Habilitar agentes de confianza con Data 360

Objetivos de aprendizaje

Después de completar esta unidad, podrá:

• Describir la función de Data 360 en la generación aumentada de recuperación.
  
• Explicar cómo Data 360 admite las pruebas, el monitoreo y las salvaguardas para los agentes.
  
• Explicar cómo Data 360 habilita Agentforce Analytics.
  

Explorar la importancia de un agente de confianza

Para los clientes, los agentes son la voz de su compañía, así que es esencial que los agentes estén fundamentados, cumplan con los estándares y sean responsables. Con Data 360, puede fundamentar las solicitudes en los datos empresariales con la generación aumentada de recuperación (RAG) y supervisar los agentes con el análisis de datos y las salvaguardas de IA. De este modo, garantiza que sus agentes sean más precisos y éticos. En esta unidad, descubra cómo Data 360 impulsa RAG, las salvaguardas de IA y el análisis de datos.

Aprender sobre la generación aumentada de recuperación

La RAG es una forma de fundamentar las demandas de las solicitudes a los modelos de lenguaje grandes (LLM). La fundamentación es cuando agrega información contextual específica a las solicitudes para mejorar la calidad, precisión y relevancia de los resultados generados con LLM. La RAG implica la recuperación de información relevante desde una base de conocimiento (mediante un recuperador), el aumento de la solicitud al combinar esta información con la solicitud original y la generación de una respuesta. De ahí el término RAG.

Estos son algunos términos clave para entender la RAG. Obtenga más información en Generación aumentada de recuperación: Vistazo rápido.

• Datos no estructurados: Son datos que no tienen un formato específico ni coherente y no se pueden almacenar fácilmente en una típica base de datos relacional. Después de introducir los datos no estructurados, fragméntelos para crear integraciones de vectores.
  
• Integraciones de vectores: Una representación numérica de datos no estructurados que las máquinas pueden leer. Las integraciones de vectores miden la similitud semántica de las distintas partes del texto para permitir que los resultados de las solicitudes de IA generativa y las búsquedas sean precisas y relevantes.
  
• Almacén de datos de vector: Un tipo de base de datos que está diseñada para almacenar integraciones de vectores.
  
• Índice de búsqueda:Una estructura de datos que almacena datos fragmentados y vectorizados que se pueden buscar y recuperar desde cualquier aplicación.
  
• Recuperador: El vínculo entre la solicitud y el índice de búsqueda. Los recuperadores buscan información relevante en fuentes de datos para aumentar la solicitud. Los recuperadores combinados son una recopilación de recuperadores individuales que dirigen las búsquedas en varias fuentes paralelas.
  

Existen dos opciones para implementar RAG en los agentes.

• Inicio rápido con la biblioteca de datos de Agentforce
  
• Configuración avanzada en Data 360
  

Profundicemos en cada opción.

Data 360 habilitado: Explore la biblioteca de datos de Agentforce

La biblioteca de datos de Agentforce (ADL, por sus siglas en inglés) es una solución de RAG preconfigurada de inicio rápido. Es la fuente de datos organizada y personal de sus agentes.

Cuando agrega una biblioteca de datos, ya sea en el Generador de agentes o desde Setup (Configuración), Salesforce crea una solución impulsada por RAG de forma automática con Data 360 mediante la configuración predeterminada para todos los componentes: almacén de datos vectorizados, índice de búsqueda y recuperador. Puede configurar y personalizar estos componentes de forma independiente.

Las ADL solo admiten datos no estructurados. Aquí tiene varios ejemplos.

• Artículos de Knowledge
  
• Archivos
  
• Búsqueda en Internet
  

Obtenga más información en Aspectos básicos de la biblioteca de datos de Agentforce.

Data 360 implementado: Personalice RAG por completo con la configuración de Data 360

Implementar RAG directamente en Data 360 lleva más tiempo, pero le brinda el control de la incorporación y el procesamiento de datos, una mayor variedad de fuentes de datos y mecanismos de recuperación precisos más allá de una búsqueda básica (como la búsqueda híbrida).

