Agentforce Voice
Agentforce Voice permite a los agentes de Servicio Agentforce hablar y comprender conversaciones de voz con clientes. Está diseñado para comprender la intención del cliente desde la entrada hablada y realizar acciones para resolver consultas de clientes.
Ediciones necesarias
| Disponible en: Lightning Experience |
| Disponible en: Enterprise Edition, Unlimited Edition y Developer Edition con Foundation Edition o Agentforce 1 Edition y complementos de Salesforce Voice. |
Agentforce Voice utiliza múltiples modelos para gestionar interacciones de voz.
- Las palabras habladas del usuario se convierten primero en texto utilizando un modelo de voz a texto, como Deepgram.
- El texto transcrito se procesa a continuación por un Flash Planner, que funciona como el motor de razonamiento de Salesforce Atlas. Utilizando un modelo de lenguaje grande (LLM) de OpenAI GPT, se identifican el subagente y las acciones más relevantes para utilizar para responder a la consulta del usuario, dando como resultado una respuesta de texto.
- Finalmente, el texto generado se convierte de nuevo en audio utilizando un modelo de texto a voz y se entrega al usuario utilizando un modelo de texto a voz, como ElevenLabs.
Hemos incorporado instrucciones y barandillas para ayudar a garantizar que las respuestas de los agentes sean claras, fáciles de comprender y que sigan las políticas de seguridad del contenido. Estas instrucciones se integran en Flash Planner para gestionar interacciones.
Estos son algunos ejemplos de lo que logran las instrucciones integradas y las barandillas.
- Optimizar la entrega hablada: Instrucciones sobre cómo los agentes dan formato a respuestas habladas, como pausas estratégicas para mayor claridad al transmitir información como direcciones. Por ejemplo, separando números de nombres de calle.
- Proporcione respuestas concisas: Guía de agentes por límites de palabras para evitar respuestas largas.
- Ayude a garantizar la seguridad del contenido: Barandillas para ayudar a evitar lenguaje tóxico u ofensivo en respuestas de agentes y proteger información patentada.
Políticas de retención de datos cero
Sus datos no se conservan por LLM externos. Nos asociamos con todos nuestros proveedores de modelos externos, como OpenAI, para aplicar la política de retención de datos cero.
- Modelos de idiomas grandes: Nos asociamos con todos nuestros proveedores de modelos de idiomas grandes (LLM) externos para aplicar la política de retención de datos cero. Para obtener más detalles sobre otros problemas relacionados con Trust, consulte Confideicomiso y Agentforce.
- Deepgram: Utilizamos un mecanismo de anulación de suscripción exclusivo que Deepgram proporciona para garantizar que los datos solo se retienen durante el tiempo necesario para procesar la solicitud y no se utilizan para la mejora del modelo.
- ElevenLabs: Utilizamos el modo de retención cero de ElevenLabs, una función de privacidad mejorada para garantizar que los datos de nuestras solicitudes y respuestas se eliminan inmediatamente al completar la solicitud. El modo especializado restringe el registro de puntos de datos confidenciales, garantizando que nunca se envíen a una base de datos para el almacenamiento a largo plazo. ElevenLabs también tiene acuerdos con proveedores LLM externos que les impiden entrenar sus modelos en datos de clientes.
Casos de uso de Agentforce Voice
Puede implementar agentes de servicio activados por voz para resolver de forma autónoma consultas de clientes utilizando voz natural. Al aprovechar Agentforce Voice, estos agentes sustituyen jerarquías de IVR estáticas tradicionales por conversaciones dinámicas dirigidas por la intención. Consulte Seleccionar su proveedor de telefonía para agentes activados por Voice.
