Habilitar agentes confiáveis com o Data 360

Objetivos de aprendizagem

Após concluir esta unidade, você estará apto a:

Descrever o papel do Data 360 na geração aumentada por recuperação.
Explicar como o Data 360 permite testes, monitoramento e proteções para agentes.
Explicar como o Data 360 habilita a Análise do Agentforce.

Explorar a importância de agentes confiáveis

Seus agentes são a voz da sua empresa para os clientes, portanto, é fundamental que eles sejam fundamentados, estejam em conformidade e sejam responsáveis. Com o Data 360, você pode fundamentar prompts em dados corporativos com a geração aumentada por recuperação (RAG) e monitorar os agentes com proteções de IA e análises. Isso garantirá que seus agentes sejam mais precisos e éticos. Nessa unidade, saiba como o Data 360 potencializa a RAG, as proteções de IA e as análises.

Saiba mais sobre a geração aumentada por recuperação

A RAG é uma forma para fundamentar solicitações de prompt a grandes modelos de linguagem (LLMs). Fundamentar significa adicionar informações contextuais e específicas aos prompts para aprimorar a qualidade, a precisão e a relevância do resultado gerado pelo LLM. A RAG envolve a recuperação de informações relevantes de uma base de conhecimento (usando um buscador), aumentando o prompt ao combinar essas informações com o prompt original e a geração de uma resposta. Daí o termo RAG.

Veja alguns termos-chave para entender a RAG. Saiba mais em Geração aumentada por recuperação: Vista rápida.

Dados não estruturados: dados que não têm um formato específico e consistente e não podem ser facilmente armazenados em um banco de dados relacional típico. Após a ingestão de dados não estruturados, divida-os em blocos para que você possa criar integrações de vetores.
Integrações de vetores: uma representação numérica de dados não estruturados que as máquinas podem ler. As integrações de vetores medem a similaridade semântica de diferentes trechos de texto, permitindo resultados precisos e relevantes em prompts e pesquisas de IA generativa.
Armazenamento de dados de vetores: tipo de banco de dados projetado para armazenar integrações de vetores.
Índice de pesquisa: um índice que armazena dados vetorizados e em blocos que podem ser buscados e recuperados de outros aplicativos.
Buscador: o vínculo entre o prompt e o índice de pesquisa. Os buscadores pesquisam fontes de dados em busca de informações relevantes para aumentar o prompt. Os buscadores de conjunto são uma coleção de buscadores individuais que realizam pesquisas em várias fontes em paralelo.

Existem duas opções para implementar a RAG para agentes.

Início rápido com a Biblioteca de dados do Agentforce
Configuração avançada no Data 360

Vamos explorar cada opção.

Data 360 habilitado: Explorar a Biblioteca de dados do Agentforce

A Biblioteca de dados do Agentforce (ADL) é uma solução pré-configurada e de início rápido da RAG. É a fonte de dados pessoal e organizada dos seus agentes.

Quando você adiciona uma biblioteca de dados, seja no Criador do agente ou em Setup (Configuração), o Salesforce cria automaticamente uma solução baseada em RAG usando as configurações padrão para todos os componentes: armazenamento de dados vetoriais, índice de pesquisa e buscador. Você pode configurar e personalizar esses componentes individualmente.

As ADLs só são compatíveis com dados não estruturados Veja alguns exemplos.

Artigos de conhecimento
Arquivos
Pesquisa na web

Saiba mais em Noções básicas sobre a Biblioteca de dados do Agentforce.

Data 360 implementado: personalize toda a RAG com a configuração do Data 360

Implementar a RAG diretamente no Data 360 leva mais tempo, mas oferece maior controle sobre a ingestão e o processamento de dados, maior variedade de fontes de dados e mecanismos de recuperação precisos além da pesquisa básica (como a pesquisa híbrida).

Com a configuração avançada, você pode fundamentar prompts em quaisquer dados que tenham sido importados para o Data 360. Por exemplo, importe registros de CRM com campos de texto longo não estruturados e divida os dados em blocos. Em seguida, crie um repositório de dados vetoriais e um índice de pesquisa. Use o buscador do índice de pesquisa para fundamentar prompts. Ao usar esses prompts em seus agentes, você oferece a eles uma compreensão mais abrangente dos seus clientes e de sua organização. Você pode dar aos seus agentes acesso a dados harmonizados, dados de cópia zero e dados em tempo real, tanto estruturados quanto não estruturados.

RAG com gráficos de dados

Os registros de gráficos de dados oferecem uma visão simplificada de dados relacionados na forma de uma string JSON que você pode recuperar rapidamente. Por exemplo, crie um gráfico de dados que modele os relacionamentos entre perfis de clientes e detalhes de pedidos de venda. Em seguida, use o gráfico de dados para fundamentar prompts de agentes.

Veja os principais benefícios de usar gráficos de dados na RAG.

