Salesforce Agentforce 전문가 샘플 질문 및 답변

질문 #1

관리자는 Universal Containers(UC) CRM 데이터의 보안과 안정성을 보장할 책임이 있습니다. UC에는 향상된 데이터 보호 기능과 최신 AI 기능이 필요합니다. 또한, 프롬프트와 병합할 Salesforce 레코드의 관련 정보도 포함해야 합니다. Einstein Trust Layer의 어떤 기능이 UC의 요구를 가장 잘 충족시켜 줄까요?

A. 데이터 마스킹

B. 안전한 데이터 검색을 가진 동적 접지

C. 제로 데이터 보존 정책

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정답: B

질문 #2

Universal Containers(UC)는 영업팀이 전화 통화 중에 언급된 제품 및 경쟁사 이름에 대한 인사이트를 얻을 수 있도록 지원하고자 합니다. UC는 이 요구 사항을 어떻게 충족해야 할까요?

A. 아인슈타인 대화 통찰력을 활성화하고, 권한 세트를 할당하고, 녹음 관리자를 정의하고, 최대 50 개의 경쟁자 이름으로 통찰력을 사용자 정의합니다

B. 아인슈타인 대화 통찰력을 활성화하고, 녹음 공급자를 연결하고, 권한 세트를 할당하며, 최대 25 개의 제품으로 통찰력을 사용자 정의하십시오

C. 아인슈타인 대화 통찰력 활성화, 판매 기록 활성화, 권한 세트 할당 및 최대 50 개의 제품으로 통찰력을 사용자 정의합니다

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정답: C

질문 #3

Einstein Copilot에서 "대화 데이터로 이벤트 로그 강화" 설정이 활성화된 경우 AI 전문가는 무엇을 할 수 있나요?

A. 각 Copilot 작업으로 이어진 사용자 클릭 경로를보십시오

B. 지난 7 일 동안의 사용자 입력 및 세션에 대한 복제품 응답을 포함한 세션 데이터보기

C. 모든 기간 동안 모든 부채질 대화에 대한 세부 사항 보고서를 생성합니다

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정답: B

질문 #4

Agentforce 전문가는 계정 객체의 '최신 기회 요약'이라는 사용자 지정 필드에 가장 최근에 개설된 세 개의 기회 정보를 입력하는 프롬프트 템플릿을 만들어야 합니다. Agentforce 전문가는 프롬프트 템플릿에 필요한 데이터를 어떻게 수집해야 할까요?

A. 병합 필드로 최신 기회 관련 목록을 선택하십시오

B. 기회 정보를 검색하기 위해 흐름을 만듭니다

C. 프롬프트 템플릿을 만들 때 계정 기회 개체를 리소스로 선택하십시오

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정답: B

질문 #5

Salesforce 관리자가 조직 내 사용자 상호작용을 향상시키기 위해 Einstein Copilot의 기능을 살펴보고 있습니다. 특히 Einstein Copilot이 사용자 요청을 처리하는 방식과 응답 전달에 사용하는 메커니즘에 관심이 많습니다. 관리자는 Einstein Copilot이 대규모 언어 모델(LLM)과 직접 연동하여 사용자 문의에 대한 응답을 가져오고 표시하여 다양한 사용자 요청을 원활하게 처리할 수 있는지 평가하고 있습니다. Einstein Copilot은 어떻게 사용을 처리하는가

A. 아인슈타인 Copilot은 메시지를 생성하기 위해 프롬프트 템플릿을 사용하는 흐름을 트리거합니다

B. 아인슈타인 Copilot은 LLM 제공 업체에 HTTP 콜 아웃을 수행합니다

C. 아인슈타인 Coplot 분석 사용자의 요청 및 LLM 기술은 적절한 응답을 생성하고 표시하는 데 사용됩니다

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정답: C

질문 #6

유니버설 컨테이너(UC)는 운영 효율성 향상을 모색하고 있습니다. UC는 최근 Salesforce를 도입했으며, 프로세스 개선을 위해 Agent 도입을 고려하고 있습니다. Agent를 도입하는 주요 이유는 무엇입니까?

