Pour automatiser la génération de rapports et le traitement des données, nous utiliserons la plateforme Vector Shift, un outil d'automatisation IA sans code. Voici comment vous pouvez le configurer :

1. Allez sur le site Web de Vector Shift et cliquez sur le bouton "Commencer". Créez un compte gratuit avec votre e-mail, Google ou GitHub.
2. Une fois connecté, cliquez sur le bouton "Nouveau" pour créer un nouveau pipeline à partir de zéro.
3. Dans l'éditeur de pipeline, commencez par ajouter un nœud "Entrée" et un nœud "Sortie" à partir de l'onglet "Général".
4. Comme nous récupérons des données à partir d'une URL, ajoutez un nœud "URL" comme point de départ du pipeline.
5. Ensuite, intégrez les sources de données. Pour cet exemple, nous utiliserons deux sources : Product Hunt et une recherche d'actualités IA.
   • Pour Product Hunt, utilisez l'intégration "XS AI" pour charger les 10 meilleurs produits tendance.
   • Pour les actualités IA, utilisez un nœud "Texte" pour saisir la requête de recherche, puis connectez-le à un nœud "Recherche XS AI" et à un nœud "Modèle de langage étendu" (en utilisant le modèle GPT-4 Omni) pour résumer les actualités.
6. Combinez les données des deux sources dans un nœud "Texte" final et formatez la sortie.
7. Intégrez la sortie à un canal de communication, comme Slack, pour envoyer le rapport quotidien.
8. Enfin, déployez le pipeline en tant qu'automatisation, en le programmant pour s'exécuter quotidiennement à l'aide d'un travail Cron.

Vector Shift est une plateforme d'automatisation IA sans code qui vous permet de créer et de déployer facilement des agents IA autonomes. Dans cette section, nous allons parcourir les étapes pour construire un pipeline qui automatise la génération de rapports, de mémos et le traitement des données.

1. Créer un nouveau pipeline : Après vous être inscrit à un compte Vector Shift, cliquez sur le bouton "Nouveau" pour créer un nouveau pipeline à partir de zéro.

2. Faire glisser et déposer des nœuds : Dans le constructeur de pipeline, commencez par ajouter un nœud "Entrée" et un nœud "Sortie" à partir de l'onglet "Général". Ces nœuds définissent les points d'entrée et de sortie de votre flux de travail d'automatisation.

3. Intégrer les sources de données : Pour récupérer les informations pour le rapport, ajoutez un nœud "URL" et saisissez le site Web ou la source de données pertinente. Vous pouvez également intégrer un nœud "XS.ai" pour charger des données à partir de diverses sources dans votre pipeline.

4. Traiter les données avec des modèles de langage : Ajoutez un nœud "Modèle de langage étendu" et configurez-le pour résumer les meilleurs produits de Product Hunt et les dernières actualités IA à l'aide d'invites. Cela permet à l'IA d'extraire et de synthétiser les informations clés.

5. Formater la sortie : Créez un nœud "Texte" pour compiler les données résumées à partir des différentes sources. Vous pouvez également intégrer un nœud "Heure" pour inclure la date du rapport.

6. Configurer l'intégration de sortie : Enfin, connectez la sortie à l'intégration de votre choix, comme Slack, pour que le rapport généré soit automatiquement partagé.

7. Déployer l'automatisation : Testez le pipeline en cliquant sur "Exécuter" pour vous assurer qu'il fonctionne comme prévu. Ensuite, configurez un déclencheur "Cron" pour automatiser la génération de rapports selon un calendrier quotidien.

Pour automatiser le processus de génération de rapports, nous allons exploiter la puissance des modèles de langage étendu. Voici comment le flux de travail est configuré :

1. Nœud URL : Ce nœud récupère les informations à partir d'une URL spécifiée, qui dans ce cas est le site Web de Product Hunt pour extraire les produits les plus tendance.

2. Nœud Modèle de langage étendu (Prodigy) : Ce nœud utilise un modèle de langage étendu, plus précisément le modèle Prodigy, pour résumer les 10 meilleurs produits de Product Hunt. Le modèle est chargé de fournir un résumé concis de chaque produit, y compris le nom du produit, la description et un lien vers la page du produit.

