Descubrir por dónde empezar puede ser difícil para un nuevo desarrollador, independientemente de la plataforma, pero una buena hoja de ruta puede hacerlo más fácil.
El artículo El desarrollador principiante en la plataforma Salesforce es un buen ejemplo
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En este post del blog, te daremos una visión general de las diferentes técnicas de conexión a tierra que puedes utilizar para personalizar las plantillas de avisos sin límites.
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Gracias a la API Connect REST, no sólo es posible invocar plantillas de avisos de forma programática dentro de la plataforma Salesforce, sino también desde sistemas de terceros.
El artículo Prompt Builder está disponible en inglés
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Las plantillas de avisos no sólo se pueden invocar mediante programación dentro de la plataforma Salesforce, sino también desde sistemas de terceros
Revisar objetos, campos, automatizaciones e incluso informes creados hace tiempo para optimizarlos puede llevar mucho tiempo, pero es una tarea importante con ventajas significativas. Construido con la facilidad de uso en mente tanto para los recién llegados como para los profesionales de Salesforce con mucha experiencia, Org Check es una herramienta gratuita que seguramente mejorará la forma en que […]
Los profesionales de Salesforce pueden utilizar Salesforce Org Check
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El análisis de la deuda técnica de Salesforce es gratuito
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Las acciones personalizadas de Einstein Copilot permiten a los desarrolladores crear aplicaciones de asistente de IA conversacional sin necesidad de múltiples herramientas para la orquestación de agentes.
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Einstein Copilot permite a los desarrolladores crear aplicaciones de asistente de inteligencia artificial conversacional sin necesidad de múltiples herramientas para la orquestación de agentes
Desbloquea todo el potencial de Einstein for Developers escribiendo prompts efectivas y bien enmarcadas para producir código Apex robusto.
El post Einstein for Developers
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ApexGuru es una función basada en GenAI en Scale Center, diseñada para solucionar antipatrones y puntos conflictivos en implementaciones de Salesforce.
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Un consultor de Salesforce no es sólo un experto técnico que ayuda a crear flujos y ejecutar informes. Vamos más allá, y nos corresponde adoptar la posición de asesor empresarial de confianza y socio estratégico. Nuestra experiencia como consultor debe ir más allá de conocer Salesforce al dedillo. También debemos ser conscientes de […]
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Los partners ISV ya pueden utilizar interacciones personalizadas para AppExchange App Analytics con el fin de conocer cómo utilizan los clientes los paquetes gestionados.
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Los grandes modelos lingüísticos son la base de las revolucionarias aplicaciones de IA actuales. En lugar de entrenar un LLM en un conjunto de datos masivo, ahorre tiempo utilizando un modelo existente con indicaciones inteligentes basadas en sus datos. He aquí cómo.
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La versión Spring ’24 ya está aquí, y estos son algunos de los aspectos más destacados de la versión, que detallan las novedades para los desarrolladores de todo el ecosistema de Salesforce.
La versión Spring ’24 ya está aquí
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Entrenamos una serie de LLMs 7B llamados XGen-7B con atención densa estándar hasta 8K de longitud de secuencia para hasta 1.5T tokens. También afinamos los modelos en datos de instrucción de dominio público. Los principales resultados son:
CodeGen, parte de la propia familia de modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) de Salesforce, es un LLM de código abierto para la comprensión y generación de código.
CodeGen, parte de la propia familia de modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) de Salesforce
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Recorre una lista de herramientas para utilizar DataWeave en diferentes escenarios, desde una aplicación de Mule con arrastrar y soltar hasta una herramienta de línea de comandos.
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Salesforce se guía por sus valores fundamentales de confianza, éxito del cliente, innovación, igualdad y sostenibilidad. Estos valores se reflejan en su compromiso de desarrollar e implantar de forma responsable nuevas tecnologías como la IA generativa en nombre de las partes interesadas, desde los accionistas hasta los clientes y el planeta. Los grandes modelos lingüísticos (LLM) que potencian la IA generativa requieren enormes […]
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La IA generativa requiere una gran cantidad de recursos para ser sostenible
Seguir leyendoNoltic se convirtió en uno de nuestros embajadores académicos de Salesforce en Ucrania, inspirando y educando a jóvenes talentos. Obtenga más información aquí.
