Data Cloud の Vector Search で Pre-Filtering を活用する

こんにちは。エンジニアの大橋です。 今回は、Data Cloud の Vector Search で、Pre-Filtering を活用する方法について書こうと思います。

AgentforceのAgent制御ノウハウ第2弾

こんにちは。エンジニアの和田です。 今回は、AgentforceのAgent制御のノウハウについて、第1弾に引き続き、第2弾をお届けします。 本記事では以下の内容を取り上げます。 Actionの効果的な選ばせ方 Off Topicの扱い Agent Actionに設定するPrompt Template…

オペレーションズ・リサーチ(の数理最適化)における説明可能性

こんにちは,研究開発室の福井です.研究開発室においてオペレーションズ・リサーチ(OR)のビジネス活用について研究を行っております.今回は,OR の技術を用いて何らかの計画を作成する際に,「出力された計画が何故そうなったのか?」を説明するための方法…

Agentforce から有人チャットへのエスカレーションを行う

こんにちは。エンジニアの山下です。 昨今の AI 技術の進歩には目を見張るものがあり、特に AI Agent のビジネス活用への期待は日に日に大きくなっているように感じられます。 しかし、AI がいくら賢くなってきているとはいえ、AI Agent だけで全ての問い合…

Agentforceの真髄を探る

みなさんこんにちは。エンジニアの佐藤です。今回は、最近筆者が講演した社内セミナーの中で好評だった「Atlas推論エンジン Deep Dive」の内容からお話しさせてください。 AgentforceとAtlas推論エンジン 生成AI、特に大規模言語モデル(LLM)が人間のような思…

Cursor で Salesforce 開発をやってみる

こんにちは。エンジニアの大橋です。 最近、AI エディタを含めた開発ツール界隈がますます盛り上がっています。 GitHub Copilot から始まり、Claude や ChatGPT のコード生成機能、そして Cursor や Windsurf などの AI ネイティブなエディタまで、開発者の…

Data Cloud のクレジット消費量を Flow で監視する

こんにちは。エンジニアの山下です。 今回は Data Cloud のクレジット消費量の監視方法について書きたいと思います。 Data Cloud にはクレジット消費を管理するための DLO 群が用意されているのですが、これらの DLO が持つフィールドの定義については Sales…

生成AIに自分で書いた一般相対論の学術論文を読ませてみる

こんにちは。エンジニアの浅見です。 AI部門に配属されて早1ヶ月半、業務として生成AIを使用する場面も増えてきました。今回の記事では、業務内の技術検証の派生ではあるのですが、普段とは趣向の異なるお話をさせていただきます。テーマは「生成AIに極めて…

AgentforceのAgent制御ノウハウ第1弾

こんにちは。エンジニアの和田です。 今回は、AgentforceのAgent制御のノウハウについて、社内向けAIエージェントの構築経験によって得られた知見を基に解説します。 AgentforceのAgentは、ユーザーからの問いかけに対して自律的に判断し、予め設定したTopic…

MCP サーバにユーザ認証機能を実装する

こんにちは。エンジニアの山下です。 LLM に対する機能追加のためのプロトコルとして Anthropic が定義した MCP が注目を集めています。MCP を使用することで個々のモデルに依存することなく LLM に対する追加機能の開発を行うことが可能になりました。 MCP …

「短縮化」と「共通用語化」でテキスト埋め込みを改善

みなさんこんにちは。エンジニアの佐藤です。今回はテキスト埋め込み(text embedding)についてお話しさせてください。(あらかじめお断りしますと、割と基本的な話です。なお、機能寄りの話で、数学は出てきません。) 疑問のきっかけは「RAG案件失敗」の知ら…

とあるIT企業での社内業務 AI(LLM)活用事例その1

みなさんこんにちは。エンジニアの竹田です。 今日はIT企業であるフレクト内でのLLMの活用について紹介したいと思います。 フレクトの主な業務はシステム開発なので、もちろんシステム開発を効率化するための道具としてLLMを使っていますし、今後さらに加速…

15分でわかる!Salesforce で「生成AI」

こんにちは。エンジニアの浅見です。 フレクトでは、社内のナレッジを蓄積・共有するために「Fラボ」というツールを運用しております。 本ブログ記事は、この春からAI部門に配属された入社3年目の私が、「15分でわかる!Salesforce で「生成AI」」として「F…

15分でわかる!Agentforce

こんにちは。エンジニアの大橋です。 簡単に自己紹介をさせていただくと、私は入社4年目のエンジニアとなります。 このたびAI部隊に配属となり、Agentforceの知見をまとめましたので、共有します。 フレクトでは、社内のナレッジを蓄積・共有するために「Fラ…

Databricks を活用した機械学習プロジェクトの PoC フェーズの高速化に向けた取り組みの紹介(その 2): 予知保全のための boilerplate の開発

こんにちは,研究開発室の福井です.研究開発室においてオペレーションズ・リサーチ(OR)のビジネス活用について研究を行っております.今回は予知保全の PoC プロジェクトを高速化するために開発室メンバーの北村さん,東さんとともに開発を進めてきた boile…

