무료 온라인 액세스 Salesforce.Agentforce-Specialist.v2025-12-11.q175 모의 시험 (Page 23)

Agentforce-Specialist 문제 106

사용자 지정 조종사 동작을 활성화하기 전에 Agentforce는 여러 가지 실제 사용자 발언을 이해하여 동작이 적절하게 선택되었는지 확인하고자 합니다.
Agentforce 전문가는 어떤 도구를 추천해야 할까요?

A. 모델 놀이터

B. 에이전트

C. 조종사 빌더

Agentforce-Specialist 문제 107

Agentforce는 필드 생성 프롬프트 템플릿 유형을 사용하는 것을 고려하고 있습니다.
Agentforce 전문가는 필드 생성 프롬프트를 생성하기 전에 무엇을 확인하여 필드가 생성 AI에 활성화될 수 있는지 확인해야 합니까?

A. 선택한 필드는 255자 이상의 서식 있는 텍스트 필드여야 합니다.

B. 해당 org가 API 버전 59 이상으로 설정되어 있습니다.

C. 필드가 위치할 Lightning 페이지 레이아웃이 동적 양식으로 업그레이드되었습니다.

Agentforce-Specialist 문제 108

Universal Containers는 AI 에이전트가 정확하고 최신 정보를 바탕으로 고객 질문에 답변하기를 원합니다. Agentforce 데이터 라이브러리는 이를 어떻게 간소화하고 지원할 수 있을까요?

A. 데이터 클라우드에서 지식의 수집, 분류학적 분류 및 저장을 자동화하여 정확한 키워드 검색을 통해 관련 정보를 제공하는 현장 프롬프트 및 에이전트를 검색합니다.

B. 데이터 수집 및 인덱싱을 자동화하고, 관련 정보를 기반으로 프롬프트와 에이전트에서 사용할 기본 검색기를 생성합니다.

C. 모든 PDF의 수집 및 광학 문자 인식(OCR) 처리를 자동화하고 이를 인덱싱하여 정기적인 SQL 쿼리 검색을 통해 관련 정보를 제공하는 프롬프트와 에이전트를 지원합니다.

정답: B

"수집, 인덱싱, 기본 검색기 생성 자동화"가 정답인 이유는 무엇입니까?
Agentforce 데이터 라이브러리는 다음을 통해 AI 에이전트가 정확하고 최신의 응답을 제공하도록 보장하는 핵심 구성 요소입니다.
# 데이터 수집 자동화 # 다양한 소스에서 데이터 가져오기 # 데이터 인덱싱 # AI 검색을 위해 효율적으로 구성 # 기본 검색기 생성 # 고객 질의에 답할 때 AI가 관련 데이터를 동적으로 가져올 수 있도록 함.
Agentforce 데이터 라이브러리의 주요 기능:
* 데이터 수집 자동화
* Salesforce Data Cloud에 실시간 및 과거 데이터를 통합합니다.
* 관련 업데이트가 AI 시스템에 지속적으로 공급되도록 보장합니다.
* 효율적인 검색을 위한 데이터 색인
* 빠르고 상황에 맞는 응답을 위해 검색 기능을 향상시킵니다.
* 정확성을 유지하면서 빠른 AI 대응 시간을 가능하게 합니다.
* 기본 리트리버를 생성합니다
* AI 에이전트는 검색기를 사용하여 가장 관련성 있고 최신 정보를 가져옵니다.
* 검색기는 구조화되고 색인화된 데이터를 사용하여 AI가 생성한 응답을 기반으로 합니다.
다른 옵션은 왜 안 되는가?
# A. 수집, 분류학적 분류 및 정밀 키워드 검색을 자동화합니다.
* Agentforce는 키워드 검색이 아닌 인덱싱과 AI 기반 검색에 의존하기 때문에 틀린 설명입니다.
# C. PDF의 수집 및 OCR 처리를 자동화합니다.
* OCR(광학 문자 인식)이 Agentforce 데이터 라이브러리의 주요 기능이 아니기 때문에 틀린 설명입니다.
* AI 기반 학습은 원시 OCR 추출 텍스트가 아닌 색인화되고 구조화된 데이터를 기반으로 합니다.
Agentforce 전문가 참조
* Salesforce AI 전문가 자료에 따르면 Agentforce 데이터 라이브러리는 AI 기반 응답을 위한 데이터 수집, 인덱싱 및 검색기 설정을 자동화합니다.
* Salesforce 인증 지침은 AI 응답이 구조화되고 색인화된 데이터 라이브러리를 기반으로 한다는 것을 확인합니다.

Agentforce-Specialist 문제 109

Universal Containers는 Agentforce for Sales를 활용하여 영업 담당자가 매출 목표 달성을 지원할 수 있도록 AI 기반 계획을 제공하고자 합니다. 이 계획에는 거래 성사 지침과 단계가 포함되어 있습니다. 이 요구 사항을 충족하는 기능은 무엇입니까?

