예: 에이전트 RAG 및 고급 Data 360 설정

RAG 지원 에이전트 구축 방법

RAG 지원 에이전트를 설정하는 방법에는 두 가지가 있습니다.

이 예제의 시나리오

RAG는 문서, 웹 사이트 및 구조화된 데이터의 자유 형식 텍스트 필드를 포함하는 비정형 데이터에서 관련 정보를 추출하는 전문가입니다. 이 시나리오에서는 Salesforce 사례 개체에 추가하는 자유 형식 텍스트(제목 및 설명)를 사용합니다. 에이전트는 이 정보를 사용하여 제품 문제에 대한 사용자 질문을 알릴 수 있습니다. 기타 데이터 소스 옵션은 Salesforce 도움말 및 Trailhead 다른 위치에 설명되어 있습니다.

1단계: Salesforce Developer Edition 조직 설정

이 단계에서는 이 예제의 나머지 단계를 완료하는 데 필요한 Salesforce Developer Edition 조직을 가져오고 준비하는 지침을 안내합니다.

등록하려면 https://www.salesforce.com/form/developer-signup/?d=pb를 클릭합니다.

노트

• 다른 Salesforce 조직을 사용하려는 경우 다음과 같은 기능을 제공하는지 확인하십시오. Data 360이 활성화되고 프로비저닝되고, Einstein이 활성화되고, Agentforce가 활성화되고, 프롬프트 빌더가 사용 가능하며, 사례를 추가할 수 있습니다. 사용자 권한 및 기타 조직 설정이 이 예제의 모든 단계를 완료하는 능력에 영향을 미칠 수 있습니다.
• 지침을 준수하고 조직에 예기치 않은 문제가 발생하는 경우 브라우저 창을 새로 고치십시오. 이전 지침을 되돌리고 반복해도 됩니다.

1. Salesforce Developer Edition 조직에 로그인합니다.
2. Data Cloud 설정을 확인합니다. 설정에서 빠른 찾기 상자에 Data Cloud 설정을 입력합니다. 홈 조직 세부 사항 아래에서 Data Cloud 인스턴스가 활성화되어 있는 경우 Data Cloud가 이미 활성화되어 있습니다.

   Data Cloud 설정 및 실행

   
3. Data Cloud가 아직 활성화되지 않은 경우 앱 내 또는 Data Cloud 도움말에서 Data Cloud 켜기의 지침에 따라 활성화합니다. 설정 프로세스를 시작하려면 시작하기를 클릭합니다.

   Data Cloud 설정 시작하기

   

   

   노트 Data Cloud 초기 설정에는 30분 이상 걸릴 수 있습니다.
4. 완료되면 Data Cloud가 활성화되어 있는지 확인합니다. 홈 조직 세부 정보 아래에 Data Cloud 인스턴스가 활성화되어 있는지 확인합니다.
5. Einstein 생성형 AI 설정 을 확인하십시오. 설정에서 빠른 찾기 상자에 Einstein Setup을 입력합니다. Einstein, 프롬프트 빌더의 전역 언어 지원 및 프롬프트 템플릿 배포가 모두 켜져 있는지 확인합니다.

   Einstein 옵션 설정

   

   

   노트 Einstein 활성화가 적용되면 몇 분 정도 걸릴 수 있습니다.
6. 설정에서 빠른 찾기 상자에 에이전트를 입력한 다음, Agentforce 에이전트를 선택합니다. Agentforce를 활성화하려면 Agentforce를 활성화합니다.

   Agentforce 에이전트를 찾을 수 없는 경우 브라우저 창을 새로 고치거나 Einstein 활성화가 적용될 때까지 조금 더 기다립니다.

   Agentforce 켜기

   

2단계: 사례 데이터 추가

제품의 이름을 지정하고 고객이 겪고 있는 문제를 설명하는 사례 레코드를 5개 이상 만듭니다.

1. 앱 시작 관리자에서 서비스를 입력하고 Service Cloud를 엽니다.
2. 사례 -> 새로 만들기를 선택하고 사례를 추가합니다. 각 사례에 대해 제목, 고객 문제를 자세히 설명하고 사례 원본을 선택합니다. 다른 필드를 건너뛰고 기본값을 수락합니다. 다음은 입력할 데이터의 예제입니다.