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El blog de Salesforce en la UE
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Aunque esperamos que su organización de Salesforce sea la excepción, según las últimas investigaciones, es probable que albergue más de 2000 riesgos de seguridad de código personalizado, alrededor de 14 paquetes instalados obsoletos y muchos errores de automatización. Pero seguro que su organización es la excepción, ¿verdad? Recientemente hemos analizado los metadatos agregados de cientos de orgs reales de Salesforce y […]
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Seguir leyendoLa plataforma Salesforce es muy potente. Con cada nueva versión, su org se vuelve más potente, pero también más compleja. Como le dijeron una vez a Spiderman: «un gran poder conlleva una gran responsabilidad». Entonces, ¿cómo puede asumir la responsabilidad real de mantener su organización? Con todo lo demás que tiene que hacer, documentar sus cambios es probablemente bajo en […]
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Última actualización el 7 de septiembre de 2023 por Rakesh Gupta Como nuevo Salesforce Certified AI Associate, comparto mis experiencias de estudio contigo y quiero que seas el próximo en superarlo Así que, ¡prepárese y sumérjase! 👉 Ya que estás aquí, es posible que desees
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Última actualización el 15 de noviembre de 2023 por Rakesh Gupta Big Idea or Enduring Question: ¿Cómo evitar la descarga de datos críticos a través de informes? Objetivos: Después de leer este blog, serás capaz de: Entender la Clasificación de Datos Configurar la Clasificación de Datos para Campos Entender la Seguridad de Transacciones Crear una Seguridad de Transacciones
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El Escudo de la Seguridad
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Última actualización en October 29, 2023 por Rakesh Gupta Big Idea or Enduring Question: Cómo se asignan automáticamente los clientes potenciales recién creados a una cadencia de compromiso de ventas? Objetivos: Después de leer este blog, serás capaz de: Trabajar con el objeto ActionCadence para conocer una Cadencia. Asignar un compromiso de ventas
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Última actualización el 1 de noviembre de 2023 por Rakesh Gupta
Después de leer este blog, podrás:
👉 Anteriormente, escribí un artículo sobre Sales Engagement. ¿Por qué no echarles un vistazo mientras lo haces?
A Benjamin Moore , administrador de Salesforce en Gurukul On Cloud (GoC), se le ha asignado una tarea específica. Siempre que un vendedor por teléfono o el equipo de ventas internas elimine un cliente potencial (cliente potencial) de la cadencia de participación de ventas, asegúrese de la creación automática de una tarea con estos detalles:
La adquisición de clientes potenciales es un paso importante en cualquier esfuerzo de marketing. Una vez que los equipos de ventas internas tienen una lista de clientes potenciales, están listos para emprender actividades de divulgación. ¡Pero espera! Demos un paso atrás y reflexionemos sobre las siguientes preguntas como preámbulo para comprender la cadencia de ventas: (1) ¿Con qué frecuencia desea que sus representantes se comuniquen con los clientes potenciales? (2) ¿Cómo le gustaría que se comunicaran con el cliente potencial, mediante llamada o correo electrónico? (2) ¿Cómo desea capturar la disposición de las llamadas? (3) etcétera.
La cadencia de participación de ventas es una línea de tiempo de las actividades y métodos de ventas que siguen los representantes de ventas para atraer clientes potenciales. El propósito de una cadencia es facilitar que el representante de ventas interno cumpla con el cronograma y garantice que los prospectos no sean olvidados, es decir, que nada se pierda. Por ejemplo, si ofrece una consulta gratuita en su sitio web y alguien completa un formulario, la cadencia incluiría una lista de las cosas que hace para programar la primera reunión.
Una cadencia de ventas normalmente incluye tres puntos de contacto diferentes: correo electrónico , redes sociales y llamadas/correos de voz . La cadencia, para diferentes embudos de ventas, puede diferir, pero siempre debe incluir una combinación de las tres formas de comunicación mencionadas.
