무료 온라인 액세스 Salesforce.Agentforce-Specialist.v2025-12-11.q175 모의 시험 (Page 2)

Agentforce-Specialist 문제 1

Universal Containers는 지식 기반 문서를 기반으로 질문에 답변하는 에이전트를 구현했습니다. 에이전트 빌더에는 어떤 주제와 에이전트 작업이 표시되나요?

A. 일반 Q&A 주제 및 지식 문서 답변 작업입니다.

B. 일반 CRM 주제 및 LLM 작업을 포함한 질문에 대한 답변.

C. 일반적인 FAQ 주제와 지식 활동을 통한 질문에 대한 답변입니다.

Agentforce-Specialist 문제 2

업로드된 파일이 포함된 Agentforce 데이터 라이브러리의 경우, 라이브러리를 만들고 구성한 후에는 어떤 일이 발생합니까?

A. 사용자가 지정한 위치에 업로드된 파일을 인덱싱합니다.

B. 업로드된 파일을 Data Cloud에 인덱싱합니다.

C. Salesforce 파일 저장소에 업로드된 파일을 인덱싱합니다.

정답: B

Salesforce Agentforce에서 데이터 라이브러리는 조직이 AI 기반 에이전트의 기초 데이터로 사용할 파일(예: PDF, 문서)을 업로드할 수 있도록 하는 기능입니다. 데이터 라이브러리가 생성 및 구성되면 업로드된 파일은 AI가 해당 콘텐츠를 검색하고 사용할 수 있도록 인덱싱됩니다(예: 검색 강화 생성 또는 신속한 개선). 핵심 질문은 이러한 인덱싱이 어디에서 이루어지는가입니다.
Salesforce Agentforce는 업로드된 파일과 같은 비정형 데이터의 저장 및 인덱싱에 최적화된 벡터 데이터베이스를 포함하는 통합 데이터 플랫폼인 Data Cloud와 긴밀하게 통합됩니다. 데이터 라이브러리가 설정되면 파일이 Data Cloud의 벡터 데이터베이스에 수집되고 인덱싱되어 AI가 대화나 작업 중에 관련 정보를 효율적으로 검색할 수 있도록 합니다.
* 옵션 A: "사용자가 지정한 위치"에 파일을 인덱싱하는 것은 Agentforce Data Libraries의 기능이 아닙니다. 인덱싱 프로세스는 사용자가 정의한 위치가 아닌 Salesforce 인프라에서 관리됩니다.
* 옵션 B: 정답입니다. Data Cloud는 업로드된 파일의 인덱싱을 처리하고, 이를 벡터 데이터베이스에 저장하여 의미 검색 및 콘텐츠 검색과 같은 AI 기능을 지원합니다.
* 옵션 C: Salesforce 파일 저장소(예: ContentVersion 레코드가 저장되는 곳)는 일반 파일 저장소로 사용되지만, AI 사용을 위해 파일을 인덱싱하지는 않습니다. Agentforce는 인덱싱을 위해 기본 파일 저장소가 아닌 Data Cloud를 사용합니다.
따라서 옵션 B는 Agentforce에서 데이터 라이브러리가 생성되고 구성된 후의 프로세스를 정확하게 반영합니다.
:
Salesforce Agentforce 문서: "데이터 라이브러리 설정"(Salesforce 도움말: https://help.salesforce.com/s
/articleView?id=sf.agentforce_data_library.htm&type=5)
Salesforce Data Cloud 문서: "AI용 벡터 데이터베이스"(https://help.salesforce.com/s/articleView?
id=sf.data_cloud_vector_database.htm&type=5)

Agentforce-Specialist 문제 3

Universal Containers(UC)는 영업팀이 AI를 사용하여 카탈로그에서 추천 제품을 제안할 수 있도록 지원하려고 합니다. UC는 어떤 유형의 프롬프트 템플릿을 사용해야 할까요?

A. 기록 요약 프롬프트 템플릿

B. 이메일 생성 프롬프트 템플릿

C. Flex 프롬프트 템플릿

Agentforce-Specialist 문제 4

1개의 옵션을 선택하세요.
Agentforce 전문가가 Flex 프롬프트 템플릿을 구축하고 있습니다.
Agentforce 전문가가 Flex 프롬프트 템플릿을 만들 때 따라야 할 모범 사례는 무엇입니까?

A. 대규모 언어 모델(LLM)에 맥락적 정보를 제공하고 영업이나 지원 담당자와 같은 역할을 부여합니다.

B. 대규모 언어 모델(LLM)을 계정 데이터로 구축하고 LLM에서 생성된 응답을 저장하기 위한 사용자 정의 필드 계정 요약을 만듭니다.

C. 검색기를 사용하여 대규모 언어 모델(LLM)을 접지하고 LLM에서 생성된 응답을 저장할 사용자 정의 필드를 만듭니다.

Agentforce-Specialist 문제 5

Universal Containers는 Prompt Builder에서 외부 대규모 언어 모델(LLM)을 사용하려고 합니다.
An Agentforce에서는 무엇을 추천해야 할까요?

A. Apex를 사용하여 외부 LLM에 연결하고 프롬프트를 접지합니다.

B. Einstein Studio에서 BYO-LLM 기능을 사용합니다.

C. Flow와 외부 서비스를 사용하여 외부 LLM에서 데이터를 가져옵니다.

다른 버전: 2181Salesforce.Agentforce-Specialist.v2025-05-20.q77

최근 업로드: 124ACFE.CFE-Fraud-Prevention-and-Deterrence.v2026-10-18.q194; 150Oracle.1Z0-1048-26.v2026-10-17.q66; 173Splunk.SPLK-3003.v2026-10-17.q106; 163Nokia.SRAN-Radio-Network-Performance-Optimization.v2026-10-16.q18; 186Pegasystems.PEGACPRSA22V1.v2026-10-16.q33; 200PaloAltoNetworks.XSIAM-Analyst.v2026-10-15.q75; 240Splunk.SPLK-1002.v2026-10-15.q187; 169Workday.Workday-Adaptive-Planning.v2026-10-15.q23; 162AIChE.CCPSC.v2026-10-15.q37; 232API.API-571.v2026-10-15.q131