Para automatizar la generación de informes y el procesamiento de datos, utilizaremos la plataforma Vector Shift, una herramienta de automatización de IA sin código. Así es como puedes configurarla:

1. Ve al sitio web de Vector Shift y haz clic en el botón "Comenzar". Crea una cuenta gratuita con tu correo electrónico, Google o GitHub.
2. Una vez que hayas iniciado sesión, haz clic en el botón "Nuevo" para crear una nueva canalización desde cero.
3. En el editor de canalizaciones, comienza agregando un "Nodo de entrada" y un "Nodo de salida" de la pestaña "General".
4. Como estamos recuperando datos de una URL, agrega un "Nodo URL" como punto de partida de la canalización.
5. A continuación, integra las fuentes de datos. Para este ejemplo, utilizaremos dos fuentes: Product Hunt y una búsqueda de noticias de IA.
   • Para Product Hunt, usa la integración "XS AI" para cargar los 10 productos más populares.
   • Para las noticias de IA, usa un "Nodo de texto" para ingresar la consulta de búsqueda, luego conéctalo a un nodo "XS AI Search" y a un nodo "Modelo de lenguaje grande" (usando el modelo GPT-4 Omni) para resumir las noticias.
6. Combina los datos de ambas fuentes en un nodo de "Texto" final y da formato a la salida.
7. Integra la salida con un canal de comunicación, como Slack, para enviar el informe diario.
8. Finalmente, implementa la canalización como una automatización, programándola para que se ejecute diariamente mediante un trabajo Cron.

Vector Shift es una plataforma de automatización de IA sin código que te permite crear y desplegar agentes de IA autónomos fácilmente. En esta sección, recorreremos los pasos para construir una canalización que automatice la generación de informes, memorandos y el procesamiento de datos.

1. Crear una nueva canalización: Después de registrarte en una cuenta de Vector Shift, haz clic en el botón "Nuevo" para crear una nueva canalización desde cero.

2. Arrastrar y soltar nodos: En el constructor de canalizaciones, comienza agregando un nodo "Entrada" y un nodo "Salida" de la pestaña "General". Estos nodos definen los puntos de entrada y salida de tu flujo de trabajo de automatización.

3. Integrar fuentes de datos: Para recuperar información para el informe, agrega un nodo "URL" e ingresa el sitio web o fuente de datos relevante. También puedes integrar un nodo "XS.ai" para cargar datos de varias fuentes en tu canalización.

4. Procesar datos con modelos de lenguaje: Agrega un nodo "Modelo de lenguaje grande" y configúralo para resumir los principales productos de Product Hunt y las últimas noticias de IA utilizando indicaciones. Esto permite que la IA extraiga y sintetice la información clave.

5. Dar formato a la salida: Crea un nodo "Texto" para compilar los datos resumidos de las diferentes fuentes. También puedes integrar un nodo "Tiempo" para incluir la fecha del informe.

6. Configurar la integración de salida: Finalmente, conecta la salida a la integración deseada, como Slack, para que el informe generado se comparta automáticamente.

7. Implementar la automatización: Prueba la canalización haciendo clic en "Ejecutar" para asegurarte de que funcione como se esperaba. Luego, configura un disparador "Cron" para automatizar la generación del informe en un programa diario.

Para automatizar el proceso de generación de informes, aprovecharemos el poder de los modelos de lenguaje grandes. Así es como se configura el flujo de trabajo:

1. Nodo URL: Este nodo recupera información de una URL especificada, que en este caso es el sitio web de Product Hunt para extraer los productos más populares.

2. Nodo de modelo de lenguaje grande (Prodigy): Este nodo utiliza un modelo de lenguaje grande, específicamente el modelo Prodigy, para resumir los 10 productos principales de Product Hunt. Se instruye al modelo para que proporcione un resumen conciso de cada producto, incluido el nombre del producto, la descripción y un enlace a la página del producto.

3. Nodo de texto (Noticias de IA): Este nodo se utiliza para consultar las últimas noticias de IA utilizando una integración de motor de búsqueda de IA. La información recuperada se procesa entonces mediante otro modelo de lenguaje grande, el modelo GPT-4 Omni, para resumir las principales noticias en un formato conciso y con viñetas.

4. Compilación y salida: La información resumida de las fuentes de Product Hunt y las noticias de IA se combina, y el informe final se formatea y se envía como un mensaje al canal de Slack integrado.

5. Automatización y programación: Todo el flujo de trabajo se puede automatizar para que se ejecute en un programa diario utilizando un trabajo Cron, lo que garantiza que el informe se genere y entregue de manera consistente sin intervención manual.

En esta sección, exploraremos cómo aprovechar la automatización basada en Cron para agilizar tu flujo de trabajo utilizando la plataforma Vector Shift. Cron es un planificador de trabajos basado en el tiempo en sistemas operativos tipo Unix que te permite ejecutar comandos o scripts en intervalos especificados.

Con Vector Shift, puedes configurar fácilmente un trabajo Cron para activar tu canalización de automatización en un programa regular, asegurando que tus informes, el procesamiento de datos y otras tareas se ejecuten sin intervención manual.

Para configurar una automatización basada en Cron, sigue estos pasos:

1. Después de crear tu canalización de automatización, haz clic en el botón "Ejecutar canalización" para probarla.
2. Una vez que estés satisfecho con los resultados, haz clic en el botón "Implementar".
3. En la configuración de implementación, selecciona "Cron" como el tipo de disparador.
4. Elige el programa deseado para tu automatización, como ejecutarla diariamente a las 6 a.m.
5. Revisa la configuración y haz clic en "Guardar" para crear la automatización basada en Cron.

Ahora, tu canalización de automatización se activará automáticamente en el intervalo especificado, asegurando que tus informes, el procesamiento de datos u otras tareas se ejecuten sin necesidad de intervención manual. Esto agiliza tu flujo de trabajo y te permite centrarte en otros aspectos importantes de tu negocio o proyectos personales.

En este video, hemos mostrado cómo implementar agentes de IA autónomos utilizando la plataforma sin código Vector Shift. Hemos creado una canalización que automatiza la generación de informes, PDF y el procesamiento de grandes cantidades de datos. Además, hemos demostrado la capacidad de crear memorandos básicos, que pueden ser cruciales para equipos e individuos.

La canalización que hemos construido utiliza varias funciones de Vector Shift, incluida la integración de fuentes de datos, modelos de lenguaje grande y las integraciones de salida. Hemos mostrado cómo extraer información de sitios web, procesarla a través de modelos de lenguaje y luego compilar los resultados en un informe con formato que se puede compartir a través de plataformas como Slack.

Además, hemos discutido la capacidad de programar y automatizar esta canalización, asegurando que el proceso de generación de informes se ejecute regularmente sin intervención manual. Esto puede ser particularmente útil para empresas e individuos que requieren información consistente y actualizada sobre varios temas, como tendencias de productos o noticias de la industria.

En general, este video ha proporcionado un ejemplo práctico de cómo aprovechar el poder de la automatización de IA para agilizar y optimizar diversos flujos de trabajo. Al utilizar una plataforma sin código como Vector Shift, los usuarios pueden crear rápida y fácilmente soluciones de automatización personalizadas para satisfacer sus necesidades específicas, sin necesidad de un amplio conocimiento de programación.