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    阿里云上的 Salesforce AI:CXG RAG 赋能增强型AI Actions已上线!

    2025-12-01

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

    今年七月,在“阿里云上的Salesforce AI CRM大会” 上,Salesforce与阿里云联合发布了专为中国市场打造的AI CRM解决方案。在中国的AI战略上,Salesforce规划出“企业应用三步走战略”,本质指向一个判断:AI不应一蹴而就,要聚焦每一阶段可落地、可量化的业务价值场景,循序渐进推动智能转型。

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

    第一阶段推出的 AI Actions已全面上线利用 AI执行日常任务,如自动回复消息、生成客户洞察和电话总结。Al Actions 通过 CXG AI连接器和Prompt Builder 将阿里云的大模型嵌入到 CRM 系统中,从而帮助完成特定的业务任务。

     

    现在,我们迎来了第二阶段的全新升级,由 CXG RAG 技术驱动的增强型 AI Actions 正式上线

     

    通过 CXG RAG 技术,AI 可检索企业的非结构化数据,使回应更相关、更精准。例如,客服可调用知识库中的产品信息,实现智能应答。

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

    | 什么是CXG RAG?

     

    Connected Experiences Gateway(互联网关 CXG)是Salesforce专为中国市场打造的本地化集成中枢,无缝连接 Salesforce CRM 与本地生态。

     

    其中,CXG RAG 作为核心组件,将阿里云上的 Salesforce 与阿里云先进的 RAG 技术深度融合,为企业提供更强更精准的知识检索能力,让 AI 回答有据可依。

     

     

    | CXG RAG 的产品优势

     

    • 洞察非结构化数据

     

    仅需点击操作即可轻松从Salesforce Data Library 中提取关键信息。

     

     

    • 在 Prompts 中应用最新且相关的业务信息

     

    结合 Prompt Builder, 您可以实时从知识库中检索关联信息,结合上下文生成 Prompt,从而显著提升 LLM 的响应准确。

     

     

    • 赋能员工的现有工作流

     

    业务人员可通过 RAG 和 AI Actions,向客户提供更相关、更个性化的回复,显著提升客户满意度和忠诚度。

     

     

    | CXG RAG 的工作流程

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

    RAG(Retrieval Augmented Generation,检索增强生成)是一种结合了信息检索和文本生成的技术,其效果由三个核心阶段决定:

     

    1.建立索引:在Data Library 中管理我们的企业知识,对文档内容进行解析、切片与向量化。

     

    • 文档解析:这里需要清洗和提取原始数据,将 PDF、Docx等不同格式的文件解析为纯文本数据;然后将文本数据分割成更小的片段(chunk)

    • 文本向量化:将文档中的文本内容转化为数值向量,此过程叫做embedding,并将原始语料块和嵌入向量以键值对形式存储到向量数据库中,以便进行后续快速且频繁的搜索。这就是建立索引的过程。

     

    2.检索召回:根据用户查询(Prompt),从向量存储中匹配并召回相关的知识片段。

     

    随着用户输入请求,RAG 需要计算出用户的问题与向量数据库中的文档块之间的相似度,选择相似度最高的K个文档块(K值可以自己设置,最大值为20)作为回答当前问题的知识。在这个过程中需要用到2个实时模型:

     

    • 实时请求Embedding:在用户发起请求时,实时将用户查询 (Query) 通过模型进行向量化,用于后续的文档向量检索。

    • 实时请求ReRank: ReRank模型用于语义检索场景,可以给定查询 (Query) 和一系列候选文本(Documents),会根据与查询的语义相关性从高到低对候选文本进行排序,从而简单、有效地提升文本检索的效果。

     


    3.生成答案:知识与问题会合并到提示词模板中提交给大模型,大模型给出回复。这就是检索生成的过程。

     

    |  产品能力概览

     

    无缝集成Prompt Builder :将Prompt Builder 与CXG RAG 产品能力结合起来,让AI更“理解”我们的业务知识。

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

    和工作流程深度融合:在 Flow 中直接调用 CXG AI 提升效率,同时利用 RAG 确保流程服务的业务精准度。

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

    灵活调整CXG RAG效果:通过编辑知识库内容、调整 Top K(最大值20) 及启用重排序(ReRank)模型,可灵活优化 CXG RAG 效果。

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

    | CXG RAG 的应用场景

     

    • 智能知识问答

     

    开箱即用的 LWC 组件,支持员工直接提问(如“最新的售后政策是什么?”),AI 将结合知识库生成精准回复,并标注引用来源,透明可信。

     

     

    • 客服推荐回复

     

    AI 基于聊天内容自动检索知识库,生成专业的回复建议,提升服务人员效率。

     

     

    • 灵活扩展

     

    结合 Prompt Builder 和 Flow 的灵活配置能力,企业可轻松将 CXG RAG 应用于多种业务场景。

     

     

    | 安全保障

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

    • 物理数据隔离

    RAG 服务支持组织级数据隔离,从而降低数据泄露风险。

     

     

    • 端到端加密

    RAG 服务全程加密,静态数据使用 AES256 加密,传输中的数据通过 TLS 1.2 协议进行保护。

     

     

    • 最小权限原则

    Salesforce 对用户身份进行强验证并进行相关访问控制。基于Salesforce 共享设置,RAG 服务支持按知识库层级设置权限控制。

     

     

     

    - end - 

     

    关于翼攀

     

    上海翼攀信息科技有限公司简称“翼攀”(slipstream),是一家基于Salesforce.com,为企业提供按需定制的CRM(客户关系管理)软件服务供应商,提供专业的Salesforce咨询、实施、培训、运维等服务。