「 Agentforce 」における RAG 活用

この記事で学べること

•  Data Cloud の検索インデックスとレトリーバーの役割
•  Agentforce データライブラリと Data Cloud での設定の違い
•  Data Cloud で作成したカスタムレトリーバーを Agentforce で利用するための具体的な設定方法

 Agentforce が RAG を使用する流れ

 Agentforce がユーザーの質問に的確に回答するためには、まず社内の膨大なデータの中から関連性の高い情報を探し出す必要があります。この「探し出す」という重要な役割を担うのが、これまでに説明した検索インデックスとレトリーバーです。 Agentforce がユーザーから質問を受けると以下のステップで処理が行われます。

（ Agentforce の標準トピック・アクションを使用して質問回答を行う場合の例）

1. ユーザーが質問を投稿
2. 質問回答タスクを実行するため、 Agentforce が「一般的なFAQ（ General FAQ ）」トピックを選択し、「Knowledgeを使用して質問に回答（ Answer Questions with Knowledge ）」アクションを実行
3. アクションに紐づくプロンプトテンプレートが実行される
4. レトリーバーを介し、質問と意味の近いチャンクテキストや関連情報をベクトルデータベースから取得
5. それらの情報を付与したプロントが LLM に送信され応答が生成される
6. UI 上で Agentforce が応答内容をもとにユーザーに回答

設定方法による Agentforce での利用の違い

 Agentforce で RAG を活用する方法は、検索インデックスの設定方法によって利用方法が異なります。検索インデックスのそれぞれの設定方法についての概要はこちらの記事（検索インデックスの記事リンク）で解説しています。

1.  Agentforce データライブラリで設定した場合

 Agentforce のデータライブラリ機能を利用すれば、シンプルな設定のみで、 Agentforce で RAG を使用することができます。

•  Agentforce データライブラリ設定方法:  Salesforce 設定の「 Agentforce  データライブラリ」メニューから、 Salesforce のナレッジ記事などを直接取り込み、検索対象として設定します。
•  Agentforce での利用: この方法で設定した場合、 Agentforce にあらかじめ用意されている標準トピック「 General FAQ 」と標準アクション「 Answer Questions with Knowledge 」などから、 RAG をそのまま利用できます。特別な設定は不要で、 Agentforce がデータライブラリ内の情報を参照して回答を生成できるようになります。

まずは手軽に始めたい、基本的なFAQ対応を自動化したい、といった場合に最適な方法です。

2. 検索インデックスやレトリーバーを手動で設定した場合

より高度な検索や、特定の業務に特化したデータ活用を行いたい場合は、 Data Cloud で検索インデックスとレトリーバーを手動で設定します。

• 設定方法:  Data Cloud の「検索インデックス」タブから、検索インデックスを設定し、「 Einstein Studio 」タブから検索ロジックを調整したレトリーバーを設定します。
•  Agentforce での利用: 個別で設定した検索インデックスとレトリーバーを使用する場合、 Agentforce のアクションで使用されるプロンプトテンプレートで個別の設定が必要になります。標準のトピックやアクションをそのまま利用するのではなく、どのプロンプトで、どのレトリーバーを使用するかを設定します。

これにより、例えば「特定の製品に関する問い合わせには、その製品マニュアル専用のレトリーバーを使って情報を取得する」といった、より精度の高い制御が可能になります。詳細は以下のヘルプ記事をご参照ください。

• Help | プロンプトテンプレートへの個人取得者 (個別レトリーバー) の追加

まとめ

この記事では、 Agentforce で社内ナレッジを活用する方法として、 Agentforce データライブラリと Data Cloud の2つの設定方法を解説しています。データライブラリは手軽に始められ、標準トピックをそのまま利用できます。一方、個別で検索インデックスやレトリーバーを設定することで、より高度な検索や特定の業務に特化した活用が可能となり、 Agentforce の回答精度を向上させることができます。適切な方法を選択し、 Agentforce の能力を最大限に引き出すことが重要です。

学習ツール

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具体的な設定方法などについてご支援が必要でしたらぜひ以下のリンクよりお申し込みくださいませ。

エキスパートコーチング： Data Cloud : AI &  Agentforce

参考リソース

• Help | 取得拡張生成を使用したナレッジのグラウンディング
• Help | プロンプトテンプレートへの個人取得者 (個別レトリーバー) の追加