プロンプト ビルダーを使用すると、組織は生成 AI のパワーを簡単に活用できます。プロンプト テンプレートは、大規模言語モデル (LLM) と通信しながらデータを安全に保つ再利用可能なプロンプトです。プロンプト テンプレートを作成するには、既存のデータと指示を組み合わせて使用します。簡単に言うと、プロンプト テンプレートはリクエストを作成し、それが LLM に送信されてコンテンツを生成し、LLM がそれを応答として返します。
プロンプトビルダーが設定にない場合
einstein setup が有効になっていない
Salesforce Winter '24 リリースノート
プロンプトビルダー (パイロット)
プロンプトビルダーでセールスメールプロンプトテンプレートを作成して、営業チームが取引先責任者またはリード向けにパーソナライズされたメールをすばやく生成できるようにします。また、項目生成プロンプトテンプレートを使用して、大規模言語モデル (LLM) に送信されたプロンプトで生成された値を項目に入力できます。
Prompt builder templates can be retrieved via the sf CLI. I had to update to the most recent version and use a package.xml manifest.
プロンプト ビルダー テンプレートは、sf CLI 経由で取得できます。最新バージョンに更新し、package.xml マニフェストを使用する必要がありました。
サポートされている言語
turns out it was somehow in the company language setting that the default language is TW so I went to Set up, Company Language and change it back to English, all good after that
バグ
操作方法
これで説明がつきました。リトリーバーはこれらのフィールドを返す必要があります。次の手順に従います。
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リトリーバー式をクリックして、リトリーバーの設定パネルを開きます。
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出力フィールドで必要なフィールドが利用可能かどうかを確認します。
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そうでない場合、リトリーバーはこれらのフィールドを返す必要があります
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Retrieverは、Data Cloud Home > Einstein Studio > Retrieversから設定できます。
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注意: 「データモデルオブジェクト」に必要なフィールドがあることを確認してください
検索拡張生成 (RAG) により、LLM で生成された応答の品質、精度、関連性が向上します。Einstein Search のリトリーバーを使用してプロンプト テンプレートを強化します。非構造化テキスト ソースから関連する知識を LLM プロンプトに追加します。記事、メール、チャットのトランスクリプト、その他のソースから知識を取得します。
リトリーバー（検索）とジェネレーター（生成）の具体的な手法と、それらの組み合わせ方を詳細に説明
RAG（Retrieval-Augmented Generation）を既存のモデル、例えばChatGPTのようなAIに組み込むことで、AIの性能を向上させる技術的アプローチです。
具体的には、質問に答えたり、テキストを生成したりする際に、まず膨大な文書コーパスから関連する情報を検索するモデル を指します。
