보고서 생성 및 데이터 처리를 자동화하기 위해 코드 없이 AI 자동화 도구인 Vector Shift 플랫폼을 사용할 것입니다. 다음과 같이 설정할 수 있습니다:

1. Vector Shift 웹사이트에 가서 "시작하기" 버튼을 클릭합니다. 이메일, Google 또는 GitHub로 무료 계정을 만듭니다.
2. 로그인 후 "새로 만들기" 버튼을 클릭하여 새 파이프라인을 만듭니다.
3. 파이프라인 편집기에서 "일반" 탭에서 "입력 노드"와 "출력 노드"를 추가합니다.
4. URL에서 데이터를 가져오므로 파이프라인의 시작 지점으로 "URL 노드"를 추가합니다.
5. 데이터 소스를 통합합니다. 이 예에서는 Product Hunt와 AI 뉴스 검색을 사용합니다.
   • Product Hunt의 경우 "XS AI" 통합을 사용하여 상위 10개 트렌딩 제품을 로드합니다.
   • AI 뉴스의 경우 "텍스트 노드"를 사용하여 검색 쿼리를 입력한 다음 "XS AI 검색" 노드와 "대형 언어 모델" 노드(GPT-4 Omni 모델 사용)를 연결하여 뉴스를 요약합니다.
6. 두 소스의 데이터를 최종 "텍스트 노드"에 결합하고 출력을 형식화합니다.
7. Slack과 같은 통신 채널과 출력을 통합하여 일일 보고서를 보냅니다.
8. 마지막으로 Cron 작업을 사용하여 매일 실행되도록 자동화를 배포합니다.

이 설정을 통해 코드 없는 플랫폼에서 보고서 생성과 데이터 처리를 쉽게 자동화할 수 있습니다. 결과 보고서는 매일 Slack 채널(또는 다른 통합)로 전송되어 수동 작업 없이 유용한 정보를 제공합니다.

Vector Shift는 자율 AI 에이전트를 쉽게 만들고 배포할 수 있는 코드 없는 AI 자동화 플랫폼입니다. 이 섹션에서는 보고서, 메모 및 데이터 처리를 자동화하는 파이프라인을 구축하는 단계를 안내합니다.

1. 새 파이프라인 만들기: Vector Shift 계정에 가입한 후 "새로 만들기" 버튼을 클릭하여 새 파이프라인을 만듭니다.

2. 노드 끌어다 놓기: 파이프라인 빌더에서 "일반" 탭에서 "입력" 노드와 "출력" 노드를 추가합니다. 이 노드는 자동화 워크플로의 입력과 출력 지점을 정의합니다.

3. 데이터 소스 통합: 보고서에 필요한 정보를 가져오려면 "URL" 노드를 추가하고 관련 웹사이트 또는 데이터 소스를 입력합니다. "XS.ai" 노드를 통합하여 다양한 소스의 데이터를 파이프라인에 로드할 수도 있습니다.

4. 언어 모델로 데이터 처리: "대형 언어 모델" 노드를 추가하고 프롬프트를 사용하여 Product Hunt의 상위 제품과 최신 AI 뉴스를 요약하도록 구성합니다. 이를 통해 AI가 핵심 정보를 추출하고 종합할 수 있습니다.

5. 출력 형식 지정: 다양한 소스에서 요약된 데이터를 통합하는 "텍스트" 노드를 만듭니다. "시간" 노드를 통합하여 보고서 날짜를 포함할 수도 있습니다.

6. 출력 통합 구성: 마지막으로 출력을 Slack과 같은 통합에 연결하여 생성된 보고서를 자동으로 공유합니다.

7. 자동화 배포: "실행" 버튼을 클릭하여 파이프라인을 테스트하고 예상대로 작동하는지 확인합니다. 그런 다음 "Cron" 트리거를 설정하여 일일 보고서 생성을 자동화합니다.