Con la configuración avanzada, puede fundamentar las solicitudes en todos los datos que se ingresaron en Data 360. Por ejemplo, introduzca registros CRM con campos de texto largo no estructurados y fragmente los datos. Luego, cree un almacén de datos de vector y un índice de búsqueda. Use el recuperador del índice de búsqueda para fundamentar las solicitudes. Cuando usa estas solicitudes en sus agentes, les ofrece una comprensión más integral de sus clientes y su organización. Puede permitir que sus agentes accedan a datos armonizados, datos con copia cero y datos en tiempo real, tanto estructurados como no estructurados.

RAG con gráficos de datos

Los registros de gráficos de datos proporcionan una vista reducida de los datos relacionados en la forma de cadena JSON que puede recuperar rápidamente. Por ejemplo, cree un gráfico de datos que modele las relaciones entre los perfiles de clientes y los detalles de pedidos de ventas. Luego, use el gráfico de datos para fundamentar las solicitudes de los agentes.

Estos son los principales beneficios de usar los gráficos de datos para la RAG.

• Se integran datos de varias fuentes, incluidos los datos CRM y datos de lagos externos a través de Copia cero, sin necesidad de crear un recuperador combinado.
  
• Se convierten datos al formato JSON, que mantiene los datos relacionales y es de fácil comprensión para los agentes.
  

Obtenga más información en Gráficos de datos en Data 360.

Vamos a resumir las diferencias entre las ADL y la configuración de Data 360 personalizable.

Data 360 habilitado: Garantice la seguridad con salvaguardas de IA

La IA necesita salvaguardas para proteger la seguridad de datos y mantener la interacción humana. Esto garantiza que el uso de IA cumple con las políticas de seguridad, privacidad, reglamentarias y de gobernanza de IA de su organización.

Las salvaguardas de Agentforce incluyen la Capa de confianza de Einstein y la ruta de comentarios y auditoría de la IA generativa. Estás funciones están impulsadas con Data 360. Agentforce también tiene sus propias salvaguardas. Obtenga información en IA agéntica de confianza.

Explorar la Capa de confianza de Einstein

La Capa de confianza de Einstein protege los datos del cliente mediante salvaguardas y funciones de seguridad sólidas, como la retención de datos cero, detección de toxicidad, recuperación de datos segura y fundamentación dinámica. Mejora la seguridad y precisión de los resultados mientras garantiza el uso responsable de los agentes de IA en el ecosistema de Salesforce.

Ruta de comentarios y auditoría de IA generativa

La ruta de auditoría proporciona los datos que necesita para realizar un seguimiento de las acciones y los resultados de un agente de IA. Estos datos se almacenan y analizan en Data 360.

• Id. de solicitud y datos de usuario
  
• Texto de solicitud y solicitud con PII enmascarada
  
• Puntuación de toxicidad y seguridad
  

Puede registrar comentarios sobre las respuestas del agente a través de la API de comentarios.

• Reacciones de pulgares para arriba y para abajo y texto de motivo
  
• Acciones de aceptar, volver a generar, modificar, rechazar o ignorar
  
• Respuesta final modificada que se usó
  

Data 360 habilitado: Explore Agentforce Analytics

Una vez que se implementan sus agentes, supervise su rendimiento con Agentforce Analytics. Los datos se almacenan y procesan en Data 360. Muestre los resultados con los tableros y reportes de Data 360.

Los tableros de información preconstruidos incluyen los siguientes datos.

• Enmascaramiento de datos
  
• Toxicidad en las respuestas
  
• Tendencias del usuario
  
• Tasas de aceptación
  

También puede crear sus propios tableros personalizados.

Data 360 habilitado frente a implementado

Vamos a resumir las funciones de habilitar e implementar Data 360.

Lo siguiente

Ahora conoce los distintos beneficios de la habilitación e implementación de Data 360 para Agentforce. También sabe cómo Data 360 impulsa las capacidades de Agentforce con datos unificados, RAG, salvaguardas de IA y análisis de datos. A continuación, aprenda cómo implementar Data 360 para Agentforce.

Recursos

• Ayuda de Salesforce: Uso de generación aumentada de recuperación
• Ayuda de Salesforce: Biblioteca de datos de Agentforce
• Ayuda de Salesforce: Gráficos de datos
• Ayuda de Salesforce: Capa de confianza de Einstein
• Ayuda de Salesforce: Datos de comentarios y auditoría de IA generativa
• Ayuda de Salesforce: Agentforce Analytics
• Trailhead: Introducción a los reportes de Data 360