En esta sección, demostraremos cómo construir una solución de IA de $5,000 para una agencia de automatización de IA utilizando Vector Shift. Vector Shift es una plataforma que permite a cualquiera construir fácilmente agentes de IA y asistentes para automatizar diversas tareas sin escribir código.

Para comenzar, crearemos una cuenta en el sitio web de Vector Shift y navegaremos al panel de control. Desde allí, crearemos una nueva canalización para automatizar el proceso de RFP (Solicitud de Propuesta).

Primero, configuraremos dos nodos de base de conocimiento. Uno utilizará la documentación de Vector Shift para representar a la parte licitadora, mientras que el otro hará referencia a proyectos anteriores completados dentro de Vector Shift para proporcionar ejemplos relevantes.

A continuación, agregaremos un nodo de modelo de lenguaje grande (específicamente el modelo OpenAI GPT-4 Omni) y lo configuraremos para recibir la pregunta del usuario y el documento RFP como entradas. El modelo luego aprovechará el contexto de las dos bases de conocimiento para proporcionar una respuesta consolidada y relevante que se pueda presentar como una propuesta.

Probaremos la automatización cargando el documento RFP y haciendo una pregunta de muestra. El sistema procesará las entradas, hará referencia a las bases de conocimiento y generará una respuesta detallada que aborde los requisitos específicos del RFP.

Finalmente, exploraremos las opciones de implementación, lo que permitirá exportar la automatización como un chatbot que se pueda compartir con los clientes o incrustar en un sitio web. Esta solución impulsada por IA puede ser un activo valioso para una agencia de automatización de IA, simplificando el proceso de RFP y brindando una ventaja competitiva.

Para automatizar el proceso de RFP (Solicitud de Propuesta), aprovecharemos las poderosas características de Vector Shift:

1. Bases de Conocimiento: Crearemos dos bases de conocimiento dentro de Vector Shift:

   • Una base de conocimiento contendrá información sobre las capacidades de Vector Shift y proyectos anteriores.
   • La otra base de conocimiento almacenará los detalles del RFP específico que estamos abordando.

2. Modelo de Lenguaje Grande: Utilizaremos la integración de Vector Shift con el modelo OpenAI GPT-4 Omni para procesar las preguntas del usuario y el contenido del RFP. Este poderoso modelo de lenguaje podrá generar respuestas relevantes y coherentes al aprovechar la información de las bases de conocimiento.

3. Ingeniería de Prompts: Crearemos cuidadosamente los prompts que guíen el comportamiento del modelo de lenguaje. Los prompts instruirán al modelo a:

   • Entender la pregunta del usuario en el contexto del RFP.
   • Aprovechar la información de las dos bases de conocimiento para proporcionar una respuesta integral y a medida.
   • Asegurarse de que la respuesta sea directamente aplicable como una propuesta para el RFP.

4. Implementación y Automatización: Una vez que se haya configurado la canalización, podemos implementarla como un chatbot o una automatización. Esto permite que la generación de respuestas de RFP se automatice por completo, ahorrando tiempo y recursos para la agencia.

Para configurar la canalización y los prompts para las respuestas automatizadas de RFP, sigue estos pasos:

1. Crea una nueva canalización haciendo clic en el botón "Nuevo" y seleccionando "Crear Canalización" de las opciones.

2. Configura los nodos de entrada y salida para la canalización. El nodo de entrada recibirá la pregunta del usuario, y el nodo de salida enviará la respuesta generada.

3. Agrega dos nodos de base de conocimiento a la canalización. Una base de conocimiento contendrá información sobre tu empresa y Vector Shift, mientras que la otra tendrá detalles sobre tus proyectos anteriores.

4. Configura los nodos de base de conocimiento agregando los documentos, archivos o URL relevantes. Puedes usar la opción "URL Recursiva" para obtener automáticamente la información más reciente.

5. Agrega un nodo de modelo de lenguaje grande, como el modelo OpenAI GPT-4 Omni, a la canalización. Esto procesará la pregunta del usuario y el contexto del RFP para generar una respuesta relevante.

6. En la sección de prompts, configura los nodos de entrada para la pregunta del usuario y los detalles del RFP. Conecta estas entradas a los nodos de base de conocimiento correspondientes.

7. Personaliza las instrucciones de los prompts para asegurarte de que el modelo de lenguaje utilice el contexto proporcionado de manera efectiva. Indícale que consolide la respuesta en un formato listo para propuesta.

8. Implementa la canalización y pruébala cargando el documento RFP y haciendo una pregunta de muestra. Observa cómo la automatización aprovecha las bases de conocimiento para proporcionar una respuesta integral y relevante.

9. Una vez que estés satisfecho con el rendimiento, puedes exportar la canalización como un chatbot o una automatización. Esto te permite compartir la solución con los clientes o incrustarla en tu sitio web.

Para probar y desplegar el chatbot para la automatización de RFP, sigue estos pasos:

1. Implementar la Canalización: Haz clic en el botón "Implementar Canalización" para publicar la canalización de automatización que creaste. Esto hará que el chatbot esté disponible para su uso.

2. Probar el Chatbot: Carga el documento RFP que deseas automatizar haciendo clic en el botón "Cargar". Luego, ingresa una pregunta de muestra en el campo de entrada, como "¿Cómo puede Vector Shift ayudar a construir un chatbot de IA?". Haz clic en "Ejecutar" para ver la respuesta del chatbot, que se generará en función del contexto y la información de proyectos anteriores que proporcionaste.

3. Configurar el Chatbot: Puedes personalizar la apariencia y funcionalidad del chatbot haciendo clic en la pestaña "Chatbots". Aquí, puedes darle un nombre, una descripción y configurar los ajustes de visualización.

4. Exportar el Chatbot: Una vez que estés satisfecho con el rendimiento del chatbot, puedes exportarlo haciendo clic en el botón "Exportar". Esto te dará la opción de compartir el chatbot como un enlace o incrustarlo en un sitio web.

5. Integrar con Clientes: Ahora puedes ofrecer este chatbot de automatización de RFP como un servicio a tus clientes. Pueden usar el chatbot para simplificar su proceso de RFP y recibir respuestas a medida en función del contexto y la información de proyectos anteriores que has proporcionado.

En este caso de uso práctico, hemos demostrado cómo construir una solución de IA de $5,000 para una agencia de automatización de IA utilizando la plataforma Vector Shift. Al aprovechar la interfaz de arrastrar y soltar de la plataforma, pudimos crear una solución automatizada para manejar los procesos de RFP (Solicitud de Propuesta).

Los pasos clave involucrados en este proceso incluyen:

1. Crear una cuenta en la plataforma Vector Shift y familiarizarse con sus características, como la canalización, el mercado y la base de conocimiento.
2. Cargar el documento RFP y crear dos nodos de base de conocimiento: uno para el contexto de la empresa y otro para el contexto de proyectos anteriores.
3. Configurar el modelo de lenguaje grande (GPT-4 Omni) para procesar la pregunta del usuario y el RFP, aprovechando la información de la base de conocimiento para proporcionar respuestas relevantes e integrales.
4. Implementar la canalización como un chatbot, lo que permite una fácil integración y distribución con clientes o clientes.

Esta solución automatizada puede ser muy valiosa para las agencias de automatización de IA, ya que simplifica el proceso de RFP, asegurando respuestas consistentes y relevantes, al tiempo que ahorra tiempo y recursos. Al aprovechar el poder de Vector Shift, las agencias pueden ofrecer un servicio atractivo a sus clientes, lo que potencialmente genera ingresos significativos.