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Ce badge nécessite un nouveau terrain de jeu Einstein AI Playground personnalisé

Vous disposerez d'un délai limité pour obtenir ce badge et tout autre badge nécessitant un terrain de jeu Einstein AI Playground. Si vous manquez de temps, vous perdrez l'accès à ce terrain de jeu et devrez peut-être recommencer.

Premiers pas avec le Générateur de répliques

Objectifs d’apprentissage

Dans ce projet, vous apprendrez les compétences suivantes :

  • Créer et tester un modèle de réplique qui comprend des champs de fusion
  • Associer un modèle de réplique à un champ de texte pour la génération de champs
Remarque

Remarque

Vous souhaitez apprendre en français ? Commencez le défi dans un Trailhead Playground en français et utilisez les traductions fournies entre crochets pour naviguer. Copiez et collez uniquement les valeurs en anglais, car les validations de défi reposent sur les données en anglais. Si vous ne réussissez pas le défi dans votre organisation en français, nous vous recommandons (1) de définir le paramètre régional sur les États-Unis, (2) de définir la langue sur l’anglais en suivant les instructions ici, puis (3) de cliquer à nouveau sur le bouton « Vérifier le défi ».

Consultez le badge Trailhead dans votre langue pour découvrir comment profiter de l’expérience Trailhead traduite.

Rationalisation de la génération de contenu

Le générateur de répliques offre à votre organisation une façon simple de profiter des atouts de l’IA générative. Il vous aide à combiner des données existantes avec des instructions bien conçues pour créer des modèles de réplique. En un mot, les modèles de réplique sont utilisés pour créer des répliques, les messages envoyés aux grands modèles de langage (LLM) afin de générer du contenu.

Les modèles de réplique sont particuliers, car ils comprennent des espaces réservés pour des informations spécifiques relatives aux clients, aux produits, aux requêtes, etc. Chaque fois qu’un modèle de réplique est utilisé, il fusionne les données pour créer une réplique unique et personnalisée, et produire ainsi une réponse personnalisée. Et comme les modèles de réplique sont réutilisables, ils constituent un élément clé pour toute mise en œuvre d’outils d’IA à grande échelle. Pour une présentation plus détaillée des répliques et des modèles de réplique, consultez le badge Principes fondamentaux des répliques.

Dans ce projet, vous créerez un modèle de réplique, puis l’utiliserez pour obtenir des réponses à partir d’un LLM. Plus précisément, vous vous concentrez sur un scénario que tout le monde connaît bien : les requêtes de support client. Afin d’augmenter la productivité et la satisfaction client, vous souhaitez utiliser l’IA générative pour résumer en 100 mots environ les informations relatives à une requête. Cela permet aux agents d’être rapidement opérationnels et facilite l’identification des requêtes qui méritent une attention particulière.

Inscription à une organisation de test avec l’IA générative Einstein

Pour mener à bien ce projet, vous avez besoin d’un Playground personnalisé spécial à durée limitée disposant de l’IA Einstein et de nos données échantillon.

  1. Si vous ne l’avez pas déjà fait, cliquez sur la case Je peux recevoir un e-mail de réinitialisation de mot de passe au début de l’unité.
  2. Cliquez sur Create Playgound (Créer un Playground).
  3. Suivez les invites.
  4. Notez la date d’expiration de votre organisation et effectuez ce badge avant cette date.
Remarque

Ce Playground personnalisé est conçu pour fonctionner avec les défis de ce badge et n’est pas nécessairement compatible avec d’autres badges. Vérifiez toujours que vous utilisez le Trailhead Playground ou l’organisation spéciale que nous vous recommandons.

Si vous travaillez sur du contenu d’IA Einstein connexe dans Trailhead, vous pourriez également utiliser cette organisation pour les projets suivants :

Création d’un modèle de réplique de génération de champs

Dans ce projet, vous souhaitez qu’un résumé de la requête apparaisse dans un champ texte du dossier. Pour gagner un peu de temps, l’équipe Trailhead a déjà créé un champ nommé Quick Summary (Résumé rapide) et l’a ajouté à la présentation de page. À ce stade, il n’a rien de spécial, mais nous allons changer cela. Vous allez commencer par créer un modèle de réplique.

