仅一年时间，企业例就几乎翻了一番，从 33% 增至 65%。而且它并非仅仅被用作附带实验：根据麦肯锡最近的一项研究，在接受调查的 1,400 家企业中，大多数已在至少一项业务功能中采用了人工智能 (ai)，并且正在至少一项功能中定期使用生成式人工智能。但这些企业中几乎有一半在使用人工智能方面有过负面经历，包括准确性、知识产权侵权和隐私问题。
显然，生成式人工智能的采用正在打破纪录，但组织仍在努力避免由此产生的业务问题。毕竟，这些问题可能会导致延迟，甚至更糟的是，损害您的业务案例。
要成功采用人工智能需要遵循两个步骤：
确定用例的优先级。许多客户优先考虑投资回报率，这可以基于效率和价值创造。虽然这是关键，但从简单开始也是关键，这样才能快速证明成功，避免复杂性并确 目标电话号码或电话营销数据 保数据随时可用。
选择适合您需求的 llm。当您为您的用例选择一个准确、快速、值得信赖的大型语言模型 (llm)，并且价格低廉，足以实现投资回报时，您就为成功做好了准备。有些 llm 比其他 llm 贵 100 倍，这可能会危及您的业务案例。
选择正确的用例和法学硕士
虽然这两个步骤听起来很简单，但评估不同的 llm 可能很困难。这就是我们推出crm 的 llm 基准的原因。这个全面但易于使用的工具可帮助您优化 ai 采用，让您探索 博目录 无数的客户关系管理 (crm) 用例，并比较 llm 在准确性、成本、速度和信任方面的表现。此免费资源由salesforce ai research和数十位客户合作提供，基于真实业务数据、真实用例和主题专家的真实评估（又称手动评估）。如果您使用 agentforce，基准中的任何用例都可以使用各种 llm 启用。
简单它可以跟踪准确性成本速度信任度和安全性
在 crm 的 llm 基准中，关键要素是准确性、成本、速度、信任和安全性。
基准测试的使用方法如下：
在仪表板左上角选择“摘要”、“生成”或“代理”选项。摘要是最 用例揭示了最佳模型和用 容易入手的地方。在“准确度”列中，您会看到模型得分至少为 3 分（相当于良好）。准确度细分让您可以深入了解指令遵循度、完整性、简洁性和真实性的指标。
从下拉菜单中选择一个用例，如服务：呼叫摘要。