A. 데이터 입력 및 데이터 정리 개선

B. AI가 사용자 상호 작용없이 작업을 수행하도록 허용합니다

C. 워크 플로우를 간소화하고 반복적 인 작업 스코어링을 자동화합니다

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정답: C

질문 #7

지식 기반 데이터 라이브러리 구성에서 식별 필드와 콘텐츠 필드의 주요 차이점은 무엇입니까?

A. 필드 식별은 올바른 지식 기사를 찾는 데 도움이되며 콘텐츠 필드는 자세한 정보로 AI 응답을 풍부하게합니다

B. 필드 식별 필드는 인덱싱 목적으로 기사를 분류하는 반면 컨텐츠 필드는 디스플레이에 대한 간단한 요약을 제공합니다

C. 필드 식별 관련 점수의 주요 용어를 강조하고 콘텐츠 필드는 기사의 전체 텍스트를 검색 할 수 있습니다

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정답: A

질문 #8

지식 기반 데이터 라이브러리 구성에서 식별 필드와 콘텐츠 필드의 주요 차이점은 무엇입니까?

A. 필드 식별은 올바른 지식 기사를 찾는 데 도움이되며 콘텐츠 필드는 자세한 정보로 AI 응답을 풍부하게합니다

B. 필드 식별 필드는 인덱싱 목적으로 기사를 분류하는 반면 컨텐츠 필드는 디스플레이에 대한 간단한 요약을 제공합니다

C. 필드 식별 관련 점수의 주요 용어를 강조하고 콘텐츠 필드는 기사의 전체 텍스트를 검색 할 수 있습니다

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정답: A

질문 #9

고객 서비스 담당자가 여행 정보가 저장된 사용자 지정 객체를 보고 있습니다. 최근 기상 경보를 받았고, 이제 이 여정과 관련된 고객의 항공편을 취소해야 합니다. 담당자는 고객 항공편 취소 및 재예약에 대한 지식 문서를 검토해야 합니다. 담당자가 이 작업을 수행하는 데 도움이 되는 Agentforce 기능은 무엇입니까?

A. 지식 기사를 만들기 위해 외부 데이터를 호출하는 흐름을 호출합니다

B. 접근 가능한 지식 기사의 정보를 사용하여 질문에 대한 답변을 사용하여 사용 가능한 조치에 따라 작업을 실행합니다

C. 대리인이 항공편을 취소하기위한 단계를 만들기 위해 들어가는 프롬프트를 기반으로 지식 기사를 생성합니다

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정답: B

질문 #10

Universal Containers는 사용자가 판매 주문 번호를 입력할 수 있는 맞춤형 UX를 갖춘 Salesforce 솔루션을 구현하려고 합니다. 이후 시스템은 맞춤형 프롬프트 템플릿을 호출하여 판매 주문 헤더와 판매 주문 세부 정보 요약을 생성하고 표시합니다. Agentforce 전문가는 이 요구 사항을 충족하기 위해 어떤 솔루션을 구현해야 할까요?

A. AUTOLANCHEND 흐름을 생성하고 표준 "PromptTemplate"흐름 동작을 사용하여 프롬프트 템플릿을 호출하십시오

B. 표준 "프롬프트 템플릿"흐름 조치를 사용하여 템플릿 트리거 프롬프트 흐름을 생성하고 프롬프트 템플릿을 호출합니다

C. 화면 흐름을 만들어서 판매 주문 번호를 수집하고 표준 "프롬프트 템플릿"흐름 조치를 사용하여 프롬프트 템플릿을 호출하십시오

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정답: C

질문 #11

프롬프트 템플릿을 구성할 때 Agentforce 전문가는 자신이 작성한 프롬프트 템플릿의 결과를 미리 봅니다. '해결'과 '응답'이라는 두 가지 텍스트 출력이 표시됩니다. '해결' 텍스트는 어떤 정보를 제공합니까?

