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通过检索器引用获取可信 AI 响应
引用会将 AI 生成的回复链接到与每个回复相关的源内容。引用允许用户将 LLM 响应与源数据进行比较，以验证响应的有效性，并识别任何潜在的不准确或幻觉。在个人检索器级别启用 AI 模型（以前的 Einstein Studio）中的引用，以授予对调用检索器的解决方案组件（例如提示模板）的引用的访问权限。
标准引用会自动生成包含源 URL 和标题文本的引用。自定义引用允许您从源数据模型对象 (DMO) 字段中定义基础 URL、URL 路径和标签。引用标题和链接可能会向下游应用程序（例如 Agentforce 客服人员和提示模板）中的最终用户显示。请确保这些字段填充正确，并且最终用户有权访问源链接。
您还可以使用自定义操作和 Knowledge 标准操作在 Einstein 平台中配置引用。有关更多信息,请参阅对带有引用的 AI 回应建立信任。
用例：对图像源引用的基础客服人员响应
考虑这样一个场景，财务规划师正在准备与客户会面，并希望提供投资建议。客户的财务计划文档包括各种图表，例如投资组合总值的图表。
通过高级搜索索引设置，您可以在计划文档中处理文本和图像，并提出有关客户产品组合的问题。通过使用 LLM 生成图像的结构化描述并提供图像的 URL 链接来处理图表。使用此常规流处理您的文档。
- 连接并接收包含图像和其他视觉效果（例如图表）的文档。
- 使用 Data 360 搜索高级设置转换文档并编入索引。作为分块策略的一部分，启用图像处理并选择合适的嵌入模型来处理图像。
备注 图像文件不支持丰富索引。 - 为搜索索引创建单个检索器。
- 要测试检索器，请将其嵌入提示模板。
- 在自定义客服人员或其他客户端应用程序中使用检索器。
因此，当财务规划员向客服人员询问有关产品组合分配的问题时，LLM 会检索带有图像链接的图表的文本描述。客服人员响应包含带有源引用的答案。图像引用显示为外部链接。
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