무료 온라인 액세스 Salesforce.Salesforce-AI-Specialist.v2025-04-28.q81 모의 시험 (Page 4)

Salesforce-AI-Specialist 문제 11

Universal Containers(UC)는 공개 Generative AI 모델을 사용하는 것을 실험하고 있으며 필요한 정보를 얻는 데 필요한 언어에 익숙합니다. 그러나 UC의 영업 및 서비스 담당자가 필요한 정보를 얻고 프롬프트 일관성을 보장하기 위해 프롬프트를 입력하는 데 시간이 많이 걸릴 수 있습니다.
Salesforce AI 전문가는 이러한 문제를 해결하기 위해 어떤 Salesforce 기능을 추천해야 할까요?

A. Einstein 추천 빌더

B. Einstein Copilot 작업: 레코드 쿼리

C. Einstein 프롬프트 빌더 및 프롬프트 템플릿

Salesforce-AI-Specialist 문제 12

Universal Containers(UC)는 Flow를 사용하여 통합된 Data Cloud 객체의 데이터를 프롬프트 템플릿으로 가져오려고 합니다.
UC는 어떤 유형의 흐름을 사용해야 합니까?

A. 데이터 클라우드 트리거 흐름

B. 템플릿 트리거 프롬프트 흐름

C. 통합 객체 연결 흐름

Salesforce-AI-Specialist 문제 13

Universal Containers(UC)는 Generative AI Salesforce 기능을 활용해 기존 지식 문서를 기반으로 권장 답변을 제공함으로써 서비스 에이전트 처리 시간을 줄이려고 합니다.
UC는 어떤 AI 기능에 대해 서비스 에이전트를 훈련해야 할까요?

A. 사례 답변

B. 지식 답변

C. 서비스 답변

Salesforce-AI-Specialist 문제 14

Universal Containers는 채팅에서 흔한 질문에 대한 일상적인 답변을 입력하는 데 소요되는 시간을 최소화하여 전반적인 에이전트 처리 시간을 줄이고, 사례 필드에 값을 제안하여 채팅 후 분석을 줄이고자 합니다.
이러한 노력을 가능하게 하는 Einstein for Service 기능의 어떤 조합이 있을까요?

A. Einstein 서비스 답변 및 작업 요약

B. Einstein Reply 추천 및 사례 요약

C. Einstein 답변 권장 사항 및 사례 분류

정답: C

Universal Containers는 채팅 중에 흔한 질문에 대한 일상적인 답변을 입력하는 데 에이전트가 소요하는 시간을 최소화하고, 사례 필드에 값을 제안하여 채팅 후 분석을 줄여 전반적인 에이전트 처리 시간을 줄이는 것을 목표로 합니다.
이러한 목표를 달성하려면 Einstein Reply Recommendations와 Case Classification을 결합하는 것이 가장 적합한 솔루션입니다.
1. Einstein Reply 추천:
* 목적: 기존 채팅 데이터와 일반적인 고객 문의를 기반으로 가장 적합한 답변을 제안하여 라이브 채팅 중에 상담원이 더 빠르게 대응할 수 있도록 돕습니다.
* 기능 :
* 실시간 제안: 채팅 세션 중에 상담원에게 권장되는 답변 목록을 제공하여, 수동으로 입력하지 않고도 가장 적합한 답변을 빠르게 선택할 수 있습니다.
* 사용자 정의: 관리자는 모델을 구성하고 교육하여 권장 사항이 관련성 있고 정확한지 확인할 수 있습니다.
* 이점: 상담원이 일상적인 답변을 입력하는 데 소요되는 시간을 크게 줄여 효율성을 높이고 처리 시간을 단축합니다.
2. 사례 분류:
* 목적: AI가 식별한 과거 데이터 및 패턴을 기반으로 사례 필드에 대한 값을 자동으로 제안하거나 채웁니다.
* 기능 :
* 필드 예측: 새 사례가 생성되면 선택 목록 필드, 체크박스 필드 등의 값을 예측합니다.
* 자동화: 필드를 자동으로 채우거나 에이전트가 승인할 수 있는 제안을 제공하도록 설정할 수 있습니다.
* 이점: 분류 및 현장 입력 프로세스를 자동화하여 상담원이 채팅 후 분석과 데이터 입력에 소비하는 시간을 줄여줍니다.
옵션 A와 B가 덜 적합한 이유:
* 옵션 A(Einstein 서비스 답변 및 작업 요약):
* Einstein 서비스 답변: 답변 추천과 유사하지만 일반적으로 이메일에 사용되며 라이브 채팅에는 사용되지 않습니다.
* 작업 요약: 고객 상호작용에 대한 요약을 제공하지만 현장 가치 제안에는 도움이 되지 않습니다.
* 옵션 B(아인슈타인 답변 권장 사항 및 사례 요약):
* 사례 요약: 사례 세부정보의 요약을 생성하지만 필드 값을 제안하는 데는 도움이 되지 않습니다.
참고문헌:
* Salesforce AI 전문가 문서 - Einstein Reply 권장 사항:
* 라이브 채팅 중에 에이전트가 신속하게 응답하는 데 답변 추천이 어떻게 도움이 되는지 자세히 설명합니다.
* Salesforce AI 전문가 문서 - Einstein 사례 분류:
* 사례 분류가 어떻게 필드 값을 예측하고 제안하여 사례 관리를 간소화하는지 설명합니다.
* Salesforce Trailhead - AI로 서비스 최적화:
* 서비스 효율성을 높여주는 AI 기능에 대한 개요를 제공합니다.

Salesforce-AI-Specialist 문제 15

AI 전문가가 많은 레코드에 적합한 필드 생성 프롬프트 템플릿을 만들었지만, 사용자들이 토큰 제한 오류로 인해 무작위적인 실패를 보고하고 있습니다.
이 오류가 무작위적으로 나타나는 원인은 무엇입니까?

A. 프롬프트 템플릿의 동적 특성으로 인해 생성되는 토큰의 수는 레코드에 따라 다릅니다.

B. 프롬프트 접지로 생성된 다양한 토큰 양을 수용하기 위해 템플릿 유형을 Flex로 전환해야 합니다.

C. LLM에서 처리할 수 있는 토큰 수는 전체 사용자 수요에 따라 달라집니다.

다른 버전: 601Salesforce.Salesforce-AI-Specialist.v2026-06-19.q86; 770Salesforce.Salesforce-AI-Specialist.v2025-11-15.q89

최근 업로드: 312Cisco.300-435.v2026-09-03.q259; 179Oracle.1Z0-1045-26.v2026-09-03.q17; 346IIA.IIA-CIA-Part1.v2026-09-03.q627; 235Fortinet.NSE6_OTS_AR-7.6.v2026-09-03.q95; 248Snowflake.DAA-C01.v2026-09-03.q67; 2970Salesforce.AP-223.v2026-09-01.q94; 2108Splunk.SPLK-5001.v2026-09-01.q60; 3230Cisco.300-540.v2026-09-01.q62; 4761Microsoft.MS-102-KR.v2026-09-01.q239; 3047Microsoft.AI-900-KR.v2026-09-01.q162