   제목 예제	예제 설명
   전원 코드 시작	토스터 오븐을 사용하여 피자 요리를 처음 시도했을 때 전원 코드에 불이 났습니다.
   토스터 오븐이 시작되지 않음	토스터 오븐이 연결되어 있지만 전원 버튼을 누르면 아무 일도 발생하지 않습니다. 불이 켜지지 않습니다. 전원이 없습니다.
   토스터 온도가 충분하지 않음	토스터 오븐을 브릴 설정으로 전환했지만 10분 후에도 온도가 온도를 넘지 않습니다.
   최저온 설정 시 토스트 연소	조명 설정을 선택한 경우에도 토스터 오븐은 항상 내 기운을 불어넣습니다.
   발생한 크럼	토스터 오븐의 하단에 내 베이글의 크림이 떨어지고 불이 났습니다.
   토스터가 이유 없이 갑자기 꺼짐	15분 이상 요리하는 경우 토스터 오븐이 자동으로 꺼집니다.
   토스터 오븐 손상 도착	패키지를 열었을 때 유리 창이 깨졌습니다.
   패키지 도착 격리됨	분쇄된 배달 패키지를 열었을 때 토스터 오븐이 눈에 띄게 손상되었습니다.

3단계: Data Cloud에 사례 데이터 수집

RAG 지원 솔루션은 Data Cloud에서 생성된 검색 색인을 사용합니다. 자유 형식 사례 데이터를 Data Cloud에 수집하려면 데이터 스트림을 만듭니다.

1. 앱 시작 관리자에서 Data Cloud를 입력하고 선택합니다.
2. 데이터 스트림 탭을 선택하고, 새로 만들기를 클릭하고, Salesforce CRM을 선택한 후 다음을 클릭합니다.
3. 개체 보기를 클릭하고 검색하여 사례를 선택한 후 다음을 클릭합니다.

   사례 개체 선택

   
4. 개체 범주로 프로필을 선택합니다.
5. 기본적으로 모든 필드가 선택됩니다. 표준 필드 탭에서 다음 필드만 선택합니다(다른 필드 선택 취소).

   필드	상세 설명
   시스템 모드 스탬프	필수
   제목	고객의 질문에 답변하는 데 사용할 수 있는 고객의 문제에 대한 요약입니다.
   상세 설명	고객의 질문에 답변하는 데 사용할 수 있는 추가 세부 사항입니다.
   사례 ID	이 간단한 사용 사례에는 필요하지만 필요하지는 않습니다. 고급 사용 사례의 경우 사례 ID를 사용하여 계정에서와 같은 추가 관련 정보를 가져올 수 있습니다.

   

   노트 사례 댓글 필드는 RAG 검색에 유용한 데이터를 제공할 수도 있지만 이 간단한 예에서는 필요하지 않습니다.
6. 사용자 정의 필드 탭의 선택 항목을 수락합니다. Next(다음)를 클릭합니다.
7. 배포를 클릭합니다.
   

   노트 데이터를 수집하는 데 시간이 걸릴 수 있습니다.
8. 상태를 확인하려면 데이터 스트림 메뉴에서 새 데이터 스트림 옆에 있는 아래쪽 화살표를 클릭하고 상태 업데이트를 선택합니다.

마지막 실행 상태가 성공됨이고 Total Records에 번호가 있는 경우 데이터가 Data Cloud에 있습니다.

Data Cloud에 수집된 데이터

4단계: 데이터 레이크 개체 검사(DLO)

데이터 스트림은 Case_Home__dll이라는 데이터 레이크 객체(DLO)를 만듭니다. 수집된 데이터를 검사하면 RAG 솔루션을 디버그하고 최적화하는 데 도움이 됩니다.

1. Data Cloud의 데이터 탐색기 탭으로 이동하여 개체 유형으로 데이터 레이크 개체를 선택하고 Case_Home을 선택합니다. 데이터 공간을 변경하지 마십시오.
2. 열 편집을 클릭합니다. 잠재적인 부채를 이미 없는 경우 사용 가능한 열으로 이동합니다. 이미 표시되지 않은 경우 제목을 선택된 열으로 이동합니다. 다른 모든 열을 그대로 두고 완료를 클릭합니다.

