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Agentforce 與 Einstein 生成式 AI
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          在「設定」中設定並執行測試 (舊版)

          在「設定」中設定並執行測試 (舊版)

          無論您要使用 AI 產生的案例快速追蹤測試,或是手動建立和上載自己的測試,都能有效地驗證工作人員的大規模績效。您可以針對特定主題與動作產生實際的測試個案,或透過 Agentforce 資料庫連結的資料。

          必要版本

          綠色核取記號

          此文章適用於:

          設定中的舊版 Agentforce 測試中心
          紅色交叉記號

          此文章不適用於:

          Agentforce Builder 中的新測試中心 (Beta 版)
          提供版本:Lightning Experience
          提供版本:EnterprisePerformanceUnlimitedDeveloper Edition。所需附加元件授權會因工作人員類型而有所不同。

          從選取您要測試的工作人員開始,並設定如對話歷程記錄和內容變數等關鍵條件以符合您的真實使用個案。接著,選擇您的測試資料:產生案例以驗證工作人員的主題與動作的選擇、根據工作人員可用的 Knowledge 內容產生問題與回答樣式測試個案,或在 CSV 檔案中上載您自己的測試個案以完全控制。接著,選取最佳測量工作人員績效的評估,從基本回應準確度到更深入的品質度量,例如一致性、完整性和指示符合度。您可以立即執行測試,或下載個案以在執行前進行檢閱和精簡。

          1. 建立測試
            使用 AI 產生的測試案例快速追蹤您的測試,或建立和上載您自己的測試。根據 Agentforce 資料庫中可用的主題和動作或資料測試您的工作人員。
          2. 定義測試條件
            當您從 CSV 範本上載測試個案時,定義測試條件 (例如對話歷程記錄和內容變數) 可協助提供額外的內容。這些變數可協助模擬更實際的使用者互動,讓您的測試更可靠且能反映實際工作人員行為。
          3. 新增測試資料
            透過使用 AI 產生測試個案或上載您自己的案例,來評估工作人員的績效。AI 產生的測試個案提供兩個資料選項:根據主題與動作產生,或透過 Agentforce 資料庫從工作人員可用的 Knowledge 產生。
          4. 選擇評估
            評估會測量您 AI 工作人員在關鍵領域中的績效。預設評估包含回應準確性、主題判斷式和動作判斷式。若要更符合您的測試目標,您可以新增以品質為中心的評估,例如完整性、一致性、精確性、延遲性和指示符合度。選取正確的評估組合可提供您在策略上精簡和改善工作人員所需的洞察。
           
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