企业 AI 系统要想取得成功，必须无缝集成数据、AI、自动化和创新者生态系统。任何一个方面的缺陷都会损害整个战略。让我们逐一分析一下：
1. 数据：基础
数据访问是成功 AI 系统的基础。然而，挑战不仅在于确保数据质量，还在于实现整个组织的全面实时数据访问。数据孤岛是有效利用 AI 的最大障碍。企业必须采用灵活的数据平台，以促进跨部门的无缝集成，并迅速缓解这些孤岛。Salesforce Data Cloud等平台提供了一种统一的集成数据基础，可实现实时数据可用性。数据云也是开放和灵活的，允许客户使用零拷贝数据联合来连接他们现有的数据湖，例如 Snowflake，从而增加这些已部署数据湖的投资回报率。
一旦数据平台到位，下一个挑战就是将数据连接到 LLM，而无需进行昂贵的再训练。在这 黎巴嫩 whatsapp 号码数据 里，检索增强生成 (RAG)开始发挥作用——结合索引和搜索非结构化数据的矢量数据库，确保 LLM 能够访问最相关的信息，而无需经历完整的再训练周期。Salesforce 的Atlas Reasoning Engine等技术使用先进的 RAG 技术，可以实现更好的分层检索和抽象，从而更深入地理解和访问复杂的企业文档。最终结果是：结果更好、更准确、更相关。
Atlas 推理引擎如何为 Agentforce 提供支持
自主、主动的 AI 代理是 Agentforce 的核心。但它们是如何工作的？让我们深入了解一下。