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Informazioni su Salesforce Data 360
Personalizzazione, test e convalida dei recuperatori con Playground Retriever

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Personalizzazione, test e convalida dei recuperatori con Playground Retriever

Perfezionare e convalidare la logica di recupero per i sistemi di generazione aumentata di recupero (RAG) utilizzando il playground retriever, riducendo i rischi di distribuzione e verificando output AI precisi. Utilizzare l'area di gioco del retriever Modelli AI (in precedenza Einstein Studio) per configurare i pre-filtri, selezionare i dati di test e modificare i parametri dei risultati per personalizzare la logica di recupero per i casi d'uso specifici del dominio, ad esempio recuperare i documenti dei reclami o gli articoli Knowledge.

Versioni (Edition) richieste

Disponibile nelle versioni: Tutte le versioni supportate da Data 360. Vedere Data 360 Edition availability.

Esaminare gli output intermedi e le metriche chiave, ad esempio il punteggio di richiamo di origine o il punteggio di richiamo contesto, per verificare che il retriever trovi informazioni dai documenti di origine previsti. Perfezionare la logica di recupero nell'area di attesa del retriever è un modo conveniente per testare ed eseguire il debug dei retriever. Retriever playground migliora le prestazioni degli agenti e la pertinenza della ricerca, stabilendo risultati di intelligenza artificiale generativi affidabili e significativi.

Use Case: L'agente risponde alle domande di Field Service sull'installazione di frigoriferi a doppia porta con risultati incompleti

Un amministratore aziendale imposta un agente per rispondere alle domande degli appaltatori sul campo che installano i frigoriferi aziendali.

Problema: Benché la Knowledge Base della società includa un articolo con istruzioni di installazione dettagliate, il Field Service fornisce un feedback sul fatto che le risposte dell'agente sono incomplete. L'amministratore aziendale esegue il test del retriever impostato per l'agente nel playground del retriever.

Il test indica che vengono recuperate solo cinque fasi dall'articolo in undici fasi.

Esaminando il riquadro dei risultati del retriever, l'amministratore nota che l'indice di ricerca suddivide l'articolo in due blocchi. Il blocco superiore include la parola chiave "frigorifero a doppia porta". Poiché la seconda dose del blocco non include le parole chiave necessarie della domanda, ha un punteggio inferiore nell'insieme di risultati e non viene visualizzata nella risposta.

Soluzione: L'amministratore aumenta il numero dei risultati dei test per includere il blocco che contiene il resto delle istruzioni. Quindi, l'amministratore può testare la nuova configurazione con domande di esempio sull'installazione di frigoriferi a doppia porta per assicurarsi che la risposta sia completa.

  • Test di un Retriever in Playground Retriever
    Testare la configurazione di un retriever per assicurarsi che gli agenti dell'intelligenza artificiale forniscano risposte accurate. Salvare le configurazioni del retriever come nuove versioni del retriever nei modelli AI (in precedenza Einstein Studio) e attivarle per l'uso negli agenti con modelli di prompt, flusso e applicazioni.
  • Metriche e risultati di Retriever
    Esaminare le metriche del retriever e i blocchi di dati recuperati per comprendere i risultati del test. Modificare la configurazione del retriever per provare diverse configurazioni di test e testare i dati per ottenere una risposta ottimale. Salvare la configurazione come nuova versione del retriever.
  • Considerazioni sulla fatturazione per il test dei recuperatori
    Quando si testano i retriever eseguendo query sugli indici di ricerca, i dati vengono elaborati in Data 360. Il tipo di utilizzo principale per il test dei retriever è Query sui dati. L'uso del playground retriever influisce sul consumo dei crediti utilizzati per la fatturazione nei seguenti tipi di utilizzo.

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