Risoluzione dei problemi Generatore di prompt

L'anteprima o il test non riesce e viene generato un errore.

Se si fa clic su Anteprima e viene visualizzato un errore, ad esempio Internal Server Error, controllare questi elementi prima di contattare l'Assistenza clienti Salesforce.

• Verificare che il Generatore di prompt sia incluso nella versione e nei componenti aggiuntivi Salesforce. Le versioni supportate sono visualizzate nella parte superiore di questa pagina.
• Verificare che Einstein sia attivato. Da Imposta, nella casella Ricerca veloce, immettere Imposta Einstein e quindi selezionare Imposta Einstein. Ulteriori informazioni sull'abilitazione del Generatore di prompt.
• Verificare che sia stato assegnato l'insieme di autorizzazioni Gestore modelli prompt o Utente modello prompt e che l'insieme di autorizzazioni includa Esegui modelli prompt. Ulteriori informazioni sull'abilitazione del Generatore di prompt.
• Se sono state verificate Einstein, licenze e autorizzazioni e l'errore continua, attendere alcuni minuti e riprovare. Il problema è spesso un'interruzione temporanea del servizio. Controllare Salesforce Trust prima di creare un caso di assistenza.

Il modello di prompt funziona in Anteprima ma non riesce se utilizzato in un agente.

Un modello di prompt può generare una risposta nel Generatore di prompt e comunque non riuscire quando lo stesso modello viene chiamato da Agentforce Builder o eseguito in una conversazione dell'agente. L'agente può passare valori di input diversi da quelli selezionati in Anteprima.

• Se il modello utilizza un retriever, verificare che la fonte di dati del retriever sia attiva e che il retriever restituisca i risultati da solo. Ulteriori informazioni sui singoli retriever.
• Se si basa il modello su una libreria di dati Agentforce o su file non strutturati, verificare che l'indicizzazione sia completata. Ulteriori informazioni sulla risoluzione dei problemi della libreria di dati Agentforce.
• Visualizzare nuovamente in anteprima il modello con gli stessi valori di input passati dall'agente in fase di esecuzione. Ulteriori informazioni sull'anteprima di una risposta generata.

La mia risposta strutturata presenta campi mancanti o vuoti quando è attivo Einstein Trust Layer.

Quando il livello Einstein Trust è attivo e si utilizzano gli output strutturati per generare una risposta JSON, alcuni campi possono risultare vuoti o null. Einstein Trust Layer maschera le informazioni personali, ad esempio nomi o indirizzi email, prima di inviare il prompt al modello AI. Se un campo non viene ripristinato dopo la risposta, può apparire vuoto.

Nella sezione Risposta, aprire Dettagli mascheramento e indicare quali campi sono stati mascherati e se contengono informazioni personali. Le informazioni personali mascherate sono la causa più comune. Ulteriori informazioni sugli output strutturati. Per esaminare le impostazioni di mascheramento, vedere Impostazioni Einstein Trust Layer.

Il modello di prompt personale non utilizza l'accesso ai dati dell'utente in esecuzione.

Se un modello restituisce dati che un utente non dovrebbe vedere o omette dati che dovrebbe vedere, aggiungere un'azione Apex o di flusso che filtra i record prima che i dati siano basati sul modello di prompt. Ulteriori informazioni sull'aggiunta di un'azione.

Il mio file è troppo grande per essere utilizzato per il radicamento.

I file utilizzati per il radicamento nel contesto sono limitati a 15 MB per richiesta e la maggior parte dei modelli supporta almeno un tipo di file. Se il file supera il limite, suddividerlo in file più piccoli o riepilogare il contenuto prima di caricarlo come origine di base. I file non supportati vengono esclusi dalla richiesta ed elencati nel riquadro Risoluzione. Ulteriori informazioni sui limiti del Generatore di prompt. Ulteriori informazioni sul radicamento nel contesto con gli input dei file.

Manca il campo Oggetto.

La visualizzazione del campo Oggetto dipende dal tipo di modello di prompt.

• Per un modello di generazione campo, selezionare un oggetto e un campo oggetto quando si crea il modello, prima di aprire l'area di lavoro. Ulteriori informazioni sulla creazione di un modello di prompt di generazione campo.
• Per un modello Flex, le risorse oggetto sono facoltative. Aggiungerli in un secondo momento dalla scheda Risorse. Il campo Oggetto non viene visualizzato nella schermata di impostazione iniziale. Ulteriori informazioni sulla creazione di un modello di prompt Flex.

Se si prevede di visualizzare immediatamente l'oggetto e non lo si fa, confermare il tipo di modello che si sta creando.

Ottengo risultati incoerenti dallo stesso modello di prompt.

I modelli di prompt utilizzano un modello di lingua di grandi dimensioni (LLM). Poiché i modelli AI non restituiscono sempre la stessa risposta per gli stessi input, i risultati possono variare da un'esecuzione all'altra. I modelli che utilizzano retriever per operazioni in stile classificazione possono anche non analizzare una risposta come JSON valido.