Una cadencia de participación de ventas se parece a esto:
En otras palabras, las cadencias de participación de ventas difieren de un tipo de proceso de ventas a otro, pero la idea básica sigue siendo la misma: toques consistentes y secuenciales.
La captura de datos modificados (CDC) es una técnica utilizada en bases de datos y sistemas de procesamiento de datos para identificar y capturar los cambios realizados en los datos. El objetivo principal de CDC es garantizar que los cambios en los datos de origen (como inserciones, actualizaciones y eliminaciones) puedan detectarse y procesarse fácilmente en sistemas posteriores.
La captura de datos de cambios (CDC) en Salesforce es una función que le permite realizar un seguimiento y capturar los cambios realizados en los datos de Salesforce. Proporciona una manera de capturar y entregar cambios en los datos, tanto en tiempo real como de manera histórica, lo que facilita la sincronización de datos entre sistemas y mantiene una copia actualizada de los datos de Salesforce en almacenes de datos externos. Aquí hay un desglose de de qué se trata la captura de datos modificados en Salesforce:
data/ObjectNameChangeEvent , donde ObjectName es el nombre del objeto de Salesforce, como Account o Contact .Los administradores pueden habilitar la captura de datos modificados para objetos específicos en Salesforce a través del menú de configuración. Una vez habilitados, los cambios en esos objetos comenzarán a generar eventos de cambio.
Change Data Capture en Salesforce proporciona una manera poderosa de mantener los sistemas externos sincronizados con los datos de Salesforce sin la necesidad de una lógica de integración compleja o sondeos frecuentes. Es especialmente útil para análisis en tiempo real, sistemas de respaldo y otras aplicaciones que requieren datos actualizados de Salesforce.
Antes de profundizar en la solución funcional real, permítame guiarlo a través de algunas soluciones potenciales que pueden parecer las rutas más fáciles y rápidas a primera vista. Sin embargo, existen razones específicas por las que estas soluciones no serán viables.
Si tiene experiencia en la gestión de clientes potenciales y cadencias de participación de ventas, es posible que haya notado que Salesforce almacena ActionCadenceId (el ID de la cadencia asignada al cliente potencial) en el registro del cliente potencial. En particular, Salesforce establece ActionCadenceId en nulo cuando un cliente potencial se elimina/completa manualmente de la cadencia de participación de ventas.
Es posible que esté contemplando la idea de implementar un flujo posterior al guardado activado por registro (no conozco el flujo posterior al guardado, consulte este artículo) en el objeto principal y aplicando las siguientes condiciones:
Sin embargo, encontrará un obstáculo al intentar guardar el flujo. Resultaría en un mensaje de error que indica:
Sí (resultado de la decisión): el campo $Record.ActionCadenceId contiene un valor derivado que no se admite. En un flujo programado o activado por registro, $Record no admite algunos campos estándar cuyos valores se derivan. Elimine el campo $Record.ActionCadenceId.
Ahora comprende por qué no podemos utilizar este enfoque para abordar el caso de uso empresarial mencionado anteriormente.
Nota : Los campos Cadencia y Cadencia asignado en registros de clientes potenciales, contactos y cuentas personales no se pueden utilizar como criterios de campo en reglas de flujo de trabajo, flujos y Generador de procesos.
Inicialmente, esta solución puede parecer una opción más prometedora que la anterior, y quizás se pregunte por qué no se consideró antes. Desafortunadamente, Salesforce impone restricciones, lo que impide el uso de flujos activados por registros y activadores de Apex en este tipo de SObject en particular ( ActionCadenceTracker ).
Lamentablemente, esto marca el final de esta solución.
La tercera opción es crear un flujo activado por programación para el objeto ActionCadenceTracker , lo cual ciertamente es factible. Sin embargo, es fundamental tener en cuenta que esta solución no es en tiempo real. 
Puede configurar el flujo activado por programación para que se ejecute a intervalos , como cada minuto o cada hora, pero tiene sus limitaciones. Recomiendo encarecidamente considerar la escalabilidad al optar por esta solución.
Si bien este enfoque puede ser adecuado para ciertos escenarios, no sirve como una solución viable para el caso de uso empresarial específico mencionado, que requiere notificaciones en tiempo real.
