このセクションでは、Vector Shiftを使用して、AI自動化エージェンシーのための5,000ドルのAIソリューションを構築する方法を示します。Vector Shiftは、コードを書くことなく、さまざまなタスクを自動化するAIエージェントやアシスタントを簡単に構築できるプラットフォームです。

始めるには、Vector Shiftのウェブサイトでアカウントを作成し、ダッシュボードに移動します。そこから、RFP(提案依頼書)プロセスを自動化する新しいパイプラインを作成します。

最初に、2つの知識ベースノードを設定します。1つはVector Shiftの自社ドキュメントを活用して入札当事者を表し、もう1つは以前のVector Shift内のプロジェクトを参照して関連する例を提供します。

Next、大規模な言語モデルノード(具体的にはOpenAI GPT-4 Omniモデル)を追加し、ユーザーの質問とRFP文書を入力として受け取るように構成します。その後、2つの知識ベースからのコンテキストを活用して、提案として提出できる統合された関連する回答を生成します。

RFP文書をアップロードし、サンプルの質問をすることで、自動化をテストします。システムは入力を処理し、知識ベースを参照して、RFPの具体的な要件に対応する詳細な回答を生成します。

最後に、クライアントと共有したり、ウェブサイトに埋め込んだりできるチャットボットとしてエクスポートできるデプロイメントオプションを探ります。このAIパワーソリューションは、AI自動化エージェンシーにとって価値のある資産となり、RFPプロセスを効率化し、競争力を高めることができます。

RFP(提案依頼書)プロセスを自動化するために、Vector Shiftの強力な機能を活用します:

1. 知識ベース: Vector Shiftの中に2つの知識ベースを作成します:

   • 1つの知識ベースにはVector Shiftの機能と過去のプロジェクトに関する情報が含まれます。
   • もう1つの知識ベースには、対処するRFPの詳細が格納されます。

2. 大規模な言語モデル: Vector Shiftとの統合を活用して、OpenAI GPT-4 Omniモデルを使用してユーザーの質問とRFPコンテンツを処理します。この強力な言語モデルは、知識ベースの情報を活用して、関連性のある一貫性のある回答を生成することができます。

3. プロンプトエンジニアリング: 言語モデルの動作を指示するプロンプトを慎重に作成します。プロンプトには以下の指示が含まれます:

   • ユーザーの質問をRFPのコンテキストで理解する。
   • 2つの知識ベースからの情報を活用して、包括的で適切な回答を提供する。
   • 回答がRFPの提案として直接適用できるようにする。

4. デプロイメントと自動化: パイプラインが設定されたら、チャットボットまたは自動化としてデプロイできます。これにより、RFP回答の生成が完全に自動化され、エージェンシーの時間とリソースを節約できます。

Vector Shiftの知識ベースと大規模な言語モデルを統合することで、RFPに効率的かつ効果的に対応できるパワフルなAIソリューションを作成できます。これにより、入札プロセスがAI自動化エージェンシーにとってより効率的で成功するものになります。

自動化されたRFP回答のパイプラインとプロンプトを構成するには、以下の手順に従ってください:

1. 「新規」ボタンをクリックし、「パイプラインの作成」を選択して新しいパイプラインを作成します。

2. パイプラインの入力ノードと出力ノードを設定します。入力ノードはユーザーの質問を受け取り、出力ノードは生成された回答を送信します。

3. パイプラインに2つの知識ベースノードを追加します。1つの知識ベースには自社とVector Shiftに関する情報が、もう1つには過去のプロジェクトの詳細が含まれます。

4. 関連するドキュメント、ファイル、またはURLを追加することで、知識ベースノードを構成します。「再帰的URL」オプションを使用して、最新の情報を自動的に取得できます。

5. パイプラインにOpenAI GPT-4 Omniモデルなどの大規模な言語モデルノードを追加します。これにより、ユーザーの質問とRFPのコンテキストが処理され、関連する回答が生成されます。

6. プロンプトセクションで、ユーザーの質問とRFPの詳細の入力ノードを設定します。これらの入力を対応する知識ベースノードに接続します。

7. 言語モデルが提供されたコンテキストを効果的に活用するように、プロンプトの指示を カスタマイズします。回答を提案形式にまとめるよう指示します。

8. パイプラインをデプロイし、RFP文書をアップロードしてサンプルの質問をすることでテストします。知識ベースを活用して包括的で関連性の高い回答を生成する自動化を確認します。

9. 満足のいく結果が得られたら、パイプラインをチャットボットまたは自動化としてエクスポートできます。これにより、クライアントと共有したり、ウェブサイトに埋め込んだりできます。

このプロセスに従うことで、RFP回答プロセスを自動化する強力なAIソリューションを作成できます。これにより、時間とリソースを節約しながら、高品質の提案を提供できます。

RFP自動化のためのチャットボットをテストおよびデプロイするには、以下の手順に従ってください:

1. パイプラインのデプロイ: 「パイプラインのデプロイ」ボタンをクリックして、作成した自動化パイプラインを公開します。これにより、チャットボットが使用可能になります。

2. チャットボットのテスト: 自動化したいRFP文書を「アップロード」ボタンをクリックしてアップロードします。次に、「Vector Shiftがどのようにしてチャットボットを構築できるか?」などのサンプル質問を入力フィールドに入力し、「実行」をクリックします。提供した背景情報と過去のプロジェクト情報に基づいて生成された回答が表示されます。

3. チャットボットの設定: 「チャットボット」タブをクリックすることで、チャットボットの外観と機能をカスタマイズできます。ここでチャットボットの名称、説明、表示設定を構成できます。

4. チャットボットのエクスポート: チャットボットのパフォーマンスに満足したら、「エクスポート」ボタンをクリックしてエクスポートできます。リンクの共有やウェブサイトへの埋め込みなどのオプションが表示されます。

5. クライアントとの統合: この RFP自動化チャットボットをクライアントサービスとして提供できます。クライアントはこのチャットボットを使用してRFPプロセスを効率化し、提供した背景情報と過去のプロジェクト情報に基づいた適切な回答を受け取ることができます。

これらの手順に従うことで、RFP自動化のためのチャットボットを効果的にテストおよびデプロイできます。これは、AI自動化エージェンシーにとって価値のあるツールとなります。

この実践的なユースケースでは、Vector Shiftプラットフォームを使用して、AI自動化エージェンシー向けの5,000ドルのAIソリューションを構築する方法を示しました。ドラッグアンドドロップのUIを活用することで、RFP(提案依頼書)プロセスを自動化するソリューションを作成できました。

このプロセスの主な手順は以下のとおりです:

1. Vector Shiftプラットフォームにアカウントを作成し、パイプライン、マーケットプレイス、知識ベースなどの機能に精通する。
2. RFP文書をアップロードし、会社のコンテキストと過去のプロジェクトコンテキストの2つの知識ベースノードを作成する。
3. ユーザーの質問とRFPを処理するように大規模な言語モデル(GPT-4 Omni)を構成し、知識ベースの情報を活用して関連性の高い包括的な回答を提供する。
4. パイプラインをチャットボットとしてデプロイし、クライアントや顧客との統合と共有を容易にする。

この自動化ソリューションは、AI自動化エージェンシーにとって非常に価値があります。RFPプロセスを効率化し、一貫性のある関連性の高い回答を提供しながら、時間とリソースを節約できるためです。Vector Shiftの力を活用することで、エージェンシーはクライアントに魅力的なサービスを提供し、大きな収益を生み出すことができます。