愛因斯坦助手的卓越之處在於什麼？Salesforce 揭示其數據驅動的智慧。

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Salesforce正式推出了Einstein Copilot的公眾測試版，這是一款旨在提升用戶與數據及工作流程互動的對話式AI助理。Einstein Copilot最初於2023年Salesforce Dreamforce大會上以原型形式揭示，現在的測試版為用戶提供了一種更具對話性和直觀的AI體驗，為Salesforce用戶的工具使用設定了新標準。

Salesforce AI的首席執行官Clara Shih表示：「Einstein Copilot是一個具有突破性的對話式AI助理，讓每位Salesforce客戶能夠以全新方式與數據和工作流程互動。在Dreamforce的預覽之後，我們的團隊努力將這項創新技術實現。」

為了強調Einstein Copilot的相關性，Salesforce公布了來自其Slack部門的研究，顯示86%的IT高管預測生成AI將對他們的組織產生重大影響。此外，80%的使用生成AI工具的員工報告稱生產力有所提升。

Einstein如何持續隨AI演變

Salesforce的Einstein技術基於預測機器學習和AI演算法，這些技術在OpenAI的ChatGPT於2023年引發生成AI浪潮之前就已存在。到2020年，Salesforce每天使用Einstein平台進行超過800億次預測。在2023年3月，該公司為這一平台增強了Einstein GPT，以適應生成AI時代。

Shih確認，Einstein的原始預測AI能力仍然是Salesforce產品的一部分，其重要性在生成AI趨勢中進一步提升。這項預測技術能提供如銷售流程中下一步最佳行動的建議和銷售結果預測等功能。

Shih解釋道：「Einstein Copilot的獨特之處在於，它從預定義的用例轉變為能夠回答Salesforce數據和工作流程中任何問題的開放式助理。」

Hyperforce數據架構：Einstein Copilot的支柱

Einstein Copilot不僅僅是一個生成AI介面；它是Salesforce強大數據基礎設施的精密整合。這一設置的基礎是Salesforce Hyperforce架構，確保企業應用的數據存在地和合規性。在這個框架之上，Salesforce Data Cloud統一並清洗來自各種來源的數據，包括Snowflake和Amazon Redshift等外部數據湖。

Shih澄清，Einstein LLM（大型語言模型）網關運行於此架構之上，根據具體用例需求選擇合適的生成AI模型。Salesforce開發了自己的模型，並與OpenAI和Google等領先提供商合作。

在LLM網關之上，是Einstein信任層，這一層面對數據隱私、安全性、毒性篩選和引用等問題，是企業可信AI的關鍵組成部分。涵蓋這些技術的整體AI戰略被命名為Einstein 1。

上下文的重要性

許多組織正在開發AI助理和對話介面，包括微軟不斷擴展的Copilot服務套件。Shih強調了Salesforce的Einstein Copilot與微軟等競爭對手之間的一個關鍵區別：上下文數據的使用。她強調了元數據的重要性，這為數據提供了關鍵的上下文。Salesforce robust的元數據模型已經長期結構化了對象、字段、關係和業務邏輯的定義，提升了AI在銷售情境中的有效性。

Shih確認道：「在Salesforce，我們的元數據層自一開始便存在，並非為AI而創建，但對其功能至關重要。」

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