Integra dados de várias fontes, incluindo dados de CRM e dados de data lakes externos por meio da Cópia zero, sem a necessidade de criar um buscador de conjunto.
Converte dados para o formato JSON, que mantém os dados relacionais e é facilmente compreendido pelos agentes.

Saiba mais em Gráficos de dados no Data 360.

Vamos resumir as diferenças entre as ADLs e a configuração personalizável do Data 360.

Biblioteca de dados do Agentforce

Configuração personalizável do Data 360

Requer que o Data 360 esteja habilitado
Configuração rápida e fácil de pipelines de dados complexos
Limitado a artigos do Knowledge, arquivos carregados, pesquisa na Web ou um buscador personalizado
Não integra dados de múltiplas fontes. Cada biblioteca pode conter apenas uma fonte de dados
Sem recursos em tempo real
Sem recursos de cópia zero – os dados que não são do CRM devem ser baixados fisicamente como um arquivo e adicionados à biblioteca de dados

Requer a implementação do Data 360
Configuração mais complexa que envolve ingestão, modelagem, resolução de identidade e muito mais
É compatível com a integração de várias fontes usando buscadores de conjunto ou gráficos de dados
Com as conexões do Data Cloud One, os buscadores são sincronizados da organização principal do Data 360 para organizações complementares para que você possa usar o buscador em prompts e fluxos nas organizações complementares
Compatível com a transformação, mapeamento e harmonização de dados, resultando em dados mais limpos e perfis de clientes unificados
Fundamenta os agentes em dados do Data 360, que incluem dados harmonizados, em tempo real e de cópia zero, tanto estruturados quanto não estruturados

Data 360 habilitado: garanta a segurança com proteções de IA

A IA precisa de proteções para garantir a segurança dos dados e manter os humanos informados. Isso garante que o uso da IA esteja em conformidade com as políticas de segurança, privacidade, regulamentação e governança de IA da sua organização.

As proteções do Agentforce incluem a Camada de confiança do Einstein e o registro de auditoria e feedback de IA generativa. Esses recursos são desenvolvidos pelo Data 360. O Agentforce também tem suas próprias proteções. Saiba mais em IA de agente confiável.

Explorar a Camada de confiança do Einstein

A Camada de confiança do Einstein protege os dados do cliente por meio de recursos de segurança robustos e proteções, como retenção zero de dados, detecção de toxicidade, recuperação segura de dados e fundamentação dinâmica. Ela melhora a segurança e a precisão dos resultados, garantindo o uso responsável de agentes de IA em todo o ecossistema do Salesforce.

Diagrama da Camada de confiança do Einstein.

Trilha de auditoria e feedback de IA generativa

A trilha de auditoria fornece os dados necessários para rastrear ações e resultados do agente de IA. Esses dados são armazenados e analisados no Data 360.

ID do prompt e dados de usuários
Texto do prompt e prompt com PII mascaradas
Segurança e pontuação de toxicidade

Você pode registrar feedback sobre as respostas do agente com a API de feedback.

Reações como "gostei" e "não gostei", e texto de motivo
Ações de aceitar, regenerar, modificar e recusar ou ignorar
Resposta final modificada utilizada

Data 360 habilitado: Explorar a Análise do Agentforce

Após a implantação dos agentes, monitore o desempenho deles com A Análise do Agentforce. Os dados são armazenados e processados no Data 360. Exiba resultados usando painéis e relatórios do Data 360.

Os painéis de insights pré-criados incluem os seguintes dados.

Mascaramento de dados
Toxicidade em respostas
Tendências de usuários
Taxas de aceitação

Você também pode criar seus próprios painéis personalizados.

Exemplo de um painel padrão da Análise do Agentforce.

Data 360 habilitado vs. implementado

Vamos resumir os recursos de habilitar e implementar o Data 360.

Data 360 habilitado

Data 360 habilitado e implementado

Visão limitada do cliente
Todas as fontes de dados estão fragmentadas
Prompts fundamentados em RAG por meio da Biblioteca de dados do Agentforce
IA confiável e segura com a Camada de confiança do Einstein
IA confiável e monitorada por humanos com a Trilha de auditoria e feedback de IA generativa
Insights com a Análise do Agentforce

Todos os benefícios de ter o Data 360 habilitado
Os agentes têm acesso a:
- Dados transformados e unificados em todas as fontes de dados
- Dados em tempo real
- Dados de cópia zero armazenados em sistemas externos, como data lakes
- Dados aprimorados com Insights calculados e IA preditiva do Einstein Studio
Prompts fundamentados em RAG com recursos mais abrangentes por meio da configuração avançada do Data 360

A seguir

Agora você conhece os diferentes benefícios da ativação e implementação do Data 360 para Agentforce. Você também sabe como o Data 360 potencializa os recursos do Agentforce com dados unificados, RAG, proteções de IA e análises. A seguir, saiba como implementar o Data 360 para Agentforce.

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