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Workflow de données non structurées
Quel que soit votre cas d'utilisation pour des données non structurées, un workflow général permet de les ingérer et de les traiter dans Data 360.
Éditions requises
| Disponible avec : Toutes les éditions prises en charge par Data 360. Consultez Disponibilité de Data 360 Edition. |
Voir également :
Étape 1 : Configuration de Data 360 dans votre organisation
Avant de connecter des données non structurées, vérifiez que Data 360 est provisionnée et activée dans votre organisation.
Consultez Premiers pas avec Data 360.
Étape 2 : Ingestion de données non structurées
Selon votre cas d'utilisation, Data 360 a des connecteurs spécialement conçus pour l'ingestion de données non structurées à partir d'applications ou de sources tierces. Vous pouvez également utiliser le connecteur Salesforce CRM pour ingérer des données d'articles Knowledge.
Certains connecteurs, notamment Amazon S3, Azure ou Google Cloud Storage, nécessitent des pipelines de notification de fichiers. Consultez la documentation de chaque connecteur.
Pour plus d'informations, consultez Référence des données non structurées.
Étape 3 : Traiter les données
Utilisez Document AI dans Data 360 pour lire et importer des données non structurées ou semi-structurées à partir de documents tels que des factures, des CV, des rapports de laboratoire et des bons de commande. En utilisant l'IA, Data 360 extrait les données de ces documents dans des objets lac de données (DLO), qui représentent des schémas pour les données extraites. A partir de ce point, vos données sont disponibles pour le traitement index de recherche et la récupération à partir de flux d'automatisation ou d'actions d'agent IA.
Consultez Document AI.
Étape 4 : Créer un index de recherche
Après avoir configuré une connexion de données non structurée, vous créez un index de recherche vectorielle ou un index de recherche hybride en utilisant les paramètres par défaut de Data 360 ou le générateur avancé. L'index de recherche permet de valider que les sorties sont finement ajustées aux intentions et au contexte de vos utilisateurs.
Voir Création d'un index de recherche vectorielle avec configuration avancée ou Création d'un index de recherche hybride avec configuration avancée.
Étape 5 : Utilisation de données non structurées dans un workflow
L'utilisation de données non structurées dans Salesforce améliore vos workflows d'agent IA, d'automatisation et d'analyse, en améliorant l'expérience client et l'efficacité opérationnelle. Selon votre cas d'utilisation, tenez compte des ressources ci-dessous.
- Utilisez l'API Query pour exécuter des requêtes de recherche vectorielle ou pour exécuter des requêtes de recherche hybride.
- Retrieval Augmented Generation (RAG) dans Data 360 est une infrastructure d'ancrage des invites de grand modèle de langage (LLM). En augmentant les invites avec des informations précises, à jour et pertinentes, RAG améliore la pertinence et la valeur des réponses LLM pour les utilisateurs. Consultez Utilisation de la génération augmentée de récupération.
- Intégrez la puissance de l’IA conversationnelle à votre activité avec Agentforce. Élaborez des agents IA intelligents, dignes de confiance et personnalisables, et donnez à vos utilisateurs les moyens de travailler plus efficacement avec Salesforce. Voir Agentforce Agents.