A. 신뢰 계층으로 전송되는 전문이 표시됩니다

B. 샘플 레코드를 기반으로 LLM의 응답을 보여줍니다

C. LL로 전송되기 전에 어떤 민감한 데이터가 마스킹되는지 보여줍니다

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정답: B

질문 #12

고객 서비스 담당자가 여행 정보가 저장된 사용자 지정 객체를 보고 있습니다. 최근 기상 경보를 받았고, 이제 이 여정과 관련된 고객의 항공편을 취소해야 합니다. 담당자는 고객 항공편 취소 및 재예약에 대한 지식 문서를 검토해야 합니다. 담당자가 이 작업을 수행하는 데 도움이 되는 Agentforce 기능은 무엇입니까?

A. 지식 기사를 만들기 위해 외부 데이터를 호출하는 흐름을 호출합니다

B. 접근 가능한 지식 기사의 정보를 사용하여 질문에 대한 답변을 사용하여 사용 가능한 조치에 따라 작업을 실행합니다

C. 대리인이 항공편을 취소하기위한 단계를 만들기 위해 들어가는 프롬프트를 기반으로 지식 기사를 생성합니다

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정답: B

질문 #13

Agentforce 전문가가 에이전트의 성과 문제를 해결하려고 합니다. 에이전트 오류, 잘못 트리거된 작업, 미완료된 계획을 포함하여 에이전트와의 모든 사용자 상호작용에 액세스하려면 Agentforce 전문가가 어디로 가야 할까요?

A. 계획 캔버스

B. 에이전트 설정

C. 이벤트 logscorrect

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정답: C

질문 #14

Universal Containers(UC)는 고객 서비스 운영을 개선하기 위해 Service AI Grounding을 구현하고 있습니다. UC는 AI에서 생성된 응답이 가장 관련성 높은 데이터 소스를 기반으로 하도록 보장하고자 합니다. UC 팀은 접지에 지원되는 모든 객체를 포함하도록 시스템을 구성해야 합니다. Service AI Grounding을 구성하기 위해 UC는 어떤 객체를 선택해야 할까요?

A. 사례, 지식 및 사례 노트

B. 사례 및 KnowledGecorrect

C. 사례, 사례 이메일 및 지식

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정답: B

질문 #15

관리자는 Universal Containers(UC) CRM 데이터의 보안과 안정성을 보장할 책임이 있습니다. UC에는 향상된 데이터 보호 기능과 최신 AI 기능이 필요합니다. 또한, 프롬프트와 병합할 Salesforce 레코드의 관련 정보도 포함해야 합니다. Einstein Trust Layer의 어떤 기능이 UC의 요구를 가장 잘 충족시켜 줄까요?

A. 데이터 마스킹

B. 안전한 데이터 검색을 가진 동적 접지

C. 제로 데이터 보존 정책

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정답: B

질문 #16

Universal Containers의 현재 AI 데이터 마스킹 규칙은 조직의 개인정보 보호 및 보안 정책과 요구 사항에 부합하지 않습니다. 이 문제를 해결하기 위해 An Agentforce는 무엇을 권장해야 할까요?

A. 샌드 박스 새로 고침에 대한 데이터 마스킹을 활성화합니다

B. 아인슈타인 트러스트 레이어 설정에서 데이터 마스킹 구성

C. LLM 설정에 새로운 데이터 마스킹 규칙을 추가하십시오

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정답: B

질문 #17

에이전트가 요청을 이해하지 못하거나 요청된 정보를 찾을 수 없는 경우 어떻게 대응합니까?

