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

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 de 14 jours spécial contenant Einstein AI et nos données d’exemple.

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.
   

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 Einstein AI connexe dans Trailhead, vous utiliserez également cette organisation pour les projets suivants :

• Prise en main rapide : Einstein Copilot
  
• Prise en main rapide : création d’un modèle flexible de générateur de répliques
  
• Prise en main rapide : création d’un modèle de réplique d’e-mail commercial
  

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 inséré dans 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 votre organisation de test compatible Einstein AI n’est pas déjà ouverte, faites défiler la page jusqu’à la section Challenge (Défi) et cliquez sur Launch (Lancer) pour l’ouvrir.
   
2. Cliquez sur , 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 Démarrage rapide : projet Einstein Copilot.
   

5. Actualisez la fenêtre de votre navigateur. Maintenant qu’Einstein est activé, de nouveaux paramètres d’administration sont visibles.
   
6. Dans la zone Quick Find (Recherche rapide), saisissez prompt (réplique), puis cliquez sur Prompt Builder (Générateur de répliques).
   
7. Cliquez sur New Prompt Template (Nouveau modèle de réplique).
   

Pour cet exemple, vous utilisez le type de modèle de réplique Field Generation (Génération de champs), ne modifiez donc rien ici.

8. Pour Prompt Template Name (Nom du modèle de réplique), saisissez Quick Summary (Résumé rapide).
   
9. Pour API Name (Nom d’API), saisissez Quick_Summary (Résumé_rapide).
   
10. Dans Template Description (Description du modèle), saisissez A short summary of case details (Bref résumé des détails de la requête).
    
11. Dans Object (Objet), recherchez et sélectionnez Case (Requête).
    
12. Dans Object Field (Champ d’objet), recherchez et sélectionnez Quick Summary (Résumé rapide).
    
13. 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 des instructions pour définir l’objectif global, des 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.

2. Pour les modèles, choisissez OpenAI GPT 4.
   

Vous avez le choix entre plusieurs modèles dans votre organisation compatible Einstein AI, 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 personnalisée pour différentes situations.

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

2. Cliquez dans la zone Resource (Ressource) pour ouvrir la liste des ressources.
   

3. Cliquez sur Case (Requête), puis sur Priority (Priorité).
   Un champ de fusion est inséré dans le texte sous forme de texte bleu.
   
4. Supprimez PRIORITY (PRIORITÉ) pour ne laisser que le champ de fusion. Votre réplique doit se présenter comme suit :
   

Répétez 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 marron indique qu’il s’agit d’une liste associée.
   
3. Supprimez COMMENTS (COMMENTAIRES) pour ne laisser que le champ de fusion. Votre réplique doit se présenter comme suit :
   

4. Placez le curseur de la souris devant SUBJECT (SUJET).
   
5. Cliquez dans la zone Resource (Ressource). Sélectionnez Case (Requête), puis cliquez sur Subject (Sujet).
   
6. Supprimez SUBJECT (SUJET) pour ne laisser que le champ de fusion.
   
7. Enfin, placez le curseur de la souris devant TYPE.
   
8. Cliquez dans la zone Resource (Ressource). Sélectionnez Case (Requête), puis cliquez sur Case Type (Type de requête).
   
9. Supprimez TYPE pour ne laisser que le champ de fusion.
   

Une fois les champs de fusion en place, votre modèle de réplique devrait ressembler à ceci.

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.
   

2. Cliquez sur Save & Preview (Enregistrer et prévisualiser).
   
3. 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 de celui qui apparaît sur les captures d’écran 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 et sur Edit Page (Modifier la page).
   
7. Sélectionnez le contenu de la section Details (Détails) [1].
   

8. Avec la section Details (Détails) sélectionnée, cliquez sur Upgrade Now (Mettre à niveau maintenant) dans les détails de l’enregistrement pour effectuer la mise à niveau vers les formulaires dynamiques.
   
9. Cliquez sur Next (Suivant).
   
10. Sélectionnez le bouton radio Case Layout (Présentation de requête).
    
11. Cliquez sur Finish (Terminer).
    
12. Dans la section Details (Détails), cliquez sur le champ Quick Summary (Résumé rapide).
    
13. Pour Prompt Template (Modèle de réplique), recherchez et sélectionnez Quick Summary (Résumé rapide).
    

14. Cliquez sur Save (Enregistrer), puis sur Activate (Activer).
    
15. Cliquez sur le bouton Assign as Org Default (Attribuer par défaut pour l’organisation).
    
16. Cliquez sur Next (Suivant), puis sur Save (Enregistrer).
    
17. 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 bouton Edit (Modifier).

Essayons.

1. Cliquez sur dans le champ Quick Summary (Résumé rapide).
   
2. Cliquez sur à droite du champ.
   Cela ouvre automatiquement la superposition Einstein et utilise votre modèle de réplique 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.
   

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. 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.

3. Cliquez sur Use (Utiliser).
   
4. Cliquez sur X pour fermer la superposition Einstein.
   Notez que le champ Quick Summary (Résumé rapide) est rempli.
   
5. 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 leur permet 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

• Trailhead : Principes fondamentaux des répliques
• Trailhead : Concepts de base du générateur de répliques
• Trailhead : Concepts de base de l’IA générative