらの目的を達成するには、Einstein Reply Recommendations と Case Classification の組み合わせが最も適切なソリューションです。
1. アインシュタインの返信の推奨事項:
* 目的: 過去のチャット データと一般的な顧客の問い合わせに基づいて最適な応答を提案することで、エージェントがライブ チャット中に迅速に応答できるようにします。
* 機能性:
* リアルタイムの提案: チャット セッション中にエージェントに推奨される返信のリストを提供し、手動で入力することなく、最も適切な応答をすばやく選択できるようにします。
* カスタマイズ: 管理者はモデルを構成およびトレーニングして、推奨事項が適切かつ正確であることを確認できます。
* 利点: エージェントが定型的な回答を入力するのに費やす時間が大幅に短縮されるため、効率が向上し、処理時間が短縮されます。
2. ケース分類:
* 目的: AI によって識別された履歴データとパターンに基づいて、ケース フィールドの値を自動的に提案または入力します。
* 機能性:
* フィールド予測: 新しいケースが作成されたときに、選択リスト フィールド、チェックボックス フィールドなどの値を予測します。
* 自動化: フィールドを自動入力したり、エージェントが承認するための提案を提供するように設定できます。
* 利点: 分類とフィールド入力プロセスを自動化することで、エージェントがチャット後の分析とデータ入力に費やす時間を短縮します。
オプション A と B があまり適していない理由:
* オプション A (Einstein サービスの返信と作業概要):
* Einstein サービス返信:返信の推奨事項に似ていますが、通常はライブ チャットではなく電子メールに使用されます。
* 作業概要: 顧客とのやり取りの概要を提供しますが、フィールド値の提案には役立ちません。
* オプション B (Einstein Reply の推奨事項とケースの概要):
* ケースの概要: ケースの詳細の概要を生成しますが、フィールド値の提案には役立ちません。
参考文献:
* Salesforce AI スペシャリスト ドキュメント -Einstein Reply の推奨事項:
* 返信の推奨事項が、ライブ チャット中にエージェントが迅速に応答できるようにどのように役立つかを詳しく説明します。
* Salesforce AI スペシャリストドキュメント -Einstein ケース分類:
* ケース分類がフィールド値を予測して提案し、ケース管理を効率化する方法について説明します。
* Salesforce Trailhead - AIでサービスを最適化:
* サービスの効率を高める AI 機能の概要を説明します。

Einstein Studio の Bring Your Own Large Language Model (BYO-LLM) 機能により、組織は Salesforce エコシステム内で外部の大規模言語モデル (LLM) を統合して使用できるようになります。
Universal Containers はこの機能を活用して、外部 LLM と接続してプロンプトをグラウンディングし、カスタム AI モデルのユースケースと Salesforce データとのシームレスな統合を可能にします。
* Einstein Studio には外部モデルを操作するための組み込み機能が用意されているため、オプション B が正しい選択です。
* オプション A では Apex の使用が推奨されていますが、BYO-LLM 機能により、より合理化されたソリューションが提供されます。
* オプション C はフローおよび外部サービスに重点を置いていますが、これはデータ統合に関するものであり、LLM での作業には適していません。
参考文献:
* Salesforce Einstein Studio BYO-LLM ドキュメント: https://help.salesforce.com/s/articleView?id=sf.
アインシュタインスタジオllm.htm