Agentforce Voice
Agentforce Voice 可讓 Agentforce 服務工作人員與客戶交談並瞭解語音對話。其設計目的為瞭解來自對話輸入的客戶意圖,並採取行動來解決客戶的查詢。
必要版本
| 提供版本：Lightning Experience |
| 提供版本：Enterprise、Unlimited 及 Developer Edition with Foundations 或 Agentforce 1 Edition,以及 Service Cloud Voice 附加元件。 |
備註 Agentforce Voice 僅支援英文版。
Agentforce Voice 使用多個模型來處理語音互動。
- 使用者的說話文字會先使用語音對文字模型轉換為文字,例如 Deepgram。
- 接著會由 Flash Planner 處理文字記錄,其運作方式如同 Salesforce Atlas 推理引擎。使用 OpenAI GPT 大型語言模型 (LLM) 可識別用於回應使用者查詢的最相關主題與動作,進而產生文字回應。
- 最後,系統會使用文字對話模型將產生的文字轉換回音訊,並使用文字對話模型 (例如 ElevenLabs) 傳送給使用者。
我們有內建的指示與護欄,可協助確保工作人員的回應清楚、易於瞭解,並遵循內容安全和安全性原則。這些指示已整合到 Flash 計畫器中,以管理互動。
以下是一些內建指示和護欄完成的範例。
- 最佳化說話傳送:工作人員如何設定對話回覆格式的指示,例如在傳達資訊 (例如地址) 時進行策略性暫停,以取得清晰度。例如,將數字與街道名稱分開。
- 提供簡要回應:依字詞限制引導工作人員,以避免回應過長。
- 協助確保內容安全:保護欄可協助防止工作人員回應中的有毒或不當文字並保護專屬資訊。
零資料保留原則
您的資料不會由第三方 LLM 保留。我們會與所有外部模型提供者 (例如 OpenAI) 合作,強制執行零資料保留原則。
- 大型語言模型:我們會與所有外部大型語言模型 (LLM) 提供者合作,強制執行零資料保留原則。如需有關其他 Trust 相關問題的詳細資料,請參閱 Trust and Agentforce。
- Deepgram:我們使用 Deepgram 提供的專屬選擇退出機制,以確保資料僅保留在處理要求所需的持續時間內,且不會用於改善模型。
- ElevenLabs:我們使用 ElevenLabs 零保留模式,其增強型隱私權功能可確保在完成要求後,立即刪除要求與回應中的資料。專用模式會限制敏感資料點的記錄,確保不會將其傳送至資料庫以供長期儲存。ElevenLabs 也與第三方 LLM 提供者達成協議,防止他們對客戶資料訓練自己的模型。
Agentforce Voice 使用個案
您可以部署已啟用語音的服務工作人員,以使用自然語音自動解決客戶的詢問。透過利用 Agentforce Voice,這些工作人員會以動態、意圖驅動的對話取代傳統靜態 IVR 階層。請參閱為已啟用語音的工作人員選擇電話服務供應商。
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