La pregunta ahora es: ¿Cuál es la mejor solución para el caso de uso empresarial mencionado anteriormente? Empecemos.
La mejor solución para el caso de uso empresarial determinado es utilizar Change Data Capture (CDC) en el objeto ActionCadenceTrackerChangeEvent . Si no está familiarizado con Change Data Capture (CDC), le recomiendo encarecidamente hacer una pausa aquí y completar este módulo de Trailhead.
Antes de continuar, debes familiarizarte con el objeto ActionCadenceTracker en Salesforce. Representa un objetivo de cadencia activa.
Se crea un registro ActionCadenceTracker cuando agrega un objetivo a una cadencia. Utilice ActionCadenceTracker para obtener información sobre un objetivo de cadencia de carrera, incluido su estado, paso actual, cliente potencial asignado y motivo de finalización.
| Nombre del campo | Detalles |
| Razón de finalización | El motivo por el que el objetivo completó la cadencia. Este campo contiene un valor si el estado del objetivo es Completo. Los valores posibles son:
|
| Estado | El estado del rastreador de cadencia de acción actual. Los valores posibles son:
|
| ID de destino | El ID del objetivo (Contacto, Cliente potencial) que está asignado a esta cadencia de acción. |
Comencemos a construir este proceso de automatización.
Hay tres pasos para resolver los requisitos comerciales de Benjamin utilizando Change Data Capture (CDC), un Apex Trigger y un flujo de inicio automático . Debemos:
Al final, Benjamin's Flow se verá como la siguiente captura de pantalla:
Una vez que todo se vea bien, realice los pasos a continuación:
¡Casi llegamos! Una vez que todo se vea bien, haga clic en el botón Activar .
Tiene la opción de recibir notificaciones de cambios en la plataforma Lightning suscribiéndose para cambiar eventos a través de activadores de Apex. Si bien los activadores de Apex para eventos de cambio comparten similitudes con los de los objetos estándar de Salesforce, también existen distinciones notables. Al igual que los activadores de Apex tradicionales para objetos de Salesforce, usted crea un activador de evento de cambio para el evento de cambio específico asociado con el objeto de Salesforce. Vale la pena señalar que en este contexto solo se admiten activadores posteriores a la inserción.
El desencadenador de evento de cambio se activa cuando se recibe uno o un lote de eventos de cambio. A diferencia de los activadores de objetos, los activadores de eventos de cambio se ejecutan de forma asincrónica una vez completada la transacción de la base de datos. La ejecución asincrónica hace que los desencadenadores de eventos de cambio sean ideales para procesar la lógica empresarial que consume muchos recursos y al mismo tiempo mantener la lógica basada en transacciones en el desencadenador de objetos. Al desacoplar el procesamiento de cambios, los desencadenantes de eventos de cambio pueden ayudar a reducir el tiempo de procesamiento de las transacciones.
Los desencadenantes de eventos de cambio tienen estas características.
desencadenar ActionCadenceTrackerAsyncTrigger en ActionCadenceTrackerChangeEvent (después de insertar) { ActionCadenceTrackerAsyncTriggerHandler.handleChangeEvent(Trigger.new);
}
clase pública ActionCadenceTrackerAsyncTriggerHandler { handleChangeEvent vacío estático público (List<ActionCadenceTrackerChangeEvent> changeEvents) { Set<Id> actionCadenceTrackerIds = nuevo Set<Id>(); for(evento ActionCadenceTrackerChangeEvent: eventos de cambio) { encabezado EventBus.ChangeEventHeader = evento.ChangeEventHeader; if (header.changetype == 'ACTUALIZAR' && event.CompletionReason == 'Manualmente eliminado') { Lista<Id> recordIds = header.getRecordIds(); actionCadenceTrackerIds.addAll(recordIds); } } if(!actionCadenceTrackerIds.isEmpty()) { encontrarRelatedLeads(actionCadenceTrackerIds); } } findRelatedLeads vacío estático privado (Set<Id> actionCadenceTrackerIds) { Lista<Lead> AssociatedLeads = [Seleccione ID, OwnerId de plomo donde Id IN (SELECCIONAR targetId DESDE ActionCadenceTracker DÓNDE ID EN: actionCadenceTrackerIds AND Target.Type = 'Cliente')]; if(!asociadosLeads.isEmpty()) { runFlow (líderes asociados); } } runFlow vacío estático privado (List<Lead> leads) { Mapa<Cadena, Objeto> params = nuevo Mapa<Cadena, Objeto>(); params.put('varR_Leads', clientes potenciales); Flow.Interview.CadenceTracker myFlow = nuevo Flow.Interview.CadenceTracker(params); miFlow.start(); }
}
De ahora en adelante, si un usuario elimina un cliente potencial de la cadencia de participación de ventas, Change Data Capture (CDC) publicará un evento. Más adelante, un activador de Apex y un flujo crearán una tarea para el propietario principal.