A. 작업 유형에 따라 미리 구성된 메시지를 사용합니다

B. 일반 메시지와 함께 사용자에게 요청을 다시 제출하도록 요청합니다

C. 생성 된 오류 메시지가 있습니다

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정답: B

질문 #18

Universal Containers는 최근 반품 처리를 위한 사용자 지정 흐름을 추가하고 새로운 Agent Action을 만들었습니다. Agentforce 서비스 에이전트가 이 새로운 흐름을 새로운 Agent Action의 일부로 실행할 수 있도록 하려면 어떤 조치를 취해야 할까요?

A. Agentforce 에이전트 사용자를 사용하여 흐름을 재현하십시오

B. Agentforce 에이전트 사용자에게 관리 권한을 지정합니다

C. 에이전트 에이전트 user

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정답: C

질문 #19

Universal Containers(UC)는 고객 서비스 상담원이 관련 문제 해결 단계와 정책 지침을 신속하게 검색할 수 있도록 지원하는 AI 기반 지원 도우미를 출시합니다. 이 도우미는 제품 설명서, 정책 문서, 그리고 이전 사례 해결 정보가 포함된 Data Cloud의 검색 인덱스를 활용합니다. 테스트 과정에서 UC는 상담원이 더 이상 적용되지 않는 이전 버전의 제품에서 관련 없는 결과를 너무 많이 받고 있다는 것을 발견했습니다. UC는 이 문제를 어떻게 해결해야 할까요?

A. 작년의 문서 만 저장하려면 검색 색인을 수정하고 이전 레코드를 제거하십시오

B. 아인슈타인 스튜디오에서 사용자 정의 리트리버를 만들고 게시 날짜 및 제품 라인에 필터를 적용하십시오

C. 이미 전체 검색 인덱스를 검색하고 광범위한 커버리지를 제공하므로 기본 리트리버를 사용하십시오

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정답: C

질문 #20

Data Cloud에서 사용자 정의 검색 인덱스를 만들 때 자동으로 생성되는 것은 무엇입니까?

A. 사용자 정의 검색 인덱스의 이름을 공유하는 리트리버

B. 수동 구성없이 리트리버 매개 변수의 런타임 선택을 허용하는 동적 리트리버

C. 특정 요구를 충족시키기 위해 개발자가 편집 할 수있는 사전 정의 된 Apex Retriever 클래스

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정답: A

질문 #21

Universal Containers 서비스팀은 Agentforce의 표준 사례 요약 응답을 맞춤 설정하려고 합니다. Agentforce 전문가는 이를 위해 어떻게 해야 할까요?

A. 케이스 개체에 대한 사용자 정의 레코드 요약 프롬프트 템플릿 작성

B. 표준 에이전트 조치로 사례를 요약합니다

C. 케이스 개체에 대한 표준 레코드 요약 템플릿을 사용자 정의합니다

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정답: A

질문 #22

에이전트 작업을 실행하는 데 대규모 언어 모델(LLM)의 역할은 무엇입니까?

A. 유사한 요청을 찾고 실행 해야하는 조치를 제공합니다

B. 최상의 일치 조치 및 올바른 실행 순서를 식별하십시오

C. 사용자의 액세스를 결정하고 실행할 우선 순위별로 조치를 정렬합니다

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정답: B

질문 #23

호텔 리조트의 영업팀은 고객의 관심사에 대한 고객 요약을 생성하고 각 고객 프로필에 기록된 활동 선호도를 기반으로 추천을 제공하고자 합니다. 이 요약은 연락처 기록 페이지에서만 볼 수 있기를 원합니다. 이 경우, 어떤 AI 기능을 사용해야 할까요?

A. 모델 빌더

B. 에이전트 빌더

C. 프롬프트 BuilderCorrect

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정답: C

질문 #24

Universal Containers(UC)는 표준 기반 모델을 활용하는 프롬프트 템플릿을 구현할 계획입니다. UC는 프롬프트 빌더에서 프롬프트 템플릿을 작성할 때 무엇을 고려해야 할까요?

