무료 온라인 액세스 Salesforce.Agentforce-Specialist.v2025-05-20.q77 모의 시험 (Page 15)

Agentforce-Specialist 문제 66

Universal Containers(UC)는 파일 업로드 기반 데이터 라이브러리와 사용자 지정 프롬프트를 사용하여 AI 기반 교육 콘텐츠를 지원합니다. 그러나 사용자들은 AI가 종종 오래된 문서를 반환한다고 보고합니다. UC는 콘텐츠 관련성을 개선하기 위해 어떤 시정 조치를 구현해야 합니까?

A. Salesforce Knowledge base가 자동으로 문서의 최신성을 관리하여 최신 문서가 반환되도록 하므로, 파일 업로드에서 지식 기반 데이터 라이브러리로 데이터 라이브러리 소스를 전환합니다.

B. 정의된 최근 기간 내에 업데이트된 문서만 검색하도록 필터 조건을 포함하는 사용자 정의 검색기를 구성하여 AI 응답에 현재 콘텐츠만 사용되도록 합니다.

C. 필터 없이 기본 검색기를 계속 사용합니다. 주기적인 재업로드를 통해 결국에는 추가 구성이나 사용자 정의 검색기가 필요 없이 오래된 문서가 단계적으로 제거되기 때문입니다.

정답: B

포괄적이고 자세한 심층 설명: UC의 문제는 파일 업로드 기반 데이터 라이브러리(PDF 또는 문서가 업로드되어 Data Cloud의 벡터 데이터베이스에 색인됨)가 AI 응답에서 오래된 교육 콘텐츠를 반환한다는 것입니다. 최신 문서만 검색되도록 하여 관련성을 개선하기 위한 가장 효과적인 솔루션은 필터가 있는 사용자 지정 검색기를 구성하는 것입니다(옵션 B). Agentforce에서 사용자 지정 검색기를 사용하면 UC가 "마지막 수정 날짜" 또는 유사한 타임스탬프 필드에 대한 필터와 같은 특정 조건을 정의하여 최근 기간(예: 최근 6개월) 내에 업데이트된 문서로 검색을 제한할 수 있습니다. 이를 통해 AI가 최신 콘텐츠에 응답의 근거를 두어 데이터 소스를 완전히 정비하지 않고도 오래된 문서 문제를 직접 해결할 수 있습니다.
* 옵션 A: Salesforce Knowledge 문서 사용으로 지식 기반 데이터 라이브러리로 전환하는 것이 효과적일 수 있습니다. Knowledge 문서에는 최신성을 관리하기 위한 버전 관리 및 만료 기능이 있습니다.
그러나 이는 UC의 교육 콘텐츠가 이미 Knowledge 문서(PDF가 아님)에 있고 업로드된 모든 파일을 마이그레이션해야 한다는 것을 전제로 하며, 이는 질문의 맥락으로 정당화되지 않는 상당한 변화입니다. 파일 기반 라이브러리는 적절한 필터링을 통해 여전히 실행 가능합니다.
* 옵션 B: 이것은 최상의 시정 조치입니다. 날짜 필터가 있는 사용자 지정 검색기는 기존 파일 기반 라이브러리를 활용하여 데이터 소스를 변경하지 않고도 검색을 정제하여 실용적이고 타깃팅합니다.
* 옵션 C: 기본 검색기를 사용하여 주기적 재업로드에 의존하는 것은 수동적이고 비효율적입니다. 최신성을 보장하지 않으며(오래된 파일은 수동으로 제거할 때까지 색인이 유지됨) 지속적인 수동 작업이 필요하여 문제를 사전에 해결하지 못합니다.
옵션 B는 UC의 AI 기반 교육 시스템에서 콘텐츠의 관련성을 보장하기 위한 정확하고 확장 가능한 솔루션을 제공합니다.
참고문헌:
* Salesforce Agentforce 문서: "데이터 라이브러리용 사용자 정의 검색기"(Salesforce 도움말:
https://help.salesforce.com/s/articleView?id=sf.agentforce_custom_retrievers.htm&type=5)
* Salesforce Data Cloud 설명서: "AI용 필터 검색"(https://help.salesforce.com/s
/articleView?id=sf.data_cloud_retrieval_filters.htm&type=5)
* 시작점: "Agentforce에서 데이터 라이브러리 관리하기"(https://trailhead.salesforce.com/content/learn
/모듈/에이전트포스-데이터-라이브러리)

Agentforce-Specialist 문제 67

Universal Containers(UC)는 사례와 지식 문서에 많은 데이터가 있는 성숙한 Salesforce 조직을 보유하고 있습니다. UC는 Einstein AI가 정확한 이메일 응답을 초안하는 데 적용되지 않을 수 있는 데이터가 있는 많은 레거시 필드가 있다는 점에 대해 우려하고 있습니다.
Einstein AI가 정의된 데이터 소스에서 응답을 작성할 수 있도록 하려면 UC에서 어떤 솔루션을 사용해야 합니까?

A. 서비스 AI 접지

B. 작업 요약

C. 서비스 답변

Agentforce-Specialist 문제 68

Agentforce 전문가가 에이전트의 성과 문제를 해결하고자 합니다. Agentforce 전문가는 에이전트 오류, 잘못 트리거된 작업, 미완료 계획을 포함하여 에이전트와의 모든 사용자 상호 작용에 액세스하려면 어디로 가야 합니까?

A. 계획 캔버스

B. 에이전트 설정

C. 이벤트 로그

Agentforce-Specialist 문제 69

Agentforce는 사용자 정의 프롬프트 템플릿으로 영업 이메일을 만들어야 합니다. 그들은 다음 데이터를 기반으로 해야 합니다.
기회 제품 고객 근처 이벤트 톤 및 음성 예
Agentforce Specialist는 어떻게 관련 항목을 획득해야 합니까?

A. 필요한 데이터를 가져오고 접지하기 위해 프롬프트에서 시작된 흐름을 호출합니다.

B. 해당 레코드를 입력으로 받는 플렉스 템플릿을 만듭니다.

C. 표준 이메일 템플릿을 활용하고 필요한 데이터 필드를 수동으로 삽입합니다.

Agentforce-Specialist 문제 70

Universal Containers의 영업 담당자는 매우 바쁘고 때로는 음성 및 화상 통화로 매우 긴 영업 전화를 하며 주요 세부 사항을 놓칠 수도 있습니다. 그들은 새로운 생성 AI 기능을 도입하기 시작했습니다.
An Agentforce에서 영업 담당자가 대화 중에 놓친 세부 정보를 얻는 데 도움이 되는 Einstein Generative AI 기능은 무엇이라고 추천해야 할까요?

A. 통화 요약

B. 탐색기 호출

C. 판매 요약

다른 버전: 2116Salesforce.Agentforce-Specialist.v2025-12-11.q175

최근 업로드: 206Splunk.SPLK-2002.v2026-10-21.q156; 141NetworkAppliance.NS0-005.v2026-10-20.q118; 140Oracle.1Z0-1053-26.v2026-10-19.q32; 131Oracle.1Z0-1053-26.v2026-10-19.q31; 156EMC.D-ECS-DY-23.v2026-10-19.q67; 159Salesforce.Field-Service-Consultant.v2026-10-19.q136; 174ACFE.CFE-Fraud-Prevention-and-Deterrence.v2026-10-18.q194; 171Oracle.1Z0-1048-26.v2026-10-17.q66; 192Splunk.SPLK-3003.v2026-10-17.q106; 188Nokia.SRAN-Radio-Network-Performance-Optimization.v2026-10-16.q18