Agentforce and RAG : Best practice for better agents

세일즈포스 Agentforce 도입을 고려하시는 고객분들이 가장 관심이 있어하시는 기능중 하나는 RAG입니다. 세일즈포스의 서비스 클라우드 Knowledge 기능을 충실히 사용하고 계셨던 고객분들이라면, 무리 없이 Knowledge Article들을 Agent가 참조할 수 있도록 구성이 가능하시지만, Knowledge 가능을 잘 사용하지 않으셨던 고객분들은 RAG를 활용하여 사내의 각종 문서들을 활용하여 Agent 활용을 극대화 하고 싶어 하십니다. 

그러는 과정에서 Agentforce Data Library를 활용하여 PDF를 업로드하시고, Agent에 적용을 많이들 하실텐데요, 경우에 따라서는 Agentforce Data Library만 사용하여 RAG를 구성하는게 Best가 아닐 수 있습니다. 

Agentforce Data Library를 생성하는 과정은 Manual하게 Data Cloud의 Unstructured DMO를 생성하고, Search Index 생성 및 Retriever를 자동으루 구성해주는 일종의 자동화 프로세스일 뿐입니다.  

좀 더 정확한 RAG 구성을 위해선 단순히 Agentforce Data Library만 설정하는 것이 아니라, 필요하다면, Custom하게 Retriever 및 Search Index등을 구성하여 RAG 정확도를 높이는 작업이 필요하지요.  

그리고 RAG 구성에 있어서, 반드시 PDF파일을 활용하실 필요도 없습니다. 사실 제 생각인 PDF보다 HTML형식의 파일들이 RAG가 데이터를 이해하고 사용하기에는 더욱 더 좋습니다. 파일형식을 떠나서, 해당 파일의 Structure가 제대로 구성이 되었는가?가 중요합니다. 예를들어, 우리가 일반적으로 이해하는 마크업 랭귀지에서 대제목은 H1, 중제목은 H2등으로 명확하게 나누어져 있는데, 이러한 마크업을 충실히 사용하여 PDF 파일을 생성하거나, Technical Writing Tool을 사용하여 문서를 잘 관리하셨다면, 이를 RAG가 좀 더 이해하기 쉽곘죠. 특정 문단의 내용들이 어떤 주제에 대한 이야기를 하는 것인지 누구나 인지할 수 있으니까요. 복잡하고, 인간이 아닌 시스템이 이해하기 어려운 구조로 구성된 PDf파일의 경우에는 전처리 과정을 통해서, RAG와 시스템이 이해할 수 있는 구조로 변환하는 전처리 작업이 따로는 요구되기도 합니다. 

최근에 세일즈포스에서 Agentforce and RAG : Best practice for better agents라는 이름의 가이드를 배포했습니다. 이 가이드에서는, 여러분이 RAG를 좀 더 획기적으로 잘 사용할 수 있는 여러가지 고려 포인트와 Data Cloud 설정방법에 대해서 가이드 되어있습니다. 최근 만나뵙는 고객분들께는 이 문서를 꼭 전달드리고 읽어보시라 가이드 드리고 있지요. 

여러분들도 아래 링크를 통해서 확인해보세요