Universal Containers (UC) には、ケースとナレッジ記事に大量のデータが含まれる成熟した Salesforce 組織があります。UC は、Einstein AI が正確な電子メール応答を作成するのに適さない可能性のあるデータを含むレガシー フィールドが多数存在することを懸念しています。 Einstein AI が定義済みのデータ ソースから応答を作成できるようにするには、UC はどのソリューションを使用する必要がありますか?
Universal Containers (UC) は標準の Service AI Grounding を使用しています。UC は、Service AI Grounding で使用するカスタム リッチ テキスト フィールドを作成しました。 標準サービス AI グラウンディングを使用する場合、UC が考慮すべきことは何ですか?