   Case_Home DLO에 대한 열 편집

   
3. 설명 열을 두 번 클릭하여 사례 데이터를 정렬하고 상단에 표시합니다.

   Case_Home DLO의 사례 데이터

   

팁 개발자: 사례 DLO를 쿼리하려면 SOQL 복사를 클릭하고 Developer Console 또는 Data Cloud 쿼리 편집기에서 사용할 쿼리를 복사합니다. Postman과 같은 REST 클라이언트를 사용하여 DLO를 쿼리할 수도 있습니다.

5단계: 사례 DLO를 사례 DMO에 매핑

DMO(데이터 모델 개체)에 DLO를 매핑하여 데이터에 추가적인 구조 레이어를 추가하고 쉽게 쿼리하고 상호 작용할 수 있습니다. Case_Home DLO를 Case DMO에 매핑합니다.

노트 DLO 및 DMO는 RAG 솔루션 구축을 위한 강력한 도구입니다. 예를 들어 DLO에서 데이터 정리를 수행하거나 여러 데이터 소스를 단일 DMO에 매핑하거나 ID 확인을 수행할 수 있습니다.

1. 데이터 레이크 개체 탭에서 Case_Home을 엽니다.
2. 데이터 매핑 패널에서 시작을 클릭합니다.
3. 데이터 모델 엔티티 아래에서 개체 선택을 클릭하고 모든 개체 패널에서 사례를 검색한 후 옆에 있는 + 기호를 클릭한 다음, 완료를 클릭합니다. DLO 및 DMO 필드는 자동으로 매핑됩니다.

   DLO-DMO 매핑

   
4. 작업을 저장합니다.

6단계: 데이터 모델 개체(DMO) 검사

이전 단계에서 수행한 매핑을 통해 ssot__Case__dlm이라는 DMO가 생성되었습니다.

1. 데이터 탐색기에서 개체에 대해 데이터 모델 개체를 선택한 다음, 검색 및 사례를 선택합니다.
2. 설명 열을 두 번 클릭하여 사례 데이터를 정렬하고 상단에 표시합니다.

   DMO의 데이터

   

팁 개발자: 사례 DMO를 쿼리하려면 SOQL 복사를 클릭하고 Developer Console 또는 Data Cloud 쿼리 편집기에서 사용할 쿼리를 복사합니다. Postman과 같은 REST 클라이언트를 사용하여 DLO를 쿼리할 수도 있습니다.

7단계: 검색 색인 작성

검색 색인 사용하면 텍스트를 검색할 수 있으므로 RAG 솔루션이 사용자의 입력과 관련된 텍스트 청크를 찾고 검색할 수 있습니다. 이 예에서는 하이브리드 검색 색인 만들어 시맨틱 유사성 및 키워드를 기반으로 관련 콘텐츠를 찾습니다.

1. Data Cloud에서 검색 색인 탭을 선택하고 새로 만들기를 클릭합니다.
2. 고급 설정을 선택하고 다음을 클릭합니다.
3. 검색 유형으로 하이브리드 검색을 선택하고 소스 개체로 사례를 선택한 후 다음을 클릭합니다.
4. 필드 관리를 클릭하고 설명 및 제목을 선택한 다음, 저장을 클릭합니다.
5. 나머지 기본값을 수락하려면 다음을 반복적으로 클릭한 후 저장을 클릭하여 검색 색인을 만듭니다.
6. 검색 색인 탭을 클릭하여 새로 고칩니다. 검색 색인 최종 실행 상태가 준비됨인 경우(약 10분) 사례 검색 색인이 준비됩니다.
7. 데이터 모델 탭을 클릭하여 생성된 검색 색인 파일을 봅니다.

   검색 색인 파일

   

   • 텍스트 청크(Case_chunk_dlm)
   • 하이브리드 인덱스(Case_index_dlm)

디버깅 또는 기능 최적화를 위해 텍스트 청크를 검사하는 방법을 알아보면 도움이 됩니다. 예를 들어 청크는 LLM이 예기치 않은 방식으로 반응하는 이유를 드러낼 수 있습니다. 프롬프트 빌더 이 예제의 나중에 표시되는 것처럼 검색된 청크를 볼 수 있습니다.

