了解提示生成器
学习目标
完成本单元后，您将能够：
- 解释提示生成器的用途和价值。
- 列出标准提示模板支持的一些用例。
认识提示生成器
如果您已经学习了提示基础知识模块，您便会知道生成式 AI 有助于简化您的日常工作流程。您还知道，为了使生成式 AI 发挥作用，您需要构建优质的提示来创建相关的、可信赖的内容。您还了解到，您可以通过创建提示模板来创建单个提示，从而减少工作量。
使用提示生成器，您可以创建、测试、修改、自定义和管理可对 CRM 数据加以利用的提示模板。反过来，这些模板使您的用户能够更轻松地应对日常工作流程，也使您的业务更智能。
提示生成器将生成式 AI 体验嵌入用户的工作流程中，提供适用于台式机和移动设备的各种辅助功能。如果您的销售团队可以自动生成潜在客户邮件，是否可以节省时间？销售团队是否还希望在接到关键高管的电话之前能够快速评估其客户正在处理的未解决和已升级个案？对于这些示例和其他情况，提示生成器可提供帮助。
提示生成器功能
提示生成器集成了使提示模板优质的所有要素：指令、参与者、上下文、目标、关系、约束条件，最重要的是，您的 CRM 数据。
当您使用 Salesforce 记录字段中的数据，例如产品或联系人记录中的数据时，您的生成式 AI 输出专门针对您的业务和客户真正实现个性化。大语言模型 (LLM) 的智能程度取决于它接受训练时使用的数据，因此提示生成器可以通过将您的数据置于重要位置，为其提供更强大的功能。
您还可以将 Flow Builder 与提示生成器结合使用，以将流包含在模板中，创建远远超出了链接记录字段范围的动态提示片段。流让您可以在提示中添加条件逻辑，以便包含所需数据。例如，使用流并根据决策树的输出添加数据。
提示生成器还为您提供了一个测试提示模板的工作区。立即查看 LLM 针对所选记录生成的响应。对提示模板进行修改和迭代，直到它始终提供有效的结果。
让我们来看看您可以使用提示生成器创建并提供给用户的几种模板类型。
电子邮件生成
您所在业务部门是否经常需要通过诱人的冷电子邮件、有吸引力的产品介绍或令人兴奋的促销活动来联络客户？如果您能让 LLM 来撰写这些电子邮件，同时利用您的客户关系历史和见解，那不是很好吗？
[在 stability.ai 上使用 DreamStudio 通过 AI 生成的图像，并配有提示：“多台笔记本电脑将多封电子邮件发送到不同地方。采用 2D 矢量艺术风格绘制。”]
Linda Rosenberg 是 Cloud Kicks 的 Salesforce 管理员，她了解到公司销售团队将大量时间花在撰写潜在客户生成电子邮件上。Linda 向提示生成器求助，希望帮助销售人员简化电子邮件工作流程。
在设计电子邮件提示模板时，Linda 明白实现输出的个性化至关重要。她希望能确保 LLM 根据公司的实际业务情况生成响应。因此，她借助提示生成器将使用 Salesforce CRM 数据的合并字段纳入模板。她开始起草提示模板。
您是一名 {!$Input:Sender.Title}，名叫 {!$Input:Sender.FirstName}，来自组织 {!$Input:Sender.CompanyName}。您的潜在客户是 {!$Input:Recipient.Name}，来自 {!$Input:Recipient.Company} 的 {!$Input:Recipient.Title}，他们的总部位于 {!$Input:Recipient.City}。
Linda 还使用 Flow Builder 将一个流添加到模板中，该流交叉引用客户所在位置，以发现由 Cloud Kicks 举办的本地活动。如果找不到附近的活动，该流会提示即将举行的在线活动。Linda 将流整合到提示模板中，以便在运行流并识别活动之后，LLM 使用流的输出生成包含客户应参加的活动的电子邮件。她继续完善她的提示模板，并添加以下指令。
在电子邮件中，用不超过 90 个字邀请潜在客户参加活动 {!$FLOW:Check_Events_In_Lead Area.Prompt}。向潜在客户解释参加活动可能获得的好处，并提到如果他们需要更多信息，您很乐意在活动现场或在线上与他们进一步交流。
Linda 完成了提示模板的创建，并选择一条记录进行测试。她看到了生成的提示和 LLM 生成的作为输出的电子邮件。Linda 可以在提示创建后对其进行优化。
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提示
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输出
