Per automatizzare la generazione di report e l'elaborazione dei dati, utilizzeremo la piattaforma Vector Shift, uno strumento di automazione AI senza codice. Ecco come puoi configurarlo:

1. Vai sul sito Web di Vector Shift e fai clic sul pulsante "Inizia". Crea un account gratuito utilizzando la tua email, Google o GitHub.
2. Una volta effettuato l'accesso, fai clic sul pulsante "Nuovo" per creare una nuova pipeline da zero.
3. Nell'editor della pipeline, inizia aggiungendo un "Nodo di input" e un "Nodo di output" dalla scheda "Generale".
4. Poiché stiamo recuperando i dati da un URL, aggiungi un "Nodo URL" come punto di partenza della pipeline.
5. Successivamente, integra le fonti di dati. Per questo esempio, utilizzeremo due fonti: Product Hunt e una ricerca di notizie sull'AI.
   • Per Product Hunt, utilizza l'integrazione "XS AI" per caricare i 10 prodotti più in tendenza.
   • Per le notizie sull'AI, utilizza un "Nodo Testo" per inserire la query di ricerca, quindi collegalo a un nodo "Ricerca XS AI" e a un nodo "Modello di linguaggio di grandi dimensioni" (utilizzando il modello GPT-4 Omni) per riassumere le notizie.
6. Combina i dati provenienti da entrambe le fonti in un nodo "Testo" finale e formatta l'output.
7. Integra l'output con un canale di comunicazione, come Slack, per inviare il report giornaliero.
8. Infine, distribuisci la pipeline come automazione, programmandola per essere eseguita quotidianamente utilizzando un processo Cron.

Vector Shift è una piattaforma di automazione AI senza codice che ti permette di creare e distribuire facilmente agenti AI autonomi. In questa sezione, ti guideremo attraverso i passaggi per costruire una pipeline che automatizza la generazione di report, memo e l'elaborazione dei dati.

1. Crea una nuova pipeline: Dopo esserti registrato a un account Vector Shift, fai clic sul pulsante "Nuovo" per creare una nuova pipeline da zero.

2. Trascina e rilascia i nodi: Nell'editor della pipeline, inizia aggiungendo un nodo "Input" e un nodo "Output" dalla scheda "Generale". Questi nodi definiscono i punti di ingresso e di uscita del tuo flusso di lavoro di automazione.

3. Integra le fonti di dati: Per recuperare le informazioni per il report, aggiungi un nodo "URL" e inserisci il sito Web o la fonte di dati pertinente. Puoi anche integrare un nodo "XS.ai" per caricare i dati da varie fonti nella tua pipeline.

4. Elabora i dati con i modelli di linguaggio: Aggiungi un nodo "Modello di linguaggio di grandi dimensioni" e configuralo per riassumere i principali prodotti di Product Hunt e le ultime notizie sull'AI utilizzando prompt. Questo consente all'AI di estrarre e sintetizzare le informazioni chiave.

5. Formatta l'output: Crea un nodo "Testo" per compilare i dati riassunti dalle diverse fonti. Puoi anche integrare un nodo "Tempo" per includere la data del report.

6. Configura l'integrazione dell'output: Infine, connetti l'output all'integrazione desiderata, come Slack, per condividere automaticamente il report generato.

7. Distribuisci l'automazione: Testa la pipeline facendo clic su "Esegui" per assicurarti che funzioni come previsto. Quindi, imposta un trigger "Cron" per automatizzare la generazione del report su base giornaliera.

Per automatizzare il processo di generazione dei report, utilizzeremo la potenza dei modelli di linguaggio di grandi dimensioni. Ecco come è impostato il flusso di lavoro:

1. Nodo URL: Questo nodo recupera le informazioni da un URL specificato, che in questo caso è il sito Web di Product Hunt per estrarre i prodotti più in tendenza.

2. Nodo Modello di linguaggio di grandi dimensioni (Prodigy): Questo nodo utilizza un modello di linguaggio di grandi dimensioni, specificamente il modello Prodigy, per riassumere i 10 prodotti principali di Product Hunt. Il modello riceve l'istruzione di fornire un riassunto conciso di ogni prodotto, inclusi il nome del prodotto, la descrizione e un link alla pagina del prodotto.