  1. Si vous n’avez pas encore ouvert votre organisation de test compatible avec l’IA Einstein, faites défiler la page jusqu’à la section Challenge (Défi) et cliquez sur Launch (Lancer) pour l’ouvrir.
  2. Cliquez sur Setup (Configuration), puis sur Setup (Configuration). La page Setup (Configuration) s’ouvre sous un nouvel onglet.
  3. Dans la zone Quick Find (Recherche rapide), saisissez einstein setup (configuration d’Einstein), puis cliquez sur Einstein Setup (Configuration d’Einstein).
  4. Activez Einstein en cliquant sur le commutateur. L’assistant est peut-être déjà activé si vous avez effectué le projet Prise en main rapide : projet Agentforce.

Le paramètre Turn on Einstein (Activer Einstein) possède un commutateur On-Off.

  1. Actualisez la fenêtre de votre navigateur pour que les nouveaux paramètres d’administration apparaissent maintenant qu’Einstein est activé.
  2. Dans la zone Quick Find (Recherche rapide), saisissez prompt (réplique), puis cliquez sur Prompt Builder (Générateur de répliques).
  3. Cliquez sur New Prompt Template (Nouveau modèle de réplique).
  4. Pour Product Template Type (Type de modèle de produit), sélectionnez Field Generation (Génération de champs).
  5. Pour Prompt Template Name (Nom du modèle de réplique), saisissez Quick Summary (Résumé rapide).
  6. Conservez le nom d’API : Quick_Summary.
  7. Dans Template Description (Description du modèle), saisissez A short summary of case details (Bref résumé des détails de la requête).
  8. Dans Object (Objet), recherchez et sélectionnez Case (Requête).
  9. Dans Object Field (Champ d’objet), recherchez et sélectionnez Quick Summary (Résumé rapide).
  10. Cliquez sur Next (Suivant).

Parfait, vous avez maintenant le début d’un modèle de réplique. Il est temps de le construire en rédigeant des instructions claires qui décrivent ce que vous attendez du LLM. Comme expliqué dans le badge Principes fondamentaux des répliques, vous pouvez ajouter plusieurs éléments afin d’obtenir de meilleurs résultats. Dans cet exemple, vous ajoutez l’objectif global, les limites de taille et quelques restrictions.

Écrire une bonne réplique est une forme d’art, c’est pourquoi, pour ce projet, nous vous proposons une réplique dont nous sommes sûrs des résultats.

  1. Collez le texte suivant dans l’espace de travail du modèle de réplique.
Summarize the concatenation of the contents of the comment bodies of COMMENTS along with
the text from SUBJECT, the case priority which is PRIORITY, and the case type which is TYPE.
Keep the response to a single short paragraph.
  1. Cliquez sur Save (Enregistrer).
  2. Dans la liste des modèles, choisissez OpenAI GPT 4.
    Le panneau Template Properties (Propriétés du modèle) affiche la liste des types de modèles et la liste des modèles disponibles.

Vous avez le choix entre plusieurs modèles dans votre organisation compatible avec l’IA Einstein, et OpenAI GPT 4 produit d’excellents résultats.

Cet exemple de texte comprend quelques espaces réservés en majuscules pour des éléments tels que la priorité des requêtes. Remplaçons-les par de véritables champs de fusion afin que le LLM puisse créer une réponse sur mesure pour différentes situations.

  1. Placez le curseur de la souris devant le mot PRIORITY (PRIORITÉ) dans l’espace de travail du modèle de réplique.

Le modèle d’invite dans l’espace de travail avec le texte de l’invite pré-rempli.

  1. Cliquez dans la zone Resource (Ressource) pour ouvrir la liste des ressources.
    Le menu Resources (Ressources) affiche les ressources Current Organization (Organisation actuelle), Current User (Utilisateur actuel) et Case (Requête).
  1. Cliquez sur Case (Requête), puis sur Priority (Priorité).
    Un champ de fusion est inséré sous forme de texte bleu.
  2. Supprimez PRIORITY (PRIORITÉ) pour ne laisser que le champ de fusion. Votre réplique doit se présenter comme suit :
    …the case priority which is Input:Case.Priority, and the case type… (…la priorité de la requête qui est Input:Case.Priority, et le type de requête…)

Répétez ensuite le processus pour remplacer les espaces réservés de texte COMMENTS (COMMENTAIRES), SUBJECT (SUJET) et TYPE.

