了解 Salesforce 如何使用大语言模型

学习目标

完成本单元后，您将能够：

解释 Salesforce 如何为 LLM 带来信任。
为您的业务选择正确的 LLM 选项。
描述可用 LLM 选项的限制。

以信任为先

信任是 Salesforce 最重要的价值观。因此，Salesforce 理所当然要求以安全和可信的方式使用 LLM。而保持这种信任的关键在于 Einstein 信任层。Einstein 信任层通过无缝集成到 Salesforce 最终用户体验中的数据和隐私控制措施，确保生成式 AI 的安全性。这些控制措施使 Einstein 能够安全地使用检索增强生成 (RAG) 来对您的客户和公司数据进行落地训练，而不会引入潜在的安全风险。简单来说，Einstein 信任层是一系列网关和检索机制，共同实现了可信赖、开放的生成式 AI。

值得信赖的 Salesforce 代理

Agentforce 代理通过 Einstein 信任层使用领先的 LLM，利用 RAG 构建基于 Salesforce 和 Data Cloud 数据的安全提示。这为使用能够支持员工和客户的 AI 代理创造了一个丰富且安全的环境。这些代理不仅仅是提供建议——它们还可以独立完成任务。例如，它们可以处理客户查询、排查问题，甚至在没有人工干预的情况下进行销售推荐。同时，使用信任层来保护数据并提供可靠的响应。

选择最佳大语言模型

为合适的任务选择正确的模型可以帮您更快用上生成式 AI。Salesforce 为所有相关 LLM 提供了部署能力，与此同时，帮助公司保证数据隐私、安全性、驻留和合规目标。

根据不同用例，可能需要用到很多 LLM。客户会希望以不同方式部署 LLM，因为可能会有某些数据驻留的顾虑。

为合适的任务选择正确的 LLM共享信任：合理控制保留在 Salesforce 中的数据。Salesforce 托管：全部在 Hyperforce 中，AWS、Anthropic、Salesforce、Cohere自带模型：您的模型、您的基础设施、Amazon SageMaker、Vertex AI

使用 Salesforce 共享型 LLM

Salesforce 共享型 LLM 是通过互联网使用 LLM 的一种形式。Salesforce 与 OpenAI 合作，倡导了这一形式。Salesforce 通过安全的网关，利用互联网，让卓越的 LLM 响应。

Einstein 允许客户使用 Salesforce AI Research 开发的 Salesforce LLM 来增强高级功能，如生成代码和业务流程自动化辅助，从根本上改变企业与 CRM 软件的交互方式。Salesforce LLM，包括 CodeGen、CodeT5+ 和 CodeTF，可以帮助公司提高效率弥合人才缺口，降低实施成本，并更好地检测事件。

使用 Salesforce 托管的第三方 LLM

您也可以在 Salesforce 内托管模型。

作为 Salesforce 对开放生态系统承诺的一部分，Einstein 设计用于托管 Amazon、Anthropic、Cohere 和其他公司的 LLM——完全在 Salesforce 基础设施内。Einstein 将在 Salesforce 基础设施内帮客户维护提示和响应。此外，Salesforce 和 OpenAI 建立了共享信任合作关系，以通过 Einstein 信任层提供内容。

自带模型

如果已经有自己的模型，自带模型 (BYOM) 选项会有所帮助。

即使您已在 Salesforce 之外训练了特定领域的模型，在自己的基础设施中储存数据，您仍可以从 Einstein 获益。无论是通过 Amazon SageMaker 还是 Google Vertex AI 运行的这些模型，都会通过 Einstein 信任层直接连接到 Einstein。这种情况下，客户数据可以保留在客户信任的界限内。

BYOM 选项在不断快速变化！查看资源了解更新吧！

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