3. Nodo Testo (Notizie sull'AI): Questo nodo viene utilizzato per eseguire una query sulle ultime notizie sull'AI utilizzando un'integrazione di motore di ricerca AI. Le informazioni recuperate vengono quindi elaborate da un altro modello di linguaggio di grandi dimensioni, il modello GPT-4 Omni, per riassumere le principali notizie in un formato conciso e puntato.

4. Compilazione e output: Le informazioni riassunte dalle fonti di Product Hunt e delle notizie sull'AI vengono combinate e il report finale viene formattato e inviato come messaggio al canale Slack integrato.

5. Automazione e pianificazione: L'intero flusso di lavoro può essere automatizzato per essere eseguito su base giornaliera utilizzando un processo Cron, garantendo che il report venga generato e consegnato in modo coerente senza intervento manuale.

In questa sezione, esploreremo come sfruttare l'automazione basata su Cron per snellire il tuo flusso di lavoro utilizzando la piattaforma Vector Shift. Cron è uno scheduler di processi basato sul tempo nei sistemi operativi simili a Unix che ti consente di eseguire comandi o script a intervalli specificati.

Con Vector Shift, puoi facilmente impostare un processo Cron per attivare la tua pipeline di automazione a intervalli regolari, garantendo che i tuoi report, l'elaborazione dei dati e altri compiti vengano eseguiti in modo fluido senza intervento manuale.

Per impostare un'automazione basata su Cron, segui questi passaggi:

1. Dopo aver creato la tua pipeline di automazione, fai clic sul pulsante "Esegui pipeline" per testarla.
2. Una volta soddisfatto dei risultati, fai clic sul pulsante "Distribuisci".
3. Nelle impostazioni di distribuzione, seleziona "Cron" come tipo di trigger.
4. Scegli la pianificazione desiderata per la tua automazione, ad esempio eseguirla quotidianamente alle 6 del mattino.
5. Rivedi le impostazioni e fai clic su "Salva" per creare l'automazione basata su Cron.

Ora, la tua pipeline di automazione verrà attivata automaticamente all'intervallo specificato, garantendo che i tuoi report, l'elaborazione dei dati o altri compiti vengano eseguiti senza la necessità di intervento manuale. Questo snellisce il tuo flusso di lavoro e ti consente di concentrarti su altri aspetti importanti della tua attività o dei tuoi progetti personali.

In questo video, abbiamo mostrato come distribuire agenti AI autonomi utilizzando la piattaforma senza codice Vector Shift. Abbiamo creato una pipeline che automatizza la generazione di report, PDF e l'elaborazione di grandi quantità di dati. Inoltre, abbiamo dimostrato la capacità di creare memo di base, che possono essere cruciali per team e individui.

La pipeline che abbiamo costruito utilizza varie funzionalità di Vector Shift, tra cui l'integrazione di fonti di dati, modelli di linguaggio di grandi dimensioni e integrazioni di output. Abbiamo mostrato come estrarre informazioni da siti Web, elaborarle attraverso modelli di linguaggio e quindi compilare i risultati in un report formattato che può essere condiviso attraverso piattaforme come Slack.

Inoltre, abbiamo discusso della possibilità di pianificare e automatizzare questa pipeline, garantendo che il processo di generazione dei report venga eseguito regolarmente senza intervento manuale. Questo può essere particolarmente utile per aziende e individui che richiedono informazioni costanti e aggiornate su vari argomenti, come tendenze dei prodotti o notizie del settore.

Complessivamente, questo video ha fornito un esempio pratico di come sfruttare il potere dell'automazione AI per snellire e ottimizzare vari flussi di lavoro. Utilizzando una piattaforma senza codice come Vector Shift, gli utenti possono creare rapidamente e facilmente soluzioni di automazione personalizzate per soddisfare le loro esigenze specifiche, senza la necessità di ampie conoscenze di programmazione.