팁 개발자:

• 생성한 검색 색인 데이터 청크를 검사하거나 자연어 쿼리 질문을 하려면 Apex 쿼리 API 또는 Data Cloud Connect REST API의 queryDataV2 끝점을 사용할 수 있습니다.
• 조직의 모든 검색 색인에 대한 구성을 보려면 /ssot/search-index를 사용합니다.
• API를 사용하여 검색하면 개념 솔루션 증거를 구축하고 디버그할 수 있습니다. 또한 매번 검색기를 구축하지 않고도 프리필터링 또는 벡터 검색 사용과 같은 다양한 유형의 검색을 시도할 수 있습니다.

8단계: 검색기 구축

검색기는 Einstein Search 작업을 위한 래퍼입니다. AI 모델에서 사용자 정의 검색기를 만들어 검색을 세분화하여 검색된 콘텐츠가 사용 사례와 더 관련이 있게 합니다.

노트 개별 검색기는 하나의 검색 색인 데이터를 가져올 수 있습니다. 검색 색인 하나의 DMO만 색인화할 수 있습니다. 여러 데이터 소스의 데이터를 기반으로 기능을 사용해야 하는 경우 앙상블 검색기를 사용합니다.

1. Data Cloud에서 AI 모델 을 선택하고 검색기를 선택한 후 새 검색기를 클릭합니다.
2. 개별 검색기를 선택하고 다음을 클릭합니다.
3. Data Cloud를 선택하고 기본 데이터 공간을 수락합니다.
4. DMO(사례) 및 검색 색인 구성(사례 하이브리드 검색)을 선택한 후 다음을 클릭합니다.
5. 필터의 경우 기본값(모든 문서)을 수락하고 다음을 클릭합니다.
6. 반환할 필드에 다음 세 개의 필드를 추가합니다.
   1. 사례 개체의 주체 필드(DirectAttribute > Case > Subject)
   2. 사례 개체의 설명 필드(DirectAttribute > 사례 > 설명)
   3. 청크 필드(RelatedAttributes > 사례 청크 > 청크)
   

   팁 먼저 필드 이름을 선택합니다. 연결된 필드 레이블이 자동으로 선택됩니다.

   검색기에서 반환할 필드

   
7. 다음을 클릭한 다음, 저장을 클릭합니다. 이 검색기의 이름을 지정하고 만듭니다.
8. 검색 데이터 페이지에서 다음 단계에서 사용할 API 이름을 복사합니다.
9. 활성화를 클릭합니다.

9단계 - 프롬프트 템플릿을 만들고 검색기 추가

프롬프트 템플릿은 LLM에 전송되는 프롬프트의 구조를 정의합니다. 검색기, 플로, 고객 입력 또는 기타 리소스와 같은 텍스트 지침 및 리소스를 추가할 수 있습니다. 프롬프트 템플릿은 런타임 시 확인된 프롬프트가 사용되는 방식에 영향을 미치는 숨겨진 처리 전 및 후 지침이 포함된 프롬프트 템플릿 유형의 특성을 상속합니다. 이 예에서는 Knowledge 질문에 답변 프롬프트 템플릿을 기반으로 새 프롬프트 템플릿을 만듭니다.

1. 설정에서 빠른 찾기 상자에 프롬프트 빌더를 입력한 다음, 프롬프트 빌더를 선택합니다.
2. 새 프롬프트 템플릿을 클릭합니다.
3. 프롬프트 템플릿 유형에서 Knowledge Answers를 선택합니다.
4. 프롬프트 템플릿의 이름을 지정하고(예: 사례 데이터로 질문 답변) 다음을 클릭합니다.
5. 프롬프트에 명령을 입력합니다. Knowledge 질문에 답변 프롬프트 템플릿에서 가져온 다음 예에서 복사하여 붙여넣습니다.