3. Nœud Texte (Actualités IA) : Ce nœud est utilisé pour interroger les dernières actualités IA à l'aide d'une intégration de moteur de recherche IA. Les informations récupérées sont ensuite traitées par un autre modèle de langage étendu, le modèle GPT-4 Omni, pour résumer les principales actualités dans un format concis et sous forme de puces.

4. Compilation et sortie : Les informations résumées à partir des sources de Product Hunt et des actualités IA sont combinées, et le rapport final est mis en forme et envoyé sous forme de message au canal Slack intégré.

5. Automatisation et programmation : L'ensemble du flux de travail peut être automatisé pour s'exécuter selon un calendrier quotidien à l'aide d'un travail Cron, garantissant ainsi que le rapport soit généré et livré de manière cohérente sans intervention manuelle.

Dans cette section, nous allons explorer comment tirer parti de l'automatisation basée sur Cron pour rationaliser votre flux de travail à l'aide de la plateforme Vector Shift. Cron est un ordonnanceur de tâches basé sur le temps dans les systèmes d'exploitation de type Unix qui vous permet d'exécuter des commandes ou des scripts à des intervalles spécifiés.

Avec Vector Shift, vous pouvez facilement configurer un travail Cron pour déclencher votre pipeline d'automatisation selon un calendrier régulier, garantissant ainsi que vos rapports, le traitement des données et d'autres tâches s'exécutent de manière transparente sans intervention manuelle.

Pour configurer une automatisation basée sur Cron, suivez ces étapes :

1. Après avoir créé votre pipeline d'automatisation, cliquez sur le bouton "Exécuter le pipeline" pour le tester.
2. Une fois que vous êtes satisfait des résultats, cliquez sur le bouton "Déployer".
3. Dans les paramètres de déploiement, sélectionnez "Cron" comme type de déclencheur.
4. Choisissez le calendrier souhaité pour votre automatisation, comme l'exécution quotidienne à 6h du matin.
5. Vérifiez les paramètres et cliquez sur "Enregistrer" pour créer l'automatisation basée sur Cron.

Maintenant, votre pipeline d'automatisation sera déclenché automatiquement à l'intervalle spécifié, garantissant que vos rapports, le traitement des données ou d'autres tâches s'exécutent sans nécessiter d'intervention manuelle. Cela rationalise votre flux de travail et vous permet de vous concentrer sur d'autres aspects importants de votre entreprise ou de vos projets personnels.

Dans cette vidéo, nous avons montré comment déployer des agents IA autonomes à l'aide de la plateforme sans code Vector Shift. Nous avons créé un pipeline qui automatise la génération de rapports, de PDF et le traitement de grandes quantités de données. De plus, nous avons démontré la capacité de créer des mémos de base, qui peuvent être essentiels pour les équipes et les individus.

Le pipeline que nous avons construit utilise diverses fonctionnalités de Vector Shift, notamment l'intégration de sources de données, les modèles de langage étendu et les intégrations de sortie. Nous avons montré comment extraire des informations à partir de sites Web, les traiter à l'aide de modèles de langage et ensuite compiler les résultats dans un rapport formaté qui peut être partagé via des plateformes comme Slack.

En outre, nous avons abordé la possibilité de programmer et d'automatiser ce pipeline, garantissant que le processus de génération de rapports s'exécute régulièrement sans intervention manuelle. Cela peut être particulièrement utile pour les entreprises et les individus qui ont besoin d'informations cohérentes et à jour sur divers sujets, comme les tendances des produits ou les actualités du secteur.

Dans l'ensemble, cette vidéo a fourni un exemple pratique de la façon d'exploiter la puissance de l'automatisation IA pour rationaliser et optimiser divers flux de travail. En utilisant une plateforme sans code comme Vector Shift, les utilisateurs peuvent créer rapidement et facilement des solutions d'automatisation personnalisées pour répondre à leurs besoins spécifiques, sans avoir besoin de connaissances approfondies en programmation.