A. 계정 계획 생성

B. 유사한 거래 찾기

C. 마감 계획 생성

정답: C

포괄적이고 자세한 심층 설명:
Universal Containers(UC)는 Agentforce for Sales를 활용하여 영업 담당자가 AI 기반 계획을 통해 거래 성사를 위한 지침과 단계를 제공하도록 지원합니다. Agentforce for Sales 기능을 기반으로 옵션을 평가해 보겠습니다.
* 옵션 A: 계정 계획 생성계정 계획은 장기 전략에 중요하지만, Agentforce for Sales에는 개별 거래를 성사시키는 데 초점을 맞춘 특정 "계정 계획 생성" 기능이 없습니다.
계정 계획에는 일반적으로 거래별 마감 단계가 아닌 보다 광범위한 계정 수준의 통찰력이 포함되므로 UC 요구 사항에 맞지 않습니다.
* 옵션 B: 유사 거래 찾기 "유사 거래 찾기"는 Agentforce for Sales에 문서화된 기능이 아닙니다. 참고용으로 과거 거래를 파악하는 기능을 의미할 수 있지만, 현재 거래를 성사시키기 위한 지침과 단계가 포함된 계획을 수립하는 기능은 제공하지 않습니다. 이 옵션은 잘못되었으며 UC의 목표와 부합하지 않습니다.
* 옵션 C: 거래 성사 계획 생성 Agentforce for Sales의 "거래 성사 계획 생성" 기능은 AI를 사용하여 특정 거래 성사에 맞춰 실행 가능한 단계와 지침을 포함하는 세부 계획을 생성합니다. Atlas Reasoning Engine을 기반으로 거래 데이터(예: 기회 기록)를 분석하고 담당자에게 할당량 달성을 위한 로드맵을 제공합니다. 이는 거래 성사에 중점을 둔 AI 기반 계획 생성에 대한 UC의 요구 사항을 직접적으로 충족하므로 정답입니다.
옵션 C가 옳은 이유:
"마감 계획 생성"은 영업 담당자가 AI 기반 계획을 통해 거래를 마무리할 수 있도록 돕기 위해 고안된 Agentforce for Sales의 특정 기능으로, Salesforce 문서에 따라 UC의 요구 사항과 완벽하게 일치합니다.
참고문헌:
Salesforce Agentforce 문서: Agentforce for Sales > 마감 계획 생성 - AI가 생성한 마감 계획의 세부 정보입니다.
시작점: Agentforce 영업 담당자 탐색 - 영업 담당자를 위한 마감 계획 생성에 대한 주요 내용을 다룹니다.
Salesforce 도움말: Agentforce의 영업 기능 - 거래 성사에 중점을 두고 있음을 확인합니다.

Agentforce-Specialist 문제 110

Universal Containers(UC)는 생성적 AI를 구현하고 있으며, 웹사이트 방문자에게 검색 기록을 기반으로 개인화된 제품 추천을 제공하는 즉각적인 템플릿을 활용하여 고객에게 응답을 제공하고자 합니다.
UC가 채팅봇이 정확한 추천을 제공할 수 있도록 하기 위해 취해야 할 초기 단계는 무엇입니까?

A. 보편적인 제품 권장 사항을 디자인합니다.

B. 챗봇에 대한 응답 스크립트를 작성합니다.

C. 탐색 데이터를 수집하고 분석합니다.

정답: C

생성 AI를 활용하여 개인화된 제품 추천을 제공하기 위해 유니버설 컨테이너(UC)의 기본 단계는 검색 데이터 수집 및 분석입니다(옵션 C). 개인화된 추천은 사용자 행동을 이해하는 데 달려 있으며, 이를 위해서는 검색 기록에 대한 구조화된 데이터가 필요합니다. 이러한 데이터가 없으면 AI 모델은 관련성 있는 추천을 생성하는 데 필요한 맥락을 파악하지 못합니다.
* 데이터 수집: UC는 먼저 탐색 데이터(예: 방문한 페이지, 본 제품, 세션 기간)를 집계하여 사용자 선호도를 반영하는 데이터 세트를 구축해야 합니다.
* 데이터 분석: 이 데이터를 분석하면 관련 추천을 검색하기 위해 프롬프트를 구성하는 방법에 대한 정보를 제공하는 패턴(예: 자주 본 카테고리)을 파악할 수 있습니다.
* 데이터 기반: Salesforce의 프롬프트 템플릿은 정확한 결과를 생성하기 위해 기반 데이터에 의존합니다. 브라우징 데이터를 분석하지 않으면 프롬프트 템플릿이 개인화를 위한 의미 있는 인사이트를 제공할 수 없습니다.
옵션 A와 D는 다음과 같은 이유로 올바르지 않습니다.
* 보편적 추천(A)은 핵심 요구 사항인 개인화를 무시합니다.
* 응답 스크립트(D)를 작성하면 챗봇 상호작용 디자인을 다룰 뿐, 권장 사항의 정확성을 다루는 것은 아닙니다.
참고문헌:
* SalesforceAgentforce Specialist 인증 가이드: 정확성을 보장하기 위해 관련 데이터 소스에 기반한 프롬프트의 중요성을 강조합니다.
* 시작 모듈: "개발자를 위한 아인슈타인"은 효과적인 AI 기반 개인화를 위한 전제 조건으로 데이터 준비를 강조합니다.
* Salesforce 도움말 문서: 상거래 사용 사례에서 맞춤형 생성 AI 출력을 제공하기 위해 사용자 행동 데이터를 분석하는 방법을 권장합니다.