Inhoud ophalen met Vector Search

Met vectorzoekopdrachten en AI-agentquery's kunt u query's vastleggen, zoeken in gestructureerde en ongestructureerde gegevensbronnen en samengevatte reacties ontvangen die de efficiëntie en nauwkeurigheid verbeteren.

In deze voorbeeldwerkstromen heeft een Data Aware Specialist Knowledge artikelen opgeslagen in Salesforce en andere PDF-bestanden die extern zijn opgeslagen in een Azure blob store. De Data Aware Specialist wil dat Salesforce-gebruikers samengevatte antwoorden krijgen van de beschikbare inhoud in AI-agenten met behulp van zoekopdrachten met natuurlijke taal. De inhoud is in blokken verdeeld en gevectoriseerd in de Data Cloud zoekindex.

Werkstroom 1

Dit voorbeeld laat zien hoe een AI-agent en vectorzoekopdracht het proces stroomlijnen van het ophalen en samenvatten van relevante inhoud op basis van een gebruikersquery.

1. De gebruiker initieert een aanvraag via een AI-agent.
2. De agent activeert een aanwijzingssjabloon.
3. De aanwijzing initieert een retriever, die wordt verzonden naar Data 360 vector zoeken.
4. Data 360 vectorzoekopdracht haalt overeenkomende fragmenten op uit relevante documenten die afkomstig zijn uit Salesforce Knowledge artikelen en PDF-bestanden die zijn opgeslagen in een Azure blob store.
5. De aanwijzingssjabloon wordt ingevuld en ter samenvatting naar een groot taalmodel (LLM) verzonden.
6. De LLM verwerkt en retourneert een samengevatte respons naar de aanwijzingssjabloon.
7. Deze respons wordt vervolgens teruggestuurd naar de agent.
8. De respons wordt weergegeven aan de gebruiker.

Werkstroom 2

Dit voorbeeld laat zien hoe AI-agenten, aanroepbare acties van Apex, stromen en vectorzoekopdrachten het proces stroomlijnen van het ophalen en samenvatten van relevante inhoud op basis van een gebruikersquery.

1. De gebruiker initieert een aanvraag via een AI-agent.
2. De agent activeert een stroom.
3. Stroom legt de invoer van de gebruiker vast en slaat deze op in een aangepast object.
4. Stroom activeert een aanwijzingssjabloon.
5. Aanwijzingensamensteller haalt gegevens op uit het aangepaste object en voert een aanroepbare Apex actie uit.
6. De aanroepbare actie Apex schakelt de Data 360-vectorzoekopdracht in.
7. Data 360 vectorzoekopdracht haalt overeenkomende fragmenten op uit relevante documenten die afkomstig zijn uit Salesforce Knowledge artikelen en PDF-bestanden die zijn opgeslagen in een Azure blob store.
8. De aanroepbare actie Apex ontvangt de overeenkomende uittreksels van Data 360 en vult de aanwijzingssjabloon in.
9. De aanwijzingssjabloon wordt voor samenvatting naar een groot taalmodel (LLM) verzonden.
10. De LLM verwerkt en retourneert een samengevatte respons naar de aanwijzingssjabloon.
11. Deze respons wordt vervolgens teruggestuurd via Flow.
12. Stroom stuurt de respons terug naar de agent.
13. De respons wordt weergegeven aan de gebruiker.