Salesforce での大規模言語モデルの使用方法を学ぶ
学習の目的
この単元を完了すると、次のことができるようになります。
- Salesforce ではどのようにして LLM の信頼性を確保しているか説明する。
- ビジネスに適した LLM オプションを選択する。
- 使用可能な LLM の制限事項を説明する。
信頼でリードする
信頼は、Salesforce の最大のバリューです。ですから、Salesforce が大規模言語モデル (LLM) を安全で信頼できる方法で使用するよう求めるのは当然のことと言えます。この信頼の維持の鍵を握るのが Einstein Trust Layer です。Einstein Trust Layer は、Salesforce のエンドユーザーエクスペリエンスにシームレスに統合するデータコントロールとプライバシーコントロールを使用して、生成 AI のセキュリティを確保します。こうしたコントロールにより、Einstein が検索拡張生成 (RAG) を安全に使用して、潜在的なセキュリティリスクを招くことなく、顧客データと企業データに安全にグラウンディングする AI を駆使できます。Einstein Trust Layer の一番シンプルな形態は、一連のゲートウェイと取得メカニズムを連携させ、信頼できるオープンな生成 AI を可能にするものです。
信頼できる Salesforce エージェント
Agentforce エージェントは、RAG を使用して Salesforce と Data Cloud データで安全なプロンプトを構築するという方法で、Einstein Trust Layer 経由で主要な LLM を使用します。このため、従業員やお客様をサポート可能な AI エージェントを活用する安全で充実した環境が生み出されます。こうしたエージェントは提案を示すだけでなく、独立してタスクを遂行できます。たとえば、お客様の問い合わせに対応したり、問題をトラブルシューティングしたり、さらには人手を介さずにセールスのおすすめを示すこともできます。その際 Trust Layer を使用してデータを保護し、自信をもって応答を提示します。
最適な大規模言語モデルを選択する
適切なタスクに対する適切なモデルを選択することで、生成 AI を速やかに導入することができます。Salesforce は、関連性の高い LLM のリリース機能を提供すると共に、企業がデータのプライバシー、セキュリティ、レジデンシー、コンプライアンスに関する目標を維持できるようにお手伝いします。
さまざまなユースケースに応じて多くの LLM を使用することが必要になる場合があります。お客様は、特定のデータレジデンシーに関する懸念のために、さまざまな方法で LLM をリリースする必要があります。
Salesforce の共有 LLM を使用する
Salesforce の共有 LLM はインターネットで LLM にアクセスする 1 つの方法です。Salesforce はパートナーの OpenAI と共にこの分野の先駆者となりました。Salesforce ではセキュアなゲートウェイを使用して、インターネットを通じて優れた LLM に応答を求めます。
Einstein によってお客様は、Salesforce AI Research が開発した Salesforce LLM を使用して、コード生成やビジネスプロセス自動化サポートなどの高度な機能を利用できるため、企業が CRM ソフトウェアを利用する方法が根本から変わります。CodeGen、CodeT5+、CodeTF などの Salesforce LLM を利用することで、企業は生産性を高め、人材のギャップを埋め、実装コストを削減し、インシデントを効果的に検出できます。
Salesforce がホストするサードパーティ LLM を使用する
Salesforce 内でモデルをホストすることもできます。
オープンエコシステムに対する Salesforce のコミットメントの一環として、Einstein は Amazon、Anthropic、Cohere、その他の LLM を完全に Salesforce インフラストラクチャの内部でホストするように設計されています。Einstein を使用することで、お客様のプロンプトや応答を Salesforce インフラストラクチャ内で管理できます。さらに、Salesforce と OpenAI は Einstein Trust Layer を通じてコンテンツを提供するために信頼を共有するパートナーシップを確立しました。
Bring Your Own Model
すでに独自モデルへの投資を行っている場合には、Bring Your Own Model (BYOM) オプションが役立ちます。
Salesforce 外で独自のドメイン固有のモデルをトレーニングした場合にも、データを独自のインフラストラクチャに保存しつつ Einstein を利用できます。このようなモデルは、Amazon SageMaker または Google Vertex AI のいずれで実行している場合でも、Einstein Trust Layer を使用して Einstein に直接接続できます。その場合、お客様のデータはお客様の信頼境界内に保持されます。
BYOM オプションは急速に変化し続けています。リソースで最新情報を見逃さないようにしてください。
リソース
- Trailhead: Einstein Trust Layer
- Trailhead: Einstein Trust Layer の大規模言語モデルデータマスキング
- Trailhead: RAG (検索拡張生成): クイックルック
- Salesforce ヘルプ: Einstein Trust Layer: Designed for Trust (Einstein Trust Layer: 信頼重視の設計)
- Salesforce ヘルプ: Bring Your Own Model
- Trailhead: AI 向けにデータを準備する
- Salesforce News & Insights: Salesforce Announces AI Cloud – Bringing Trusted Generative AI to the Enterprise (Salesforce が AI Cloud を発表 - 信頼される生成 AI を企業に提供)
- Trailhead: 人工知能入門
- Salesforce The 360 ブログ: 4 Ways Large Language Models Help You Do More With Customer Data (大規模言語モデルを顧客データに活用する 4 つの方法)
- ヘルプ: Salesforce Data Cloud について: Bring Your Own Model
- News and Insights: Salesforce Launches BYOM to Make It Easy for Businesses to Use Proprietary Data to Build and Deploy AI Models (Salesforce が BYOM をリリースしたことにより、企業が占有データを使用して AI モデルの作成とリリースすることが容易に)
- 開発者ブログ: Bring Your Own AI Models to Data Cloud (Data Cloud で独自の AI を使用する)