  1. Placez le curseur de la souris devant COMMENTS (COMMENTAIRES).
  2. Cliquez dans la zone Resource (Ressource). Sélectionnez Case (Requête), puis cliquez sur CaseComments (Commentaires de la requête).
    Remarque : la couleur indique qu’il s’agit d’une liste associée. (La couleur du texte peut varier en fonction des paramètres de votre navigateur.)
  3. Supprimez COMMENTS (COMMENTAIRES) pour ne laisser que le champ de fusion. Voici maintenant son apparence :
    Summarize the concatenation of the contents of the comment bodies of RelatedList:Case.CaseComments.Records along with the text… (Résume la concaténation du contenu des corps de commentaire de RelatedList:Case.CaseComments.Records; ainsi que le texte…)
  1. Placez le curseur de la souris devant SUBJECT (SUJET).
  2. Cliquez dans la zone Resource (Ressource). Sélectionnez Case (Requête), puis cliquez sur Subject (Sujet).
  3. Supprimez SUBJECT (SUJET) pour ne laisser que le champ de fusion.
  4. Enfin, placez le curseur de la souris devant TYPE.
  5. Cliquez dans la zone Resource (Ressource). Sélectionnez Case (Requête), puis cliquez sur Case Type (Type de requête).
  6. Supprimez TYPE pour ne laisser que le champ de fusion.

Une fois les champs de fusion en place, votre modèle d’invite devrait ressembler à ceci :

Summarize the concatenation of the contents of the comment bodies of RelatedList:Case.CaseComments.Records along with the text from Input:Case.Subject the case priority which is Input:Case.Priority, and the case type which is Input:Case.Type. (Résume la concaténation du contenu des corps de commentaire de RelatedList:Case.CaseComments.Records, ainsi que le texte de Input:Case.Subject, la priorité de la requête qui est Input:Case.Priority et le type de requête qui est Input:Case.Type.)

Ta réponse doit tenir dans un seul paragraphe court.

Votre réplique s’appuie maintenant sur des données réelles. Simple, non ? Maintenant que votre modèle de réplique inclut des champs de fusion et de bonnes instructions, il est temps de le tester. Le générateur de répliques vous permet de tester facilement votre modèle de réplique avec des données réelles. Tout ce dont vous avez besoin est un enregistrement d’exemple d’où tirer les données.

  1. Dans la zone Related Record (Enregistrement associé), recherchez et sélectionnez la requête 00001002.
    Zone de saisie d’enregistrement associé correspondant à l’étape précédente.
  1. Cliquez sur Save & Preview (Enregistrer et prévisualiser).
  2. Cliquez sur Activate (Activer).

Voici le moment que vous attendiez. Vos instructions ont été envoyées au LLM et vous obtenez en réponse un résumé de la requête qui tient en quelques phrases. Votre résumé peut être un peu différent des exemples de ce projet. Ce n’est pas grave, il est normal que les LLM répondent à une même réplique de différentes manières.

Activation des formulaires dynamiques pour les requêtes

Votre modèle de réplique est prêt à être utilisé. La dernière étape consiste à mettre à jour la présentation de page afin que votre équipe de support client puisse utiliser ce nouveau modèle.

  1. Toujours sur la page du générateur de répliques, vérifiez que vous avez cliqué sur Activate (Activer).
  2. Fermez l’onglet Setup (Configuration) pour revenir à l’application Sales (Vente).
  3. Dans la barre de navigation, cliquez sur Cases (Requêtes) (il peut être nécessaire de cliquer sur More (Plus) pour trouver l’option).
  4. Cliquez sur la flèche orientée vers le bas située en regard de Recently Viewed (Récemment visualisé) et sélectionnez All Open Cases (Toutes les requêtes en cours).
  5. Cliquez sur la requête numéro 00001002.
  6. Cliquez sur Setup (Configuration) et sur Edit Page (Modifier la page).
  7. Dans la section Details (Détails), sélectionnez le composant Record Detail (Détails de l’enregistrement) [1].

