旧金山，2023 年 12 月 14 日 — Salesforce 宣布对其 Einstein 1 进行重大更新平台，添加数据云向量数据库和 Einstein Copilot 搜索。
准确且相关的生成式人工智能提示需要以最全面的企业数据集为基础。到目前为止，这需要昂贵且劳动密集型的模型微调。 Data Cloud Vector Database 将解决这一挑战，让客户能够快速、轻松地将统一的业务数据引入任何 AI 提示中，以便客户可以在所有 Salesforce 应用程序中部署可信、相关的生成式 AI，而无需微调现成的大型语言模型。
数据云向量数据库内置于 Einstein 1 平台中，支持人工智能、自动化和分析，以改进所有 Salesforce CRM 应用程序的决策和客户洞察。数据云还将为今天宣布的 Einstein Copilot Search 提供支持，增强 Salesforce 的生成式 AI 助手 Einstein Copilot 的 AI 搜索功能，该功能使用所有业务数据在工作流程中方便地提供更精确的信息。
新功能：
- 数据云向量数据库
- 数据云向量数据库将通过无缝地使用所有业务数据来丰富人工智能提示，从而消除对法学硕士进行微调的需要，从而允许客户在其业务应用程序和工作流程中使用各种数据类型。通过将非结构化数据（包括 PDF、电子邮件、文档和文字记录）与结构化数据（包括购买历史记录、客户支持案例和产品库存）统一起来，为每个 Salesforce 应用程序提供人工智能、自动化和分析，从而提高业务价值和投资回报率。
- 例如，客户服务领导者将利用一个平台，在创建案例时主动向服务代理提供相关知识文章，从而提高效率和客户满意度。这样可以快速识别类似案例并集成自动化，从而减少案例解决时间并改善整体客户体验。
- Einstein Copilot
- Einstein Copilot 将于 2 月推出，将包含增强的 AI 搜索功能，可通过利用各种数据源（包括非结构化数据）来解释和响应用户的复杂查询。 Einstein Copilot Search 将增强 Einstein Copilot，为销售、客户服务、营销、商务和 IT 团队提供人工智能助手，能够通过访问实时非结构化和结构化业务数据来解决问题并生成内容。客户将受益于人工智能助理，该助理可以通过访问基础法学硕士由于训练数据的限制而无法获得的见解和知识来理解和解决复杂的查询。 Einstein Copilot Search 还提供对源材料的引用。 Salesforce 的 Einstein Trust Layer 建立对 AI 生成内容的信任和信心，同时维护数据治理和安全性。
- 例如，在客户服务中，Einstein Copilot Search 会将客户的疑虑从非结构化电子邮件和电话通话记录链接到其结构化支持票证历史记录。这使服务代表可以详细了解客户问题及其历史背景，以及人工智能生成的、有数据支持的解决建议。而且，源引文的新集成增强了客户服务团队对人工智能生成的见解的信心。
数据对于提供准确、引人注目的客户体验和推动人工智能创新至关重要。然而， 90% 的企业数据以 PDF、电子邮件、社交媒体帖子和音频文件等非结构化格式存在，这使得业务应用程序基本上无法访问这些数据，人工智能模型。 Forrester 预测 到 2024 年，企业管理的非结构化数据量将增加一倍，凸显了这一挑战的紧迫性。虽然 80% 的 IT 领导者 承认生成式 AI 在更有效地利用数据方面具有变革潜力，但 59% 的领导者仍然需要统一的数据策略来利用这种力量。
“数据云的进步，加上法学硕士的力量，改变了游戏规则，培育了一个数据驱动的生态系统，在这个生态系统中，人工智能、CRM、自动化、Einstein Copilot 和分析将数据转化为可操作的情报并推动创新，”Rahul 说Auradkar，统一数据服务与执行副总裁兼总经理爱因斯坦.
详细了解 Einstein 1 平台（https://www.salesforce.com/news/press-releases/2023/09/12/salesforce-platform-news-dreamforce/）。
可用性：
- 数据云矢量数据库将于 2024 年 2 月进行试点。
- Einstein Copilot Search 将于 2024 年 2 月进行试点。
- Einstein Copilot 将于 2024 年 2 月全面上市。
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文章来源：Salesforce
https://www.datanami.com/this-just-in/salesforce-enhances-einstein-1-platform-with-data-cloud-vector-database-for-advanced-ai-insights/#