   
               ### INSTRUCTIONS
               1. Analyze the query: Carefully read and understand the user's question or issue from the QUESTION section.
               2. Search CASE: Review the provided company CASE to find relevant information.
               3. Evaluate information: Determine if the available information in the CASE section is sufficient to answer the QUESTION.
               4. Formulate response: To generate a reply <generated_response> to the user, you must follow these rules
               a. Find the article-chunk(s) that is most relevant to answer the user query and VERBATIM extract the ID of the article to set <source_id> field in the response JSON. If you are unable to find the relevant article, set <source_id> to NONE.
               b. Use the relevant article-chunk to generate the response that exactly answers the user's question and set the <generated response> field.
               c. If the user request cannot be answered by the case information provided, set the <source_id> to NONE and <generated_response> to "Sorry, I can't find an answer based on the available articles."
               5. Refine and deliver: Ensure your response is polite, professional, and concise.
               6. Review response: Make sure that have followed all of the above instructions, respond in the desired output format and you only strictly stick to the provided CASE only to formulate your answer.
               
               
               Sample_Case_Retriever_1Cx_cS3a95815db
               
               
               
               ###
               CASE:
               [Insert Retriever Here]
               
               
               
               
               ###
               QUESTION:
               {!$Input:Query}
               
               
               ###
               Response:

6. [Insert Retriever Here]를 삭제하고 해당 위치에 커서를 남깁니다.
7. 자원 삽입을 클릭하고 Einstein Search > Case를 선택한 후 검색기를 추가합니다.
8. 검색기 설정 패널에서 다음을 수행합니다.
   1. 검색 텍스트에서 자유 텍스트 및 쿼리를 차례로 선택합니다.
   2. 출력 필드에서 청크를 선택합니다.
   3. 이 예에서는 결과 수를 5로 설정합니다.
9. 프롬프트 템플릿에서 질문 아래의 InputQuery을 삭제하고 해당 위치에 커서를 남깁니다.
10. 왼쪽의 설정 패널에서 검색 매개 변수 아래에서 검색 텍스트를 클릭하고, 자유 텍스트, 쿼리를 선택하고, 쿼리 입력(Input:Query)을 복사합니다. 질문 아래: Input:Query를 붙여넣습니다.

    입력:쿼리

    
11. 작업을 저장한 다음, 활성화를 클릭합니다.

10단계: 프롬프트 템플릿 테스트

방금 만든 프롬프트 템플릿을 테스트합니다.

1. 미리 보기를 클릭합니다.
2. 필요한 경우 미리 보기 설정에서 입력을 확장합니다.
3. 쿼리에 질문을 입력합니다(예: 토스터 오븐 제품에 몇 가지 일반적인 문제가 있습니까?
4. 검색자 ID에 검색자 ID를 추가합니다. AI 모델에서 검색어를 선택하고 검색어를 선택한 다음, 검색어 세부 사항 페이지에서 검색기의 API 이름을 복사한 다음, 검색어 ID 필드에 붙여 넣습니다.
5. LLM의 응답을 보려면 미리 보기를 클릭합니다.

   프롬프트 요청 및 LLM 응답이 표시된 미리 보기

   

   • 해결된 프롬프트는 LLM에 전송된 해결된 프롬프트를 표시합니다. 확인된 프롬프트에는 검색기가 가져온 데이터의 청크가 포함됩니다. RAG가 작동 중입니다.
   • 생성된 응답은 고객에게 표시할 수 있는 프롬프트 템플릿의 출력을 표시합니다.

노트 오류가 발생할 경우 같은 질문 또는 약간 다른 질문으로 다시 시도하십시오. 브라우저 창을 새로 고칠 수도 있습니다.

11단계: 사례 Knowledge 사용하여 질문에 답변하는 에이전트 구축

마지막으로 프롬프트 템플릿을 사용하여 사례 데이터를 사용하여 질문에 답변하는 에이전트를 만듭니다.

팁 개발자: 작업에서 프롬프트 템플릿을 사용하지 않아도 됩니다. 개발자는 대신 Apex 또는 Flow에서 사용할 수 있습니다.

