Implementare Data 360 per Agentforce

Obiettivi di apprendimento

Al completamento di questa unità, sarai in grado di:

• Spiegare come preparare i dati per Agentforce.
  
• Descrivere come creare un agente basato su dati unificati e trasformati di Data 360.
  

Comprendere i requisiti relativi ai dati

Prima di implementare Data 360 devi aver chiaro quali sono i requisiti del tuo progetto che riguardano i dati. È utile rivedere i passaggi per la preparazione dei dati e le domande su cui riflettere.

Questa tabella non è esaustiva. Puoi trovare ulteriori informazioni nell’unità Preparare i dati del modulo IA e dati: pianificazione dei progetti.

Nella prossima sezione, seguiremo l’azienda NTO nelle sue attività di identificazione, connessione ed elaborazione dei dati per il suo progetto Agentforce.

Configurare Data 360 per gli agenti

NTO desidera creare un agente che risponda alle domande sui problemi riscontrati nei prodotti e intende utilizzare la RAG avanzata di Data 360 per il radicamento nel contesto dei prompt. Seguiamo Pia, che nell’azienda ricopre il ruolo di Enterprise Architect, mentre configura Data 360 e crea l’agente partendo dalla preparazione dei dati. Ecco i primi passaggi.

1. Abilita ed esegue il provisioning di Data 360 nell’organizzazione.
   
2. Imposta gli utenti di Data 360.
   
3. Trova i dati sui casi dei clienti e ne identifica la fonte.
   

NTO archivia i dati dei casi dei clienti in Service Cloud. Ecco alcuni esempi di casi inoltrati da clienti diversi.

• Caso 1: I pantaloni modello 1068 sono troppo corti
  
• Caso 2: I pantaloni modello 2000 sono troppo lunghi
  
• Caso 3: La ricarica dello smartwatch per il fitness è lenta
  

4. A questo punto deve creare uno stream di dati che importi i dati dei casi da Service Cloud a Data 360. I dati dei casi sono archiviati nell’oggetto data lake (DLO, Data Lake Object) Caso.
   
5. Pia usa una trasformazione dati in batch per risolvere i problemi riscontrati nei dati, ad esempio incongruenze di nomi e formati. I dati così trasformati vengono archiviati nel DLO Caso pulito.
   
6. Quindi aggiunge le mappature tra Caso pulito (il DLO) e l’oggetto modello di dati (DMO, Data Model Object) Caso.
   
7. A questo punto può creare ed eseguire il set di regole di risoluzione delle identità per collegare i casi al profilo unificato del cliente.
   

Ora Pia conosce meglio il contesto di ciascun caso. Ad esempio, Pia vede che il Caso 1, quello dei pantaloni troppo corti, è stato inoltrato da Rachel Rodriguez. Nel profilo unificato di Rachel, è inclusa la sua altezza: 170 cm. Pia vede anche che il Caso 2, pantaloni troppo corti, è stato inoltrato da un cliente la cui statura è 165 cm. Questo contesto aiuterà l’agente a dare risposte più pertinenti ed efficaci.

I dati sono stati importati, trasformati e unificati. Ora Pia è pronta per configurare la RAG.

1. A questo scopo, crea un indice di ricerca dal DMO Caso e un indice di ricerca dal DMO Persona unificata.
   

Gli indici sono necessari affinché la RAG dell’agente funzioni. Data 360 crea automaticamente un retriever per ciascun indice, che farà da ponte tra gli indici di ricerca e i modelli di prompt.

Volendo, Pia potrebbe creare anche un retriever ensemble. Per saperne di più, vedi Creazione di un retriever ensemble.

2. Pia ora crea un modello di prompt che chiama il retriever ensemble o i due singoli retriever.
   

Il retriever compila il prompt con le informazioni più pertinenti. Il modello di prompt di Pia analizza la domanda del cliente e usa la knowledge base (i dati sui casi esistenti e i profili unificati) per formulare una risposta.

È il momento di usare il modello di prompt in un agente. Pia:

1. Crea un nuovo agente a partire dal modello Agente dell’assistenza Agentforce.
   
2. Crea un insieme di autorizzazioni che comprenda l’accesso al Generatore di prompt, al DMO Caso e al DMO Persona unificata. Quindi assegna l’insieme di autorizzazioni all’utente agente.
   
3. Crea un’azione agente denominata Rispondi alle domande con il Caso che usa il modello di prompt.
   
4. Aggiunge un argomento all’utente agente.
   
5. Aggiunge all’argomento l’azione Rispondi alle domande con il Caso.
   
6. Attiva e prova l’agente.
   

Ad esempio, Pia chiede all’agente, “Ho le gambe lunghe e sono alta 170 cm. Quali modelli di pantaloni consigli o non consigli?” L’agente risponde “I clienti con un’altezza analoga riferiscono che il modello 1068 è troppo corto. I clienti riferiscono che il modello 2000 è più lungo. Consiglio il modello 2000 e non consiglio il modello 1068.”

Dopo qualche altro giro di prova e qualche aggiustamento al prompt, Pia e il team sono soddisfatti del risultato. NTO distribuisce e rende operativo l’agente aggiungendolo ai canali rivolti ai clienti. Dopo la distribuzione, il team si assicura di monitorarlo e perfezionarlo costantemente. Dopo aver iniziato a usare l’agente, ricorda di seguire queste best practice.

• Monitora l’itinerario di controllo e fornisci il tuo feedback sugli agenti.
  
• Modifica i prompt per gestire le critiche.
  
• Monitora le prestazioni con i cruscotti digitali di AgentForce Analytics.
  
• Aggiorna l’implementazione della RAG per mantenere sempre aggiornate le fonti di dati.
  

Conclusioni

In questo modulo hai appreso in che modo Data 360 supporta le funzionalità di Agentforce e la differenza tra abilitazione e implementazione di Data 360. Se l’abilitazione di Data 360 sblocca alcune funzionalità come Einstein Trust Layer e RAG con la Libreria dati Agentforce, l’implementazione di Data 360 è il passo successivo fondamentale considerando tutti i vantaggi che offre.

L’implementazione di Data 360 mette a disposizione degli agenti una base di dati unificati che amplia la loro conoscenza all’interno di Salesforce e oltre. Inoltre, le soluzioni RAG costruite a partire da Data 360 traggono il contesto da profili unificati, usano dati già elaborati e trasformati e supportano vari tipi di dati e fonti. Quando Data 360 è implementato, gli agenti possono usufruire di funzionalità di accesso ai dati in tempo reale e l’accesso a copia zero a dati esterni, incrementando ulteriormente il loro potenziale.

Hai osservato NTO preparare i dati, implementare Data 360 per Agentforce e creare un agente dell’assistenza che usa profili unificati per rispondere in modo efficace. Ora sai tutto ciò che serve per implementare Data 360 per Agentforce anche nella tua azienda!

Risorse

• Guida di Salesforce: Gestione degli indici di ricerca
• Guida di Salesforce: Trasformazioni dei dati in batch
• Guida di Salesforce: Creazione di un agente da un modello Agente dell’assistenza Agentforce
• Guida di Salesforce: Procedure consigliate per le autorizzazioni utente degli agenti
• Guida di Salesforce: Distribuzione dell’agente ai canali
• Trailhead: Data 360: Agire sui dati