课程章节介绍
同学们，我们来看看这一章要讲什么。这一章会给大家一个Agentforce支持的大语言模型——也就是LLM的完整图景，让大家知道咱们手里到底有哪些模型可以用，以及怎么用。
首先，Salesforce已经帮我们管理好了一批模型，你可以直接拿来用，不用自己折腾部署。这些模型覆盖了目前最主流的几个云提供商：有Amazon Bedrock上的，包括亚马逊自己的Nova模型和Anthropic的Claude系列；有微软Azure OpenAI上的GPT系列；还有OpenAI原厂的各种GPT模型，甚至包括了最新的O3、O4系列；另外Google Vertex AI上的Gemini系列也在里面。总之，这些模型都是开箱即用的，你不用操心底层的算力或者API，在Agentforce里点一点就能调用。
不过，有些公司可能已经有自己采购的模型实例了，也许是因为有专属折扣，或者有特殊的数据合规要求。这也没问题，我们支持“带上你自己的大语言模型”，也就是BYLLM。你可以从上面提到的这些提供商里，把自己的实例连接进来，继续在Agentforce里使用。这样一来，你既享受了平台的便利，又能复用你已有的投资。
那如果想用的模型不在上面这些提供商里，比如你自己微调了一个定制模型，或者用了一个很小众的模型，怎么办？这时候就可以用LLM开放连接器。它把支持范围扩展到了几乎任何语言模型，无论是开源的、自建的，还是某个实验室的试验品，理论上你都能接进来。也就是说，Agentforce的模型大门是敞开的，不会把你锁在固定几家。
除了能选哪些模型，这一章我们还会进一步讲到实际操作时的几个关键点。我们会聊聊模型选择的标准：什么时候该用大而全的模型，什么时候用轻量又便宜的模型。还会介绍地理感知路由，意思就是系统能自动感知用户所在的区域，然后智能地把请求路由到靠近用户、或符合当地数据法规的模型上，既快又合规。另外，对于一些还在实验阶段的测试版模型，你也能提前试用，不过我们也会告诉你测试版怎么用、有哪些风险。最后，任何模型都有生命周期，我们会讲清楚模型的弃用政策，也就是说，当某个模型要退休或者升级时，Salesforce会怎么通知你，给你多长时间切换，保证你的应用不会突然中断。
总的来说，这一章就是要让你对可用的模型资源有一个全面、清晰的了解，并且知道怎么根据实际情况做出最好的选择。好，我们先休息一下，下个小节就从这些开箱即用的模型详细看起。