• Visualizzare in anteprima gli stessi input più di una volta per vedere se il problema è intermittente. Ulteriori informazioni sull'anteprima di una risposta generata.
• Rendere specifiche le istruzioni e aggiungere una gestione esplicita per i valori vuoti o imprevisti. Ulteriori informazioni sul perfezionamento di un modello di prompt.
• Non ripetere lo stesso campo di unione più volte. Campi di unione ripetuti possono causare risultati incoerenti. Ulteriori informazioni sull'organizzazione di prompt complessi.
• Se gli errori sono frequenti, ad esempio circa un'esecuzione su due, creare un caso di assistenza e includere input di esempio.

Viene visualizzato un errore durante la risoluzione dei provider di dati.

Se viene visualizzato un errore, ad esempio Error occurred while resolving data providers; cannot describe data provider, un'azione nella scheda Risorse è assente, configurata in modo errato o non disponibile. Nel Generatore di prompt, queste risorse sono chiamate azioni. Comprendono le azioni di flusso, Apex e retriever.

• Aprire la scheda Risorse ed esaminare ogni azione. Verificare che il flusso, la classe Apex o il retriever a cui si fa riferimento esista ancora e che si abbia accesso. Ulteriori informazioni sull'aggiunta di un'azione.
• Se di recente è stato rinominato, eliminato o disattivato un flusso o una classe, aggiornare o sostituire l'azione nel modello di prompt e salvare e visualizzare nuovamente l'anteprima.

Non riesco a eliminare un input.

Non è possibile eliminare un input a cui fa ancora riferimento un'azione. Nella scheda Risorse, rimuovere o aggiornare l'azione di flusso, Apex o retriever che utilizza l'input. Quindi eliminare l'input. Ulteriori informazioni sull'aggiunta di un input.

Le mie risorse o i miei flussi mancano dopo il salvataggio e l'attivazione.

Dopo aver salvato e attivato, verificare di visualizzare la versione che contiene le risorse. L'attivazione di una versione del modello rende tale versione immutabile, quindi non può essere modificata.

• Aggiornare la pagina, quindi utilizzare l'elenco a discesa delle versioni nella parte superiore dell'area di lavoro del modello di prompt per aprire la versione appena attivata. Ulteriori informazioni sull'utilizzo di più versioni.
• Verificare che le risorse siano state salvate nella versione ora attiva. Se è stato aggiunto un flusso o un'azione Apex dopo l'attivazione, salvare il lavoro come nuova versione e attivare quella versione. Ulteriori informazioni sull'attivazione e la disattivazione dei modelli di prompt.

Il modello di prompt non viene salvato.

La convalida del salvataggio non riesce quando un campo di unione, un'azione o un input richiesto non è valido.

• Controllare la sintassi dei campi di unione. Ad esempio, utilizzare {!$Input:Account.Id} anziché la {!$account.Id} della sintassi Winter '24. Ulteriori informazioni sulla sintassi dei campi di unione delle risorse.
• Verificare che ogni input richiesto abbia un valore e che ogni azione in Risorse venga comunque risolta. Ulteriori informazioni sull'aggiunta di un input.
• Se il modello utilizza un flusso o una classe Apex del pilota Generatore di prompt, ricreare le risorse per la sintassi corrente. Ulteriori informazioni sulle modifiche del flusso dopo il programma pilota. Scopri di più sui cambiamenti di classe Apex dopo il pilota.

La mia risposta viene mascherata, segnalata per contenuti dannosi o tagliata fuori.

Einstein Trust Layer cerca nelle risposte del modello prompt linguaggio tossico. Quando viene rilevato un linguaggio tossico, il badge del contenuto dannoso viene visualizzato nella sezione Risposta con un conteggio degli avvisi. Rivedere il modello di prompt e visualizzare nuovamente l'anteprima finché il conteggio degli avvisi non torna a 0. Ulteriori informazioni sulle notifiche di contenuti dannosi.

Se la risposta viene tagliata, il prompt risolto può superare quello accettato dal modello AI. Quando un prompt è troppo grande, il Generatore di prompt può generare un riepilogo nel riquadro Risoluzione. Utilizzare il prompt riepilogato o abbreviare il modello. Ulteriori informazioni sull'utilizzo di prompt di grandi dimensioni.

I valori mascherati nella risposta sono previsti quando Einstein Trust Layer sostituisce i dati sensibili con segnaposto e li ripristina. Aprire Dettagli mascheramento nella sezione Risposta per esaminare la mappatura. Scopri di più su Trust dati e mascheramento.

Devo documentare ed eseguire il debug dei modelli di prompt.

Il Generatore di prompt non supporta i commenti in linea nel corpo del modello. Utilizzare le versioni per confrontare le modifiche e registrare brevemente le modifiche apportate in ogni versione.

• Fare clic su Salva con nome | Salva come nuova versione prima di una modifica significativa per confrontare le risposte affiancate. Ulteriori informazioni sull'utilizzo di più versioni.
• Visualizzare l'anteprima ogni volta con lo stesso record test e prendere nota dell'istruzione o della risorsa modificata.
• Per una logica complessa, testare il testo delle istruzioni in Anteprima da solo, quindi aggiungere le risorse e visualizzare di nuovo l'anteprima. Ulteriori informazioni sull'organizzazione di prompt complessi.