Salesforce旗下的Slack发布原生生成式AI功能，新增AI搜索和摘要功能

　　近日，据海外媒体报道，Salesforce公司宣布在Slack中增加原生的生成式人工智能能力。这些能力可以为用户提供了内置搜索和摘要（summary）功能，这可以使用户可以在几秒钟内更加轻松地找到所需要的信息。同样的任务以前可能需要几分钟甚至更长的时间，这影响了用户的工作效率。

　　Slack是Salesforce的企业级协作工具。Slack的首席执行官Lidiane Jones表示，这些新的人工智能功能使我们的客户能够访问Slack内部的集体知识，这样他们就可以更加聪明地工作、更快地采取行动，并将时间花在激发真正的创新和增长的事情上。在生成式人工智能时代，Slack是一个值得信赖的对话平台，它连接了企业的各个部分，从而提高了团队的生产力。

　　尽管Slack已经是企业各种工作对话协作的重要平台，从公司内部讨论新和IT问题，到制定营销计划和人力资源政策等。然而，这种多年来通过渠道积累的企业集体智慧在很大程度上仍然是孤立的，使用户无法充分利用。如果有人需要一些信息，他们必须来回做很多工作，以找到他们真正需要的东西。这可能会花费很多时间，特别是当一个人同时处理多个工具和任务的时候。

　　为了简化这一过程，Salesforce将企业的集体智慧与生成式人工智能相结合，并在Slack应用程序中推出了三个关键功能：频道摘要（channel summaries,）、线程摘要（thread recaps）和人工智能搜索。

　　有了频道摘要和线程摘要功能后，用户不必担心错过对话。他们所要做的就是点击一个闪闪发光的按钮，模型就会自动发挥作用，分析频道/线程中的消息，并提供讨论对话中的所有内容的简明摘要。线程获得单个摘要，而频道获得一个列表，根据最相关的主题进行分类。

　　这使得用户可以一直保持对话状态，即使在不同时区工作或长时间休假回来时也是如此。许多人甚至可以在一个固定的时间段（比如过去七天或一个月）使用该功能，以获得讨论过的所有内容的简要概述，并为客户会议做好准备。根据Slack的说法，这可以节省多达30分钟的浏览信息和额外一个小时的撰写摘要的时间。

Slack AI Summary

　　Slack的首席产品官Noah Weiss表示，Slack的底层模型是高度个性化的，试图找到最大的相关对话集群，以定义频道摘要的主题。然而，特别引人注目的是为确保透明度所做的工作。通道和线程摘要都带有直接链接，这些链接将用户重定向到源消息，使他们能够了解更多信息并验证信息是否完整。

　　他补充道，因为这是Slack，我们在产品中有所有的对话。这不仅仅是一个黑盒模型。你可以深入研究这些摘要中的任何一个。因此，它会向你显示每条信息的引用情况，以及它从哪里得到的摘要。

　　当频道和线程摘要分析消息以生成产品工作流中的要点时，人工智能搜索则在搜索栏中提供类似问答的体验。这样，当用户提出问题时，比如公司的休假政策是什么，Slack就会给出确切的答案和其他相关问题。在此之前，在Slack平台上进行搜索会产生大量的结果，这些结果链接到提到搜索查询的所有消息和频道。

　　Noah Weiss解释道，人工智能搜索对你的提问和谈话内容都有更深层次的理解。然后，它将这两个匹配在一起并合成一个答案，这个答案实际上是将多个不同的对话组合成一个答案。我们在PC上已经有了这个功能，但你可以想象，在移动设备上，这将更能改变我们的生活。在你参加会议之前找到正确的答案是可以完全改变原来的游戏规则的。

Slack AI Search

　　为了提供上述这些功能，Slack从第三方提供商那里获得了公共模型，并对它们进行了微调，使其能够在自己的虚拟私有云上运行，确保没有数据离开平台。不过，Noah Weiss没有透露正在使用的模型的名称。

　　他提到，我们采用这些模型，在我们的环境上运行对这些模型进行了定制，然后应用这些模型来帮助用户使用Slack数据存储库。我们没有在任何Slack数据或类似的东西上训练任何模型。

　　目前，Slack的这些新功能只适用于美国和英国的Slack企业用户。

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