Integrazione di RAG e dati non strutturati in Agentforce

Gli agenti AI sono validi solo per i dati a cui possono accedere, ma la maggior parte delle informazioni aziendali è bloccata in formati non strutturati come documenti, e-mail e articoli di conoscenza.Questo corso basato su testo ti insegna come colmare questo divario utilizzando Retrieval-Augmented Generation (RAG) all'interno di Agentforce. Comprendendo come basare le risposte dell'IA sulle proprie fonti di dati affidabili, imparerai a trasformare le interazioni generiche dell'AI in flussi di lavoro automatizzati altamente precisi e contestualizzati. Cosa imparerai: - Comprendere i concetti fondamentali di Retrieval-Augmented Generation (RAG) e il suo ruolo nella precisione dell'IA. - Identificare e preparare fonti di dati non strutturati per l'ingestione AI senza soluzione di continuità. - Configurare le pipeline RAG per collegare i repository di dati esterni direttamente ad Agentforce. - Applicare strategie di chunking e ricerca per ottimizzare il modo in cui le informazioni vengono recuperate dagli agenti. - Verifica e testa la messa a terra delle tue risposte AI per eliminare le allucinazioni e garantire l'affidabilità. Inizieremo con la terminologia di base e i meccanismi di RAG prima di esplorare come vengono elaborati e mappati i dati non strutturati.Da lì, leggerete guide concettuali sulla configurazione dei percorsi di recupero, l'impostazione dei parametri di ricerca e la convalida delle prestazioni degli agenti. Questo corso è progettato per principianti, analisti aziendali e amministratori che desiderano migliorare le funzionalità di IA.Non è richiesta alcuna esperienza di programmazione o apprendimento automatico Inizia a leggere oggi per sbloccare la potenza dei tuoi dati non strutturati e creare agenti AI più intelligenti.