A. 컨텍스트에 대한 LLM의 이해를 테스트하기위한 프롬프트 내에 객관식 질문을 포함시킵니다

B. 프롬프트 템플릿의 캐릭터로서 역할 플레이를 요청하여 LLCorrect에 대한 더 많은 컨텍스트를 제공하십시오

C. Word Choice, Intensifier, Emojis 및 Pubuation을 포함한 다양한 작문 스타일을 사용하여 데이터로 LLM을 훈련시킵니다

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정답: B

질문 #25

Data Cloud 검색기의 유효한 사용 사례는 무엇입니까?

A. 벡터 데이터베이스에서 관련 데이터를 반환하여 프롬프트를 확대합니다

B. 외부 웹 사이트에서 데이터를 접지하여 RA로 프롬프트를 보강합니다

C. 데이터 클라우드에 연결된 소스 시스템 내에서 데이터 수정 및 업데이트

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정답: A

질문 #26

유니버설 컨테이너즈의 마케팅팀은 고객 행동, 선호도, 구매 내역을 기반으로 이메일을 개인화하는 방법을 찾고 있습니다. Einstein Copilot을 솔루션으로 사용해야 하는 이유는 무엇일까요?

A. 각 CustomerCorrect와 관련 될 때 관련 컨텐츠를 생성하려면

B. 과거의 캠페인 성과를 분석합니다

C. 모든 고객에게 자동 이메일을 보내려면

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정답: A

질문 #27

Agentforce 데이터 라이브러리가 AI 에이전트의 응답 정확도를 개선하는 데 가장 유용한 경우는 어떤 경우인가요?

A. AI 에이전트가 데이터 라이브러리에 저장, 정기적으로 업데이트 및 색인화 된 선별 된 정책 문서 세트를 기반으로 답변을 제공 해야하는 경우

B. AI 에이전트가 고객 ID 및 접지를위한 제품 ID와 같은 상호 공통 데이터를 기반으로 이종 소스의 데이터를 결합 해야하는 경우

C. 벡터화 및 검색을 위해 제로 카피를 사용하여 눈송이에서 데이터를 검색 할 때

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정답: A

질문 #28

Einstein Copilot Action을 실행할 때 대규모 언어 모델(LLM)의 역할은 무엇입니까?

A. 유사한 요청을 찾고 실행 해야하는 조치를 제공합니다

B. 최상의 일치 조치 및 올바른 실행 순서를 식별하십시오

C. 사용자의 액세스를 결정하고 실행할 우선 순위별로 조치를 정렬합니다

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정답: B

질문 #29

Universal Containers의 데이터 과학 팀은 Amazon Web Services(AWS)에서 생성형 대규모 언어 모델(LLM)을 호스팅하고 있습니다. Salesforce 플랫폼에서 외부 호스팅 모델에 액세스하려면 무엇을 사용해야 할까요?

A. 모델 BuilderCorrect

B. 앱 빌더

C. Copilot Builder

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정답: A

질문 #30

Universal Containers(UC)는 파일 업로드 기반 데이터 라이브러리와 사용자 지정 프롬프트를 사용하여 AI 기반 교육 콘텐츠를 지원합니다. 그러나 사용자들은 AI가 오래된 문서를 자주 반환한다는 불만을 제기합니다. 콘텐츠 관련성을 개선하기 위해 UC는 어떤 시정 조치를 취해야 할까요?

A. 파일 업로드에서 지식 기반 데이터 라이브러리로 데이터 라이브러리 소스를 전환하십시오

B. 정의 된 최근 기간 내에 업데이트 된 문서로 검색을 제한하는 필터 조건이 포함 된 사용자 정의 리트리버 구성 AI 응답에 현재 컨텐츠 만 사용되도록합니다

C. 주기적 재 지원은 결국 더 이상의 구성이나 사용자 정의 리트리버 필요없이 구식 문서를 단계적으로 폐지하기 때문에 필터없이 기본 리트리버를 계속 사용하십시오

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정답: B

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