في هذا القسم، سنوضح كيفية بناء حل ذكاء اصطناعي بقيمة 5,000 دولار لوكالة أتمتة الذكاء الاصطناعي باستخدام Vector Shift. Vector Shift هي منصة تمكن أي شخص من بناء وكلاء وأنظمة مساعدة ذكاء اصطناعية بسهولة لأتمتة مهام مختلفة دون كتابة أي رمز.

للبدء، سننشئ حساباً على موقع Vector Shift ونتنقل إلى لوحة التحكم. من هناك، سننشئ قناة جديدة لأتمتة عملية طلب العرض (RFP).

أولاً، سننشئ عقدتين لقاعدة المعرفة. سيستخدم أحدهما توثيق Vector Shift الخاص لتمثيل الطرف المقدم للعرض، بينما سيستخدم الآخر المشاريع السابقة المنجزة داخل Vector Shift لتوفير أمثلة ذات صلة.

بعد ذلك، سنضيف عقدة نموذج لغة كبير (تحديداً نموذج OpenAI GPT-4 Omni) وسنقوم بتكوينه ليتلقى سؤال المستخدم ووثيقة طلب العرض كمدخلات. سيستخدم النموذج السياق من قاعدتي المعرفة لتقديم استجابة موحدة وذات صلة يمكن تقديمها كعرض.

سنختبر الأتمتة من خلال تحميل وثيقة طلب العرض وطرح سؤال نموذجي. سيقوم النظام بمعالجة المدخلات، والرجوع إلى قواعد المعرفة، وإنشاء إجابة مفصلة تتناول المتطلبات المحددة لطلب العرض.

أخيراً، سنستكشف خيارات النشر، مما يتيح تصدير الأتمتة كدردشة آلية يمكن مشاركتها مع العملاء أو تضمينها على موقع ويب. يمكن أن يكون هذا الحل المدعوم بالذكاء الاصطناعي أصلاً قيماً لوكالة أتمتة الذكاء الاصطناعي، حيث يبسط عملية طلب العرض ويوفر ميزة تنافسية.

لأتمتة عملية طلب العرض (RFP)، سنستفيد من الميزات القوية لـ Vector Shift:

1. قواعد المعرفة: سننشئ قاعدتي معرفة داخل Vector Shift:

   • ستحتوي إحدى قواعد المعرفة على معلومات عن قدرات Vector Shift والمشاريع السابقة.
   • ستخزن قاعدة المعرفة الأخرى تفاصيل طلب العرض المحدد الذي نتعامل معه.

2. نموذج لغة كبير: سنستخدم تكامل Vector Shift مع نموذج OpenAI GPT-4 Omni لمعالجة أسئلة المستخدم ومحتوى طلب العرض. سيكون هذا النموذج اللغوي القوي قادراً على إنشاء استجابات ذات صلة ومترابطة من خلال الاستفادة من المعلومات الموجودة في قواعد المعرفة.

3. هندسة المطالبة: سنقوم بصياغة المطالبات بعناية لتوجيه سلوك نموذج اللغة. ستوجه المطالبات النموذج إلى:

   • فهم سؤال المستخدم في سياق طلب العرض.
   • الاستفادة من المعلومات الموجودة في قاعدتي المعرفة لتقديم استجابة شاملة ومخصصة.
   • ضمان أن تكون الاستجابة قابلة للتطبيق مباشرة كعرض لطلب العرض.

4. النشر والأتمتة: بمجرد إعداد القناة، يمكننا نشرها كدردشة آلية أو أتمتة. هذا يسمح بأتمتة إنشاء استجابة طلب العرض بالكامل، مما يوفر الوقت والموارد للوكالة.

من خلال دمج قواعد المعرفة ونماذج اللغة الكبيرة في Vector Shift، يمكننا إنشاء حل قوي مدعوم بالذكاء الاصطناعي يمكن أن يستجيب بكفاءة وفعالية لطلبات العروض، مما يجعل عملية التقديم أكثر بساطة ونجاحاً لوكالة أتمتة الذكاء الاصطناعي.

لتكوين القناة والمطالبات لاستجابات طلب العرض الآلية، اتبع هذه الخطوات:

1. أنشئ قناة جديدة بالنقر على الزر "جديد" وتحديد "إنشاء قناة" من الخيارات.

2. قم بإعداد عقد الإدخال والإخراج للقناة. سيتلقى عقد الإدخال سؤال المستخدم، وسيرسل عقد الإخراج الاستجابة المولدة.

3. أضف عقدتي قاعدة معرفة إلى القناة. ستحتوي إحدى قواعد المعرفة على معلومات عن شركتك وVector Shift، بينما ستحتوي الأخرى على تفاصيل المشاريع السابقة.

4. قم بتكوين عقد قواعد المعرفة من خلال إضافة المستندات أو الملفات أو عناوين URL ذات الصلة. يمكنك استخدام خيار "عنوان URL تكراري" لجلب أحدث المعلومات تلقائياً.

