Implementar Data 360 para Agentforce
Objetivos de aprendizaje
Después de completar esta unidad, podrá:
- Explicar cómo preparar los datos para Agentforce.
- Describir cómo crear un agente que aproveche los datos unificados y transformados de Data 360.
Comprender los requisitos de datos
Antes de implementar Data 360, tiene que entender los requisitos de datos de su proyecto. Sirve revisar los pasos de preparación de datos y las preguntas para tener en cuenta.
Pasos de preparación de datos | Preguntas para tener en cuenta |
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Esta tabla no es integral. Obtenga más información en la unidad Preparar los datos del módulo AI + Datos: Planificación del proyecto.
En la próxima sección, siga a NTO mientras la compañía identifica, conecta y procesa los datos para su proyecto de Agentforce.
Configurar Data 360 para los agentes
NTO quiere crear un agente que responda preguntas relacionadas con problemas de productos. NTO tiene pensado fundamentar sus solicitudes con la RAG avanzada de Data 360. Siga a Pía, la arquitecta de NTO, mientras configura Data 360 y crea un agente a partir de la preparación de datos. Estos son los pasos iniciales que realiza.
- Habilita y aprovisiona Data 360 en una organización.
- Configura los usuarios de Data 360.
- Busca datos sobre casos de clientes e identifica su fuente.
En Service Cloud, NTO almacena datos de casos de clientes. Estos son algunos ejemplos de casos de distintos clientes.
- Caso 1: Estilo de pantalón 1068 es demasiado corto
- Caso 2: Estilo de pantalón 2000 es demasiado largo
- Caso 3: Reloj deportivo no carga rápido
- Ahora, es el momento de crear una transmisión de datos que introduzca los datos de casos de Service Cloud en Data 360. Los datos de casos se almacenan en el objeto de lago de datos (DLO) Case (Caso).
- Pía usa una transformación de datos por lotes para resolver problemas de datos, como formatos o nombres incoherentes. Los datos transformados se almacenan en el DLO Cleaned Case (Caso limpio).
- Luego, agrega asignaciones entre Caso limpio (DLO) y el objeto de modelo de datos (DMO).
- Ahora es el momento de crear y ejecutar un conjunto de reglas de resolución de identidad para vincular casos con el perfil unificado del cliente.
Ahora, Pía conoce más el contexto de cada caso. Por ejemplo, Pía ve que el Caso 1 sobre los pantalones que son demasiado cortos proviene de Rachel Rodríguez. El perfil unificado de Rachel incluye su altura, 1,70 m. Pía también ve que el Caso 2 sobre los pantalones demasiado largos proviene de un cliente cuya altura es 1,65 m. Con este contexto, el agente puede ofrecer respuestas más pertinentes y eficaces.
Con los datos introducidos, transformados y unificados, Pía está preparada para configurar RAG.
- Crea un índice de búsqueda del DMO Case (Caso) y un índice de búsqueda del DMO Unified Individual (Individuo unificado).
Estos índices se usarán para impulsar RAG en su agente. Data 360 crea un recuperador de forma automática para cada índice, que funciona como puente entre los índices de búsqueda y las plantillas de solicitud.
De forma opcional, Pía puede crear un recuperador combinado. Obtenga más información en Crear un recuperador combinado.
- Ahora, Pía crea una plantilla de solicitud que llama al recuperador combinado o ambos recuperadores individuales.
El recuperador completa la solicitud con la información más pertinente. La plantilla de solicitud de Pía analiza la pregunta del cliente y usa su base de conocimientos (datos de casos existentes y perfiles unificados) para formular una respuesta.
Es el momento de usar la plantilla de solicitud en un agente. Pía:
- Crea un agente nuevo a partir de una plantilla de Agente de servicio de Agentforce.
- Crea un conjunto de permisos que incluye acceso al Generador de solicitudes, el DMO Case (Caso) y el DMO Unified Individual (Individuo unificado). A continuación, asigna el conjunto de permisos al usuario agente.
- Crea una acción de agente con el nombre Responder preguntas con caso que usa la plantilla de solicitud.
- Agrega un tema al usuario agente.
- Agrega la acción Responder preguntas con caso al tema.
- Activa y prueba el agente.
Por ejemplo, Pía le pregunta al agente: “Tengo piernas largas y mido 1,70 m. ¿Qué tipo de pantalón me recomiendas y no me recomiendas?” El agente responde: “Los clientes con alturas parecidas informan que el estilo 1068 es demasiado corto. Según los clientes, el estilo 2000 es más largo. Recomiendo el estilo 2000 y no recomiendo el estilo 1068”.
Después de otra ronda de pruebas y ajustes a la solicitud, Pía y su equipo están satisfechos con su desempeño. NTO agrega su agente a los canales de clientes para implementarlo y ponerlo en funcionamiento. Después de la implementación, el equipo se asegura de supervisarlo y perfeccionarlo de forma constante. Recuerde seguir estas mejores prácticas una vez que empiece a usar su agente.
- Supervise la traza de auditoría y proporcione comentarios a sus agentes.
- Modifique las solicitudes para abarcar los comentarios más fundamentales.
- Supervise el desempeño con los tableros de Agentforce Analytics.
- Actualice su implementación de RAG para mantener actualizadas las fuentes de datos de sus agentes.
Finalización
En este módulo, aprendió cómo Data 360 admite capacidades de Agentforce y la diferencia entre habilitar e implementar Data 360. Si bien habilitar Data 360 permite aprovechar algunas capacidades, como la Capa de confianza de Einstein y RAG con la biblioteca de datos de Agentforce, implementar Data 360 es el siguiente paso esencial debido a sus beneficios.
Data 360 implementado brinda a los agentes una base de datos unificada que amplía su conocimiento más allá de Salesforce. Además, las soluciones de RAG creadas en Data 360 tienen contexto de perfiles unificados, usan datos procesados con anterioridad y transformados, y admiten varios tipos y fuentes de datos. Cuando se implementa Data 360, los agentes aprovechan las capacidades en tiempo real y acceden a datos de copia cero externos para ampliar su potencial.
Siguió a NTO mientras preparó sus datos, implementó Data 360 para Agentforce y creó un agente de servicio que usa perfiles unificados para ofrecer respuestas eficaces. Ahora está preparado para implementar Data 360 para Agentforce en su negocio.
Recursos
- Ayuda de Salesforce: Gestionar índices de búsqueda
- Ayuda de Salesforce: Transformaciones de datos por lotes
- Ayuda de Salesforce: Crear un agente desde una plantilla de Agente de servicio de Agentforce
- Ayuda de Salesforce: Las mejores prácticas para los permisos de usuario agente
- Ayuda de Salesforce: Implementar su agente en los canales
- Trailhead: Data 360: Tomar medidas a partir de datos