¡Quiero saber de ti!
¿Qué es lo que aprendiste de esta publicación? ¿Cómo imagina aplicar este nuevo conocimiento en el mundo real? Siéntete libre de compartir en los comentarios a continuación.
Esta es una traducción que desde EGA Futura ofrecemos como cortesía a toda la Ohana y comunidad de programadores , consultores , administradores y arquitectos de Salesforce para toda Iberoamérica .
El enlace a la publicación original, lo encontrarás al final de este artículo.
…
Model Builder, parte de Einstein Copilot Studio, es una plataforma fácil de usar que le permite crear y poner en funcionamiento modelos de IA en Salesforce. Model Builder es capaz de integrarse profundamente con plataformas de IA externas, como Google Cloud Vertex AI y Amazon SageMaker, para que pueda crear, entrenar e implementar modelos de IA personalizados de forma externa utilizando datos de Salesforce Data Cloud.
Salesforce anunció previamente el lanzamiento de Model Builder con Amazon SageMaker en agosto de 2023. Hoy, nos complace anunciar que los modelos de Google Vertex AI ahora están disponibles de forma general en Model Builder. Como parte de esta última versión, Model Builder ahora admite la autenticación mediante las credenciales de la cuenta del servicio de Google, así como la ingestión de datos en streaming.
Estamos entusiasmados con esta nueva innovación de la asociación ampliada de Salesforce con Google Cloud, que consideramos que tiene un enorme potencial para los desarrolladores. Como enfatizó Kaushal Kurapati, vicepresidente senior de Producto, IA y Búsqueda de Salesforce:
“Con esta asociación con Google Cloud, Model Builder ofrece una manera conveniente para que los clientes aprovechen sus modelos Vertex AI en sus fuentes de datos, flujos de trabajo y aplicaciones de Salesforce y brinden experiencias personalizadas, continuando con la visión de construir una plataforma abierta de Salesforce AI con un ecosistema modelo robusto”.
Model Builder le permite conectarse fácilmente a modelos predictivos externos, como los de un proveedor de modelos externo o su propio modelo propietario, y utilizarlos en el flujo de trabajo en Salesforce. Por ejemplo, puede utilizar modelos predictivos para calificar clientes potenciales, recomendar productos o detectar la deserción.
La capacidad BYOM de Model Builder le permite integrar fácilmente su modelo con Data Cloud para acceder a predicciones e información en tiempo real, y utilizar esa información de varias maneras, como enriquecer perfiles de clientes, crear segmentos y personalizar la experiencia del usuario final en diferentes canales.
Estos son algunos de los beneficios de usar un modelo de Google Cloud Vertex AI con datos de Data Cloud en Model Builder:
Para obtener más información, mire nuestro breve vídeo .
En esta sección, analizamos brevemente el flujo de trabajo de la aplicación utilizando Model Builder.
En el flujo de trabajo que se muestra arriba, el conector Python brinda a Vertex AI acceso seguro a los objetos de Salesforce Data Cloud. Después de la autenticación, los especialistas en datos pueden explorar y preparar datos, y realizar tareas de ingeniería de características para el desarrollo y la inferencia de modelos de IA utilizando la plataforma Vertex AI.
Tenga en cuenta que si se realiza una autenticación basada en clave API, se necesita una puerta de enlace API delante del punto final de Vertex AI.