5. أضف عقدة نموذج لغة كبير، مثل نموذج OpenAI GPT-4 Omni، إلى القناة. سيقوم هذا بمعالجة سؤال المستخدم وسياق طلب العرض لإنشاء استجابة ذات صلة.

6. في قسم المطالبة، قم بإعداد عقد الإدخال لسؤال المستخدم وتفاصيل طلب العرض. قم بتوصيل هذه المدخلات إلى عقد قواعد المعرفة المعنية.

7. قم بتخصيص تعليمات المطالبة لضمان استفادة نموذج اللغة من السياق المقدم بفعالية. وجهه لتوحيد الاستجابة في تنسيق جاهز للعرض.

8. نشر القناة واختبرها من خلال تحميل وثيقة طلب العرض وطرح سؤال نموذجي. لاحظ كيف تستفيد الأتمتة من قواعد المعرفة لتقديم إجابة شاملة وذات صلة.

9. بمجرد الرضا عن الأداء، يمكنك تصدير القناة كدردشة آلية أو أتمتة. هذا يتيح لك مشاركة الحل مع العملاء أو تضمينه على موقع الويب الخاص بك.

من خلال اتباع هذه العملية، يمكنك إنشاء حل قوي مدعوم بالذكاء الاصطناعي يؤتمت عملية استجابة طلب العرض، مما يوفر الوقت والموارد مع تقديم عروض عالية الجودة.

لاختبار ونشر الدردشة الآلية لأتمتة طلب العرض، اتبع هذه الخطوات:

1. نشر القناة: انقر على زر "نشر القناة" لنشر قناة الأتمتة التي قمت بإنشائها. سيجعل هذا الدردشة الآلية متاحة للاستخدام.

2. اختبار الدردشة الآلية: قم بتحميل وثيقة طلب العرض التي تريد أتمتتها بالنقر على زر "تحميل". ثم أدخل سؤالاً نموذجياً في حقل الإدخال، مثل "كيف يمكن لVector Shift المساعدة في بناء دردشة آلية للذكاء الاصطناعي؟". انقر على "تشغيل" لرؤية استجابة الدردشة الآلية، والتي سيتم إنشاؤها بناءً على السياق والمعلومات المشروع السابق التي قدمتها.

3. تكوين الدردشة الآلية: يمكنك تخصيص مظهر الدردشة الآلية ووظائفها بالنقر على علامة التبويب "الدردشات الآلية". هنا، يمكنك إعطاء الدردشة الآلية اسماً ووصفاً وتكوين إعدادات العرض الخاصة بها.

4. تصدير الدردشة الآلية: بمجرد الرضا عن أداء الدردشة الآلية، يمكنك تصديرها بالنقر على زر "تصدير". سيمنحك هذا خيار مشاركة الدردشة الآلية كرابط أو تضمينها على موقع ويب.

5. التكامل مع العملاء: الآن يمكنك تقديم هذه الدردشة الآلية لأتمتة طلب العرض كخدمة لعملائك. يمكنهم استخدام الدردشة الآلية لتبسيط عملية طلب العرض الخاصة بهم والحصول على استجابات مخصصة بناءً على السياق والمعلومات المشروع السابق التي قدمتها.

من خلال اتباع هذه الخطوات، يمكنك اختبار ونشر الدردشة الآلية لأتمتة طلب العرض بفعالية، مما يجعلها أداة قيمة لوكالة أتمتة الذكاء الاصطناعي الخاصة بك.

في هذه الحالة الاستخدامية العملية، قمنا بإظهار كيفية بناء حل ذكاء اصطناعي بقيمة 5,000 دولار لوكالة أتمتة الذكاء الاصطناعي باستخدام منصة Vector Shift. من خلال الاستفادة من واجهة المستخدم السحب والإفلات للمنصة، تمكنا من إنشاء حل أتمتة لمعالجة عمليات طلب العرض (RFP).

تتضمن الخطوات الرئيسية في هذه العملية ما يلي:

1. إنشاء حساب على منصة Vector Shift والتعرف على ميزاتها، مثل القناة والسوق وقاعدة المعرفة.
2. تحميل وثيقة طلب العرض وإنشاء عقدتي قاعدة معرفة - واحدة لسياق الشركة والأخرى لسياق المشاريع السابقة.
3. تكوين نموذج اللغة الكبير (GPT-4 Omni) لمعالجة سؤال المستخدم وطلب العرض، مع الاستفادة من معلومات قاعدة المعرفة لتقديم استجابات ذات صلة وشاملة.
4. نشر القناة كدردشة آلية، مما يسمح بالتكامل والمشاركة السهلة مع العملاء أو العملاء.

يمكن أن يكون هذا الحل الأتمتي قيماً للغاية لوكالات أتمتة الذكاء الاصطناعي، حيث يبسط عملية طلب العرض، مما يضمن استجابات متسقة وذات صلة مع توفير الوقت والموارد. من خلال الاستفادة من قوة Vector Shift، يمكن للوكالات تقديم خدمة جذابة لعملائها، مما قد يولد إيرادات كبيرة.