세일즈포스 Data Cloud - Intelligent Context Configuration 완벽 가이드

안녕하세요, 클로비스입니다. 이번 포스팅에서는 Agentforce 기반 생성형 AI 검색에서 핵심 역할을 하는 Intelligent Context Configuration 기능에 대해 소개해 드리려고 합니다.

Intelligent Context Configuration은 Salesforce Data Cloud(Data 360)에서AI Agent의 문서 이해·검색 방식을 정의해 검색 품질을 최적화하는 핵심 설정입니다. 문서 업로드에 그치지 않고 Search Type, Parsing, Preprocessing, Chunking, Embedding Model까지 제어하여 Agent 응답의 정확도와 신뢰도를 높일 수 있습니다.

그러면, Intelligent Context Configuration을 어떻게 설정할 수 있는지 차근차근 알아보도록 하겠습니다.

1. Create a New Intelligent Context Configuration

Data Cloud로 이동한 후 [Process Content > Intelligent Context] 메뉴로 진입합니다.

[New Configuration]을 클릭하고 Data Space를 선택한 뒤 Name을 입력하고 저장합니다.

생성된 Intelligent Context Configuration에서 [Upload Files] 버튼을 클릭하거나 파일을 드래그 앤 드롭하여 문서를 업로드합니다. 최대 5개의 문서를 업로드할 수 있으며, 해당 문서들은 설정 평가 및 테스트 용도로 사용됩니다. 파일을 선택하면 프리뷰 영역에서 문서 내용을 미리 확인할 수 있습니다.

• 업로드된 파일은 검색 대상이 아니라 설정 평가용 샘플 문서입니다.

• 실제 검색 대상 문서는 Publish 단계에서 UDMO를 통해 연결됩니다.

2. Configure with AI Smart Defaults

초기 설정은 [AI Smart Defaults]를 활용해 빠르게 구성할 수 있습니다. Agent chat 영역에서 [Set up my configuration using smart defaults] 버튼을 클릭하면 AI가 문서 구조를 분석해 Configuration Summary를 자동 생성합니다.

생성된 설정 요약을 검토한 뒤 [Accept]를 선택하면 테스트 단계로 이동하고, [Modify]를 선택하면 세부 설정을 직접 수정할 수 있습니다.

3. Modify an Intelligent Context Configuration

Edit Configuration 탭에서는 생성된 설정을 단계별로 세밀하게 조정할 수 있습니다.

Configuration 1. Select Search Index Type

Select Search Index Type에서 검색 방식을 선택합니다.

• Vector: 의미 기반(Semantic Meaning) 검색

• Hybrid: 의미 기반 검색 + Keyword 검색

  

  
  
  
  

Configuration 2. Set Parsing Options

Set Parsing Options에서 문서 파싱 방식을 선택합니다.

• Default Parser: 기본 텍스트 추출

• LLM-based Parser: 텍스트, 이미지, 시각적 요소까지 LLM으로 추출

• Docling Parser: 이미지, 테이블, 문서 레이아웃 기반 텍스트 추출

• LLM-based parsing과 LLM-based Visual Data Preprocessing은 동시에 선택할 수 없습니다.

  
  

Configuration 3. Set Preprocessing Options

Set Preprocessing Options에서는 멀티모달 요소 전처리 방식을 설정합니다.

• No preprocessing: 기본 설정

• LLM-based preprocessing: 기본 Prompt 사용 또는 커스터마이징 가능

• Image Processing 토글을 활성화하면 테이블, 폼, 이미지 캡션에서 텍스트를 추출할 수 있습니다.

• 이미지와 테이블이 많은 문서라면 Image Processing 활성화를 권장합니다.

Configuration 4. Select an Embedding Model

Select an Embedding Model에서 검색에 사용할 Embedding Model을 선택합니다.

Configuration 5. Set Data Chunking Rules

Set Data Chunking Rules에서 문서 분할 전략을 설정합니다.

• Section-aware chunking: 제목과 Heading 구조 기반 분할

  • Max Tokens: 작은 섹션을 하나의 Chunk로 결합

  • Overlap Tokens: Chunk 간 문맥 유지를 위한 토큰 중복

• Passage extraction: HTML 태그의 의미 구조 기반 분할

설정 변경 후 [Apply Changes]를 클릭하면 프리뷰가 새로 생성됩니다.

• Chunk 크기는 검색 정확도와 응답 품질에 직접적인 영향을 미칩니다.

4. Test and Iterate On a Intelligent Context Configuration

Agent chat을 통해 설정 결과를 테스트합니다. 추천 질문을 선택하거나 직접 질문을 입력해 결과를 확인할 수 있습니다.

Chunk를 클릭하면 원본 문서를 프리뷰에서 확인할 수 있고, [Compare with Source] 토글 활성화를 통해 원본 문서와 결과를 비교할 수 있습니다.

• 테스트 → 수정 → 재테스트 과정을 반복하며 설정을 최적화합니다.

5. Publish the Search Index Configuration

Intelligent Context 화면에서 [Publish]를 클릭한 뒤 Select an Unstructured Data Model Object dialog에서 적용할 Unstructured Data Model Object(UDMO)를 선택합니다.

Create Search Index dialog에서 이름을을 확인 또는 수정한 뒤 [Publish]를 클릭하면 설정이 완료됩니다. 이후 Content Indexing 또는 Search Index 페이지에서 결과를 확인할 수 있습니다.

• Intelligent Context Configuration은 설정 템플릿 역할을 하며, 실제 검색 대상은 UDMO 기준으로 동작합니다.

Intelligent Context Configuration은 Agentforce 기반 AI 검색 품질을 결정짓는 핵심 설정입니다. Smart Defaults로 빠르게 시작한 뒤 테스트와 반복 개선을 통해 문서 검색 정확도와 응답 신뢰도를 동시에 확보할 수 있습니다. 이 기능을 사용하여 우리 조직에 최적화된 AI 검색 환경을 만들어보시기 바랍니다.

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이에 대한 더 자세한 내용은 Salesforce Help 문서를 통해 확인하실 수 있습니다.

관련 Help 문서 바로가기

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