La versión más reciente de Model Builder ahora permite utilizar las credenciales de la cuenta del servicio de Google para la autenticación. Esto se suma a los métodos de autenticación JWT y basados en claves existentes. Para utilizar un flujo de token al portador JWT, ingrese su correo electrónico de la cuenta de servicio, ID de clave privada y clave privada de su cuenta de Google Cloud como se muestra a continuación.
La última versión de Model Builder le permite activar automáticamente una inferencia cuando los datos asignados a la variable de entrada del modelo se cambian en el objeto del modelo de datos de origen (DMO). También ofrecemos inferencia por lotes, pero debe hacer clic en el botón Actualizar manualmente para activar nuevas inferencias. Con la inferencia de transmisión, las nuevas inferencias se activan solo cuando hay un cambio en la variable de entrada.
Para habilitar la inferencia de transmisión, deberá marcar la casilla Sí en ¿Actualizar modelo cuando se actualizan los datos? Como se muestra abajo.
También puede especificar cuáles de las funciones de entrada deben actualizarse seleccionando Sí en el menú desplegable Actualizar puntuación .
Hay dos formas de consumir predicciones: usar acciones invocables en Flow y Apex, o usar Query API para realizar análisis ad hoc.
A continuación se muestra un ejemplo de cómo utilizar acciones invocables para modelos de Model Builder en Flow. Una vez que tenga un modelo activado en Model Builder, seleccione Nueva acción → Nube de datos y luego haga clic en el nombre del modelo deseado.
La captura de pantalla siguiente muestra un flujo de ejemplo que utiliza una acción invocable para crear recomendaciones de productos para un cliente. Aquí, un administrador usa Flow Builder para recorrer los registros individuales unificados y verificar si se realizó una compra reciente. Si se realizó la compra, la acción invocable obtiene la inferencia del modelo de Model Builder y recomienda el siguiente mejor producto a un cliente.
Esta acción invocable también se puede invocar en Apex. Vea el ejemplo a continuación.
<dx-code-block title language="apex" code-block="Invocable.Action action = Invocable.Action.createCustomAction('cdpGetMlPrediction', 'EinsteinStudio_model_name');
action.setInvocationParameter('param_variable_1', '10');
action.setInvocationParameter('param_variable_2', '20');
action.setInvocationParameter('param_variable_3', '30');
List results = action.invoke();
if (results.size() > 0 && results[0].isSuccess()) { System.debug(‘Result is: ‘ + results[0].getOutputParameters().get(‘param_score’));
} else { System.debug(‘Error message’ + results[0].getErrors());
} «>
Para obtener instrucciones sobre el uso de acciones invocables en Flow y Apex, consulte la Ayuda de Salesforce .
Query API es otra forma rápida de obtener puntuaciones de predicción para datos que residen en Data Cloud. Con Query API, puede utilizar el punto final de inferencia y llamar a funciones de predicción para probar el punto final. Vea el ejemplo a continuación.
Para obtener instrucciones sobre el uso de acciones invocables en QueryAPI, consulte la Ayuda de Salesforce .
Model Builder es una plataforma de IA fácil de usar que permite a los equipos de ingeniería y ciencia de datos crear, entrenar e implementar modelos de IA utilizando plataformas y datos externos en Data Cloud. Las plataformas externas incluyen Google Cloud Vertex AI, Amazon SageMaker y otros servicios de IA predictivos o generativos. Una vez que esté listo, podrá utilizar los modelos de IA en tiempo real para impulsar cualquier aplicación de ventas, servicios, marketing, comercio y otras aplicaciones en Salesforce.
Para obtener más información sobre cómo puede mejorar su estrategia de IA utilizando Model Builder, asista a nuestro seminario web gratuito con expertos en IA de Salesforce y Google Cloud.
Daryl Martis es el director de producto de Salesforce de Einstein. Tiene más de 10 años de experiencia en planificación, creación, lanzamiento y gestión de soluciones de clase mundial para clientes empresariales, incluidas AI/ML y soluciones en la nube. Síguelo en LinkedIn o Twitter .
Ashish Thapliyal es director sénior de producto en Salesforce y actualmente dirige varias áreas de productos de la plataforma Einstein AI. Síguelo en LinkedIn o Twitter .
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