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您是一名销售经理，名叫 Jose Figueroa，来自 Cloud Kicks。您的潜在客户是 Rob Hutchinson，Acme Inc. 的董事，该公司位于佐治亚州亚特兰大。 当我要求您生成一封邀请潜在客户参加公司活动的电子邮件时，您必须严格遵循以下指令。 在电子邮件中，用不超过 90 个字邀请潜在客户参加于 2023 年 9 月 18 日举行的活动“Floating on Clouds: Atlanta Kickoff”，这是一个帮助 Cloud Kicks 新老客户建立关系并预览即将推出产品的活动。向潜在客户解释参加活动可能获得的好处，并提到如果他们需要更多信息，您很乐意在活动现场或在线上与他们进一步交流。 称呼中只能有收件人的姓名。此外，使用与电子邮件正文相关的单词和内容生成一个主题行，以提高电子邮件打开率。主题行不能超过 12 个字。 使用清晰、简洁、简明的语言，使用主动语态，不得使用填充词和短语以及冗语。 现在，生成邀请您的潜在客户参加活动的电子邮件。 |
主题：加入我们，参加于 2023 年 9 月 18 日举行的“Floating on Clouds: Atlanta Kickoff”活动！ 嗨，Rob： 诚挚邀请您参加于 2023 年 9 月 18 日举行的“Floating on Clouds: Atlanta Kickoff”活动，这是专为 Cloud Kicks 新老客户举办的活动。这是与行业领导者进行交流并提前一览我们即将推出的产品的绝佳机会。我们相信参加此次活动将能获得有价值的见解并建立关系网。如果您需要更多信息，我将非常乐意在活动现场或在线上与您交流。 期待在那里见到您！ 祝好， Jose Figueroa 销售经理 Cloud Kicks |
Linda 审核了输出并确定模板已准备就绪。她还确认，她的同事知道始终要审核他们收到的答复，以确保其具有相关性并且无偏差，并知道他们可以按需自定义答复。
字段生成
字段生成直接将 AI 创建的内容提供给您在台式机或移动设备上最常使用的 Lightning Experience 字段。字段生成可以节省花在重复任务上的时间，例如使用 LLM 撰写产品描述。但它还可以做更多的事情，以为您的企业创造以前无法实现的新机会。
例如，来自 Cloud Kicks 的 Linda 知道销售团队在与客户通话时经常因未解决的问题而措手不及。特别是在个案升级后，销售人员希望了解具体情况。管理层建议支持团队在通话之前向销售团队提供最新的客户个案摘要，但这一直无法实现。
Linda 意识到字段生成模板可以与 Flow Builder 相集成，并获取个案数据以供 LLM 进行总结。她开始采用与电子邮件生成模板相同并考虑周详的创建、测试和迭代流程。经过一番尝试，Linda 创建了以下字段生成提示模板。
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您是一名支持代表，负责创建针对既定客户的未处理个案的简短摘要，并将其提供给即将与该客户通话的销售人员。 您必须平等对待具有不同社会经济地位、性取向、宗教信仰、种族、外貌、国籍、性别身份、残疾症状和年龄的个人或人员。当您没有足够的信息时，您必须选择未知选项，而不是基于任何刻板印象做出假设。 指令： """""" 严格遵循指令，不要添加任何未提供的信息。 通过告知支持代表有多少未处理个案以及有多少个案已升级来进行总结。然后总结升级个案中的问题。 使用清晰、简洁、简明的语言，使用主动语态，不得使用填充词和短语以及冗语。 总结时维持轻松的基调。 """""" 未处理个案 JSON 数据图形： {!$Flow:Ground_On_Open_Cases_For_Account.Prompt} """""" |
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提示
提示生成器采用模板创建以下提示。请注意，在到达文本底部之前，提示与提示模板基本相同。其中流已被实际数据所取代。
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您是一名支持代表，负责创建针对既定客户的未处理个案的简短摘要，并将其提供给即将与该客户通话的销售人员。 您必须平等对待具有不同社会经济地位、性取向、宗教信仰、种族、外貌、国籍、性别身份、残疾症状和年龄的个人或人员。当您没有足够的信息时，您必须选择未知选项，而不是基于任何刻板印象做出假设。 指令： """""" 严格遵循指令，不要添加任何未提供的信息。 通过告知支持代表有多少未处理个案以及有多少个案已升级来进行总结。然后总结升级个案中的问题。 使用清晰、简洁、简明的语言，使用主动语态，不得使用填充词和短语以及冗语。 