为大语言模型优化 Knowledge 内容
学习目标
完成本单元后，您将能够：
- 说明生成式 AI 的落地训练。
- 解释知识库的编写和处理指南。
什么是 AI 落地训练？
落地训练将您的 AI 模型连接到可信的信息源，以提高 AI 功能的准确性和相关性。AI 模型天生就是多面手：他们利用大语言模型 (LLM) 数据集进行训练，这些数据集为它们提供了广泛的知识基础。但是，这种广泛的知识库意味着他们不具备执行特定任务或回答技术问题所需的专业信息。
要获得更智能的响应和完成复杂任务的能力，您需要为您的 AI 模型提供正确的工具和信息。利用检索增强生成 (RAG) 完成落地训练可将您的知识库与 AI 功能进行智能连接。这有助于确保 AI 生成的内容更准确地贴合您的组织和用例。
对于客户来说，准确性就是一切。如果给顾客提供了错误的答案，可能会影响他们今后的购买。如果向客服提供错误的信息，他们可能会让客户感到沮丧，而不是为其提供支持。通过在您的知识库和上传的文件等经过验证的信息来源对 AI 进行落地训练，LLM 能够准确地回答客户的询问、为智能体提供回复建议、提供搜索摘要等。要为 AI 驱动的功能获得最佳效果，请准备好您的知识库以进行落地训练。
准备您的知识库
您的 Salesforce 知识库可能存储了大量特定于您组织的信息，从正式的策略和流程到疑难解答指南或特别公告。您的 Salesforce 知识库还包含与文章本身相关的元数据，这有助于 LLM 对数据进行排序以查找最新和相关的信息。
关于在 Salesforce 之外（例如在 Google Docs、Microsoft SharePoint、Atlassian Confluence 或其他地方）的其他知识，您可以使用统一知识将其导入并进行同步。“统一知识”将您的所有第三方知识整合到 Salesforce 中。一旦您的所有知识文章都在 Salesforce 中，客服和客户就可以在一个平台上找到所需的信息。
为了提高落地训练结果，请考虑以下撰写知识文章的指导原则。
创建有针对性的内容
撰写涵盖单个主题的文章。例如，不要在一篇文章中涵盖 10 个问题，而是将内容分成 10 篇单独的文章。由于某些主题适合某些受众，但不适合其他受众，因此有针对性的写作有助于您管理安全性和可见性。此外，有针对性内容还有助于 AI 针对给定情况或用例生成更具相关性的输出。
结构化内容
AI 更喜欢结构化内容。撰写具有逻辑关系的句子，并将内容分成段落或列表。使用标题标记（如 H1 到 H6）来显示信息层次结构。写作时使用正确的语法和简单的句子结构，并将您的内部信息和面向客户的信息分为不同的字段或文章类型。
为媒体内容添加注释
如果您使用视频、截图或动画 gif 等可视化内容，请用文字说明对其进行注释。AI 需要字幕和替用文本来理解视觉内容。
充分解释并举例
生成式 AI 在提供全面和详细信息时效果最佳。它存储、组织和战略性地搜索这些数据，为用户提供不同详细程度的见解。在您的文章中，总是包含更多信息，尤其是技术细节，这样就有足够的信息来返回正确答案以及任何相关的上下文。考虑用户面临的常见真实情况，并在您的知识内容中通过具体示例说明这些情况。
包括源
为了建立信任并帮助用户深入了解信息，请添加引文和链接，指向对您的知识进行落地训练的资源。适当引用信息可提高生成内容的可信度。
遵循以知识为中心的服务 (KCS) 原则
以知识为中心的服务 (KCS) 原则是一套关于知识管理的行业标准最佳实践。KCS 可帮助您撰写准确一致的文章，继而改善知识落地训练效果。我们在此处列出了一些关键实践，但您可以在服务创新联合会中了解更多信息。
记住以人为本
准备既可供 AI 使用，又对人类有用和可理解的内容。请记住，AI 可以帮助人类并在日常任务中与我们一起工作。
管理您的知识库
接下来，为确保知识库始终是生成 AI 输出的可靠而有效的资源，需要考虑管理知识库所需的流程。要获得最佳的落地训练结果，在开发 Knowledge 文章时，请考虑使用以下流程指南。
审查您的知识库
定期检查并更新您的文章，以确保您的 AI 生成的内容不包含错误和过时的信息。使用 Salesforce 流在文章的 Next Review Date（下次审阅日期）字段中构建逻辑，以识别需要审核的内容。
结论
现在您已经了解了 AI 落地训练和知识管理的最佳实践，您可以从 AI 生成的内容和 Agentforce 中获得最佳结果。现在就开始对您的知识库进行审查，并使用“统一知识”从其他来源引入您的可信内容！