1. 에이전트 작업 만들기
   1. 설정에서 빠른 찾기 상자에 Agentforce 자산을 입력한 다음, Agentforce 자산을 선택합니다.
   2. 작업 탭을 클릭합니다.
   3. New Agent Action(새 에이전트 작업)을 클릭합니다.
   4. 참조 작업 유형에서 프롬프트 템플릿을 선택합니다.
   5. 참조 작업에 프롬프트 템플릿을 선택합니다. 프롬프트 템플릿이 표시되지 않는 경우 활성화되어 있는지 확인하십시오.
   6. (옵션) 작업 이름을 사례 데이터로 질문 답변과 같이 지정한 후 다음을 클릭합니다.
   7. 에이전트 작업 지침을 추가합니다. 예를 들면, Answer questions that customers have about product issues. Use the provided customer cases, where the description and subject tell you what is going wrong, or how the customer is struggling. For example: “What are some common issues with the toaster oven?”입니다.
   8. 입력의 경우 필수 필드를 채웁니다.
      예:

      로드 중인 텍스트: 해답을 얻고 있어요.

      입력 지침: 프롬프트 템플릿에 하드 코딩된 검색기를 사용합니다.

      쿼리 지침 필수. 사례 검색에 사용할 생성형 AI가 만든 문자열입니다.

      사용자로부터 데이터 수집: (쿼리 지침 아래에서 선택되어 있는지 확인하십시오.)

      인용 모드 지침: 따옴표를 생성하지 마십시오.

      다른 모든 기본값을 수락합니다.
   9. 출력의 경우 프롬프트 응답에서 대화에서 보기를 활성화합니다.
   10. 다른 모든 기본값을 수락하고 완료를 클릭합니다.
   11. 생성된 에이전트 작업을 선택하여 세부 사항을 확인합니다.

       에이전트 작업 세부 사항

       
2. 에이전트 만들기
   1. 설정에서 빠른 찾기 상자에 Agentforce 에이전트를 입력한 다음, Agentforce 에이전트를 선택합니다.
   2. 새 에이전트를 클릭하고 Agentforce 서비스 에이전트를 선택한 후 다음을 클릭합니다.
   3. 일반 FAQ를 제외한 모든 항목을 선택 취소한 후 다음을 클릭합니다.
   4. 회사의 경우 토스터 오븐을 판매하는 회사를 추가하고 다른 기본값을 수락한 후 다음을 클릭합니다.
   5. 데이터 라이브러리를 건너뛰고 만들기를 클릭합니다.
      

      노트 오류가 나타나면 1~2분 동안 기다린 후 에이전트가 생성되었는지 확인합니다. 그렇지 않은 경우 브라우저 창을 새로 고치거나 이 단계의 지침을 반복해 보십시오.
3. 에이전트에 새 하위 에이전트 추가
   새 하위 에이전트를 만들어 이전 단계의 작업을 사용합니다.
   1. 에이전트에서 새로 만들기 -> + 새 하위 에이전트를 선택합니다.
   2. 이 하위 에이전트가 수행하도록 하려면 사례 정보가 포함된 질문 답변을 입력하고 다음을 클릭합니다.
   3. 분류 설명의 경우 기본값을 다음과 같이 대체합니다. 이 하위 에이전트는 토스터 오븐 케이스와 관련된 사용자 문의를 해결하고 관련 세부 사항을 제공합니다.
   4. 범위에 대해 기본 지침을 수락합니다.
   5. Instructions의 경우 첫 번째 명령을 다음으로 대체합니다. 확인 질문에 답변하여 사용자에게 최대한 많은 정보를 수집합니다.
   6. 다른 모든 기본 명령을 삭제하고 다음을 클릭합니다.
   7. 이전에 만든 작업(사례 데이터로 질문 답변)을 선택한 다음, 완료를 클릭합니다.
   8. 에이전트를 활성화하려면 활성화를 클릭합니다.
   9. 에이전트 준비 체크리스트가 표시되면 무시 및 활성화를 클릭합니다.
      문제를 검토하고 해결하는 것이 가장 좋습니다. 그러나 이 예에서는 필요하지 않습니다.
   10. 에이전트를 테스트합니다. 대화 미리 보기 창에서 토스터 오븐과 같은 질문을 하십시오.

       에이전트 테스트

       

       모든 토스터 오븐에 대한 답변은 일반적인 답변이 아닙니다. 대신 사례 주제 및 설명으로 입력한 정보를 반영합니다. LLM 응답이 채워진 바로 데이터 소스에 기반하는 방식을 쉽게 확인할 수 있습니다.

가능한 다음 단계