Einstein 감사 및 피드백 데이터

Einstein 생성형 AI 감사 및 피드백 데이터를 Data 360에 수집 및 저장하고 피드백 분석, 프롬프트 조정, LLM 튜닝을 통해 생성형 AI 애플리케이션을 향상합니다.

• 생성형 AI 감사 및 사용자 의견 데이터 소개
  생성형 AI 감사 데이터(Audit Trail라고도 함)를 사용하여 생성된 응답의 안전성과 정확성을 보장하는 데이터 마스킹 및 독성 감지와 같은 Einstein Trust Layer 기능을 추적합니다.
• Einstein 생성형 AI 감사 및 피드백 설정
  Einstein 생성형 AI 감사 및 피드백 데이터를 수집하려면 Einstein 설정에서 활성화합니다. 데이터 공간이 하나뿐인 조직의 경우 Agentforce 설정되면 기본적으로 활성화됩니다.
• 생성형 AI 감사 및 피드백을 위한 데이터 모델
  적절한 데이터 모델 객체(DMO)를 사용하여 Einstein 생성형 AI 감사 및 피드백 데이터를 이해하고 분석합니다. Einstein 생성형 AI 감사 및 피드백 데이터는 Data 360의 데이터 레이크 개체(DLO)로 스트리밍되고 데이터 모델 개체(DMO)에 매핑됩니다.
• Einstein 생성형 AI 감사 및 피드백 데이터의 인사이트 공유
  Salesforce 조직의 Einstein 생성형 AI 감사 및 피드백 데이터에서 얻은 인사이트를 팀과 공유합니다. 사전 빌드된 대시보드 및 보고서를 사용하고, 쿼리를 실행하고, Data 360 보고서를 작성합니다.
• Einstein Generative AI 감사 및 피드백 데이터 보고서와 대시보드에 액세스
  Einstein 생성형 AI 데이터 수집 및 저장을 활성화한 후 Data 360에서 직접 Einstein 생성형 AI 감사 및 피드백 보고서 및 대시보드에 액세스합니다. Einstein Generative AI 및 피드백 데이터 대시보드에 액세스할 수 있습니다.
• 특정 유형의 감사 및 사용자 의견 데이터에 대한 이메일 알림 설정
  사전 빌드된 플로를 사용하여 특정 콘텐츠 품질 문제 또는 사용자 피드백 임계값 또는 조건에 대한 이메일 알림을 보내는 프로세스를 자동화합니다. 예를 들어 응답의 독성 비율이 지정된 임계값을 초과하는 경우 경고를 받을 수 있습니다.
• 감사 및 피드백에 대한 청구 고려 사항
  생성형 AI 감사 및 사용자 의견은 할당된 금액을 초과하여 사용되는 Data 360 스토리지 크레딧을 사용합니다.
• 감사 및 피드백 개체에 대한 데이터 거버넌스 권한 구현
  감사 및 피드백 데이터에는 권한이 없는 사용자에게서 편집하거나 숨길 개인 식별 정보(PII)와 같은 중요한 정보가 포함될 수 있습니다. 동적 데이터 마스킹 및 필드별 데이터 제외 정책을 설정하여 Data Cloud 데이터 거버넌스를 사용하여 중요한 데이터를 보호합니다. 액세스 정책에 따라 영향을 받는 Data 360 개체에 대한 액세스 권한을 부여합니다.