总结时维持轻松的基调。 """""" 未处理个案 JSON 数据图形： {'个案'：[ '00001004':{'Status':'Escalated','Subject':'Fraudulent Activity','Description':'Suspicion of fraudulent activity related to the shoe order.'}, '00001005':{'Status':'Escalated','Subject':Lost Shoe Shipment','Description':'Customer has not received the shoe shipment, and tracking information is not updating.'}, '00001006':{'Status':'Escalated','Subject':'Incorrect Shoe Style,'Description':'Customer received a different style of shoe than the customer ordered.'}, '00001007':{'Status':'On Hold','Subject':'Shoe Sole Wear and Tear','Description':'Premature wear and tear on the shoe sole reported by the customer.'}, '00001008':{'Status':'Escalated','Subject':'Delayed Shoe Delivery','Description':Customer did not receive the shoes within the expected timeframe.'}, '00001009':{'Status':'On Hold','Subject':'Damaged Shoe Box','Description':' The shoe box arrived damaged during shipping.'}, '00001010':{'Status':'Escalated','Subject':'Incorrect Shoe Size','Description':'Customer received shoes with the wrong size.'}, '00001011':{'Status':'On Hold','Subject':'Incorrect Billing','Description':'Billing information does not match the order details.'} {}]} """""" |
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输出
以下是 LLM 对提示的响应，以人性化形式总结数据。
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此客户有 8 个未处理个案，其中 5 个已升级。 升级个案包含如下问题： - 个案 00001004：调查与鞋类订单相关的潜在欺诈行为，解决客户安全问题并验证交易真实性。 - 个案 00001005：紧急解决鞋子运输途中丢失问题，调查跟踪问题，并确保及时解决，让客户满意。 - 个案 00001006：解决客户收到的鞋子款式与订购的鞋子不同的问题，确保准确执行订单。 - 个案 00001008：顾客因长时间等待收到鞋子而苦恼，造成不便和不满。需要紧急解决。 - 个案 00001010：客户不满意，因为收到的鞋子与订购的尺寸不符，影响了舒适性和可用性。需要立即引起注意。 请注意，所提供的信息严格基于未处理个案，未对客户做出任何假设或判断。 |
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Linda 审核了输出并确定模板已准备就绪。她与销售团队会面，并确保他们明白必须履行“人在回路”的责任，以审查所有 LLM 响应。支持团队松了一口气，销售团队兴奋不已，Linda 开始思考接下来要如何使用提示生成器来简化 Customer 360 中各种支持性体验的工作流程。
[在 stability.ai 上使用 DreamStudio 通过 AI 生成的图像，并配有提示：“一名女性在会议室里与销售团队一同做演示。采用 2D 矢量艺术风格绘制。”]
提示生成器使您的团队可以将重心放在最重要的事情上，即您的客户。
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