Record Detail (Détails de l’enregistrement) dans la section Details (Détails)

  1. Avec Record Detail (Détails de l’enregistrement) sélectionné, cliquez sur Upgrade Now (Mettre à niveau maintenant) dans le panneau des propriétés pour effectuer la mise à niveau vers Dynamic Forms (Formulaires dynamiques).
  2. Cliquez sur Next (Suivant).
  3. Sélectionnez la présentation de page Case Layout (Présentation de requête).
  4. Cliquez sur Finish (Terminer).
  5. Dans la section Case Information (Informations sur la requête), cliquez sur le champ Quick Summary (Résumé rapide).
  6. Pour Prompt Template (Modèle de réplique), recherchez et sélectionnez Quick Summary (Résumé rapide).

La case de sélection du modèle d’invite correspondant aux étapes précédentes.

  1. Cliquez sur Save (Enregistrer), puis sur Activate (Activer).
  2. Cliquez sur le bouton Assign as Org Default (Attribuer par défaut pour l’organisation).
  3. Cliquez sur Next (Suivant), puis sur Save (Enregistrer).
  4. Cliquez sur la flèche de retour en haut à droite pour quitter le générateur d’applications Lightning.

Parfait, le champ Quick Summary (Résumé rapide) est prêt à utiliser l’IA générative Einstein. Cela se voit par l’apparition d’une petite étoile à côté du crayon du bouton Edit (Modifier).

Capture d’écran d’un champ avec l’icône de mise à jour.

Essayons.

  1. Cliquez sur Edit (Modifier) dans le champ Quick Summary (Résumé rapide).
  2. Cliquez sur Obtenez l'aide d'Einstein pour créer cette valeur de champ. à droite du champ.
    Cela ouvre automatiquement la superposition Einstein et utilise votre modèle d’invite pour démarrer une nouvelle conversation. Dans un instant, Einstein proposera un résumé de la requête. Encore une fois, le vôtre peut être un peu différent :
      
    Here is what I came up with
    The case “Seeking guidance on electrical wiring installation for GC5060,” with a low priority and classified under Electrical, has had several updates. Engineering was contacted to obtain a PDF of the wiring diagram, which was subsequently emailed to the customer. Awaiting customer’s reply. It was also noted that the generator in question was manufactured in 2019. (Voici ce que j’ai trouvé
    La requête « À la recherche de conseils sur l’installation de câblage électrique pour GC5060 », avec une priorité faible et classée sous Électrique, a eu plusieurs mises à jour. Le client a contacté le service d’ingénierie pour obtenir un PDF du schéma de câblage, qui lui a ensuite été envoyé par e-mail. En attente de la réponse du client. Il a également été noté que le générateur en question a été fabriqué en 2019.)
     
    Dans le panneau de superposition Einstein, elle ressemble à ceci :
    Superposition Einstein avec une suggestion de résumé de requête.

Cela donne aux utilisateurs la possibilité de consulter le résumé et même de poursuivre la conversation avec Einstein pour obtenir une version révisée. Pour cet exemple, acceptez simplement la première suggestion.

  1. Cliquez sur Use (Utiliser). (Vous devez voir le bouton Use [Utiliser] dans la superposition Einstein. Si ce n’est pas le cas, actualisez simplement la page et refaites les étapes 1 et 2.)
  2. Cliquez sur X pour fermer la superposition Einstein.
    Notez que le champ Quick Summary (Résumé rapide) est rempli.
  3. Cliquez sur Save (Enregistrer).

En quelques clics seulement, les utilisateurs peuvent utiliser l’IA générative d’Einstein pour créer rapidement du contenu utile afin de pouvoir se concentrer sur des choses plus importantes. La nature conversationnelle d’Einstein permet à vos utilisateurs d’affiner le contenu généré en temps réel, et ils peuvent toujours le modifier une fois qu’il est inséré dans le champ.

Vous avez créé un modèle de réplique vraiment utile. Bravo ! Amusez-vous à faire des tests dans le générateur de répliques afin de découvrir d’autres façons d’automatiser la génération de texte pour votre organisation.

Ressources

Vérifier l'étape

+ 100 points

Vous allez effectuer cette unité dans votre propre terrain de jeu Einstein AI Playground.

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