LLMと数理最適化を融合するためのMCPサーバーの可能性の検討

こんにちは.研究開発室の北村 蘭丸です.普段,研究開発室では Operations Research (OR) のビジネス活用について研究を進めています.その一環として,本記事では,Model Context Protocol (MCP) の仕組みを利用して Large Language Model (LLM) と OR の…

Service Agent に認証済みユーザの情報を提供する

こんにちは。エンジニアの山下です。 Salesforce の四半期決算で Agentforce の導入事例が 5000 件を超えたことが発表されるなど、Salesforce の LLM 活用の波を感じるニュースが増えてきましたね。というわけで、今回は Agentforce の中核機能の1つである …

Microsoft AutoGen AIエージェント「プライベートアドバイザー」設定の試み

みなさんこんにちは。エンジニアの佐藤です。 前回「Microsoft AutoGen「りんご売買」エージェントの顛末」で、AutoGenを用いてAIエージェント同士の会話が展開でき、店員と買い物客の間の合意がプログラム的に検知できそうだ、というお話をしました。今回は…

Databricks上でRayを使用した分散学習

こんにちは。研究開発室のエンジニアの東です。 今回はDatabricks環境で、1つのノードやGPUにおさまらないような巨大なデータセットやモデルの学習を、Rayを用いてMulti-node/ Multi-gpuで行う方法について解説します。 想定される読者は以下のような方々で…

Microsoft AutoGen 「りんご売買」エージェントの顛末

みなさんこんにちは。エンジニアの佐藤です。 前回「LangGraphで最小限のAIエージェントを作る」というお話をしました。今回はこれを一歩進めて、AIエージェント同士の会話を試みたいと思います。 Microsoft AutoGenに辿り着くまで 前回はLangGraphを使いま…

フレクト研究開発室からIBIS2024に参加しました

こんにちは.研究開発室の牧野と北村です.研究開発室においてOperations Research (OR)のビジネス活用について研究を行っております. さて,先日の2024年11月4日~7日にかけて第27回情報論的学習理論ワークショップ (IBIS2024)が大宮にて開催されました.そ…

LangGraphで最小限のAIエージェントを作る

みなさんこんにちは。エンジニアの佐藤です。 先月(2024年10月)の話ですが、Dreamforce'24でAgentforceが発表されました。これまであったEinstein Copilotが「質問すれば答えてくれる」「お願いすればやってくれる」存在だったのに対し、今度のAgentforceは…

Service Agent を Web ページから利用する

こんにちは。エンジニアの山下です。 Dreamforce 2024 で華々しく発表された Agentforce ですが、中でも一際力が入っていたのが Service Agent の発表です。これは LLM にエージェントとしてお客様の対応を行なってもらうサービスで、チャットボットなどの従…

機械学習を活用した製造機器の予知保全技術の紹介

こんにちは。研究開発室の北村 蘭丸です。研究開発室では、Operations Research (OR) のビジネス活用について研究を進めています。本記事では、その一環として現在取り組んでいる機械学習による製造機器の予知保全についてご紹介いたします。

AWSを使用したDatabricksの環境構築

こんにちは。研究開発室の東です。 今回はDatabricksを使用する際の作業領域であるワークスペースを手動で構成する方法について解説します。 本稿では、ワークスペースを構築するために必要なクラウドサービスにはAWSを使用し、S3、IAMロール、VPCなどの必要…

Agentforce へのリブランディングに伴う Copilot の仕様の変化

こんにちは。エンジニアの山下です。 先日行われた Dreamforce 2024 の目玉として Agentforce が大きく取り上げられました。その一環として Einstein Copilot は Agent の一種として取り扱うという階層変更が行われ、またこれに伴い8月末から9月初頭にかけ…

Databricks を活用した機械学習プロジェクトの PoC フェーズの高速化に向けた取り組みの紹介

こんにちは,研究開発室の福井です.研究開発室においてオペレーションズ・リサーチ(OR)のビジネス活用について研究を行っております.今回は,機械学習プロジェクトを高速化するために現在研究開発室で推進している取り組みについてご紹介します.

マルチモーダル LLM と OCR + LLM を比較してみる

OCR

こんにちは。エンジニアの山下です。今回は OCR について書こうと思います。 OCR は画像中の文字を文字データに変換するシステムの総称で、DX の前段階にあたるペーパーレスの推進などの文脈でしばしば見かけます。昨今の AI ブームの恩恵を受けて OCR の精…

Einstein Copilot で商談案件のリスクを評価する

こんにちは。エンジニアの山下です。 今回は Einstein Copilot のユースケースの一例として、Einstein Copilot を使って商談案件のリスクの評価を行う方法について書きたいと思います。 商談案件の状況の追跡は Salesforce をはじめとする CRM プラットフォ…

Einstein Copilot と Data Cloud Vector Database を連携する

こんにちは。エンジニアの山下です。 今回は Einstein Copilot と Data Cloud Vector Database を連携する方法について書こうと思います。 Einstein Copilot は Salesforce が提供する LLM によるアシスタントサービスで、チャットベースで LLM に指示を行う…