직관적인 끌어다 놓기 인터페이스를 통해 Vector Shift에서 코딩 없이 강력한 AI 기반 자동화를 빠르게 구축하고 배포할 수 있습니다. 이를 통해 워크플로를 간소화하고 더 전략적인 작업에 집중할 수 있습니다.

보고서 생성 프로세스를 자동화하기 위해 대형 언어 모델의 힘을 활용할 것입니다. 워크플로는 다음과 같이 설정됩니다:

1. URL 노드: 이 노드는 Product Hunt 웹사이트에서 상위 트렌딩 제품을 스크래핑하는 지정된 URL에서 정보를 가져옵니다.

2. 대형 언어 모델 노드(Prodigy): 이 노드는 Prodigy 모델이라는 대형 언어 모델을 사용하여 Product Hunt의 상위 10개 제품을 요약합니다. 모델은 각 제품의 제품명, 설명 및 제품 페이지 링크를 포함하는 간단한 요약을 제공하도록 지시됩니다.

3. 텍스트 노드(AI 뉴스): 이 노드는 AI 검색 엔진 통합을 사용하여 최신 AI 뉴스를 쿼리하는 데 사용됩니다. 검색된 정보는 GPT-4 Omni 모델이라는 다른 대형 언어 모델에 의해 요약되어 간단한 요약 형식으로 제공됩니다.

4. 통합 및 출력: Product Hunt와 AI 뉴스 소스의 요약 정보가 결합되고 최종 보고서가 형식화되어 통합된 Slack 채널로 메시지로 전송됩니다.

5. 자동화 및 일정 예약: 전체 워크플로는 Cron 작업을 사용하여 매일 실행되도록 자동화할 수 있으므로 수동 개입 없이 보고서가 지속적으로 생성되고 전달됩니다.

대형 언어 모델의 기능을 활용하여 이 워크플로는 다양한 소스에서 관련 정보를 효율적으로 수집, 처리 및 요약할 수 있으며, 팀원 또는 이해관계자와 쉽게 공유할 수 있는 포괄적이고 최신의 보고서를 생성할 수 있습니다.

이 섹션에서는 Vector Shift 플랫폼을 사용하여 Cron 기반 자동화를 통해 워크플로를 간소화하는 방법을 살펴보겠습니다. Cron은 Unix 계열 운영 체제에서 명령 또는 스크립트를 지정된 간격으로 실행할 수 있게 해주는 시간 기반 작업 스케줄러입니다.

Vector Shift를 사용하면 Cron 작업을 설정하여 정기적으로 자동화 파이프라인을 트리거할 수 있으므로 보고서, 데이터 처리 및 기타 작업이 수동 개입 없이 원활하게 실행됩니다.

Cron 기반 자동화를 설정하려면 다음 단계를 따르세요:

1. 자동화 파이프라인을 만든 후 "파이프라인 실행" 버튼을 클릭하여 테스트합니다.
2. 결과에 만족하면 "배포" 버튼을 클릭합니다.
3. 배포 설정에서 트리거 유형으로 "Cron"을 선택합니다.
4. 예를 들어 오전 6시에 매일 실행되도록 원하는 일정을 선택합니다.
5. 설정을 검토하고 "저장"을 클릭하여 Cron 기반 자동화를 만듭니다.

이제 지정된 간격으로 자동화 파이프라인이 트리거되어 보고서, 데이터 처리 또는 기타 작업이 수동 개입 없이 실행됩니다. 이를 통해 워크플로를 간소화하고 다른 중요한 업무에 집중할 수 있습니다.

Cron 기반 자동화의 힘은 일정에 따라 작업을 일관되게 실행할 수 있다는 점에 있습니다. Vector Shift에서 이 기능을 활용하여 생산성과 효율성을 높이세요.

이 비디오에서는 코드 없는 플랫폼인 Vector Shift를 사용하여 자율 AI 에이전트를 배포하는 방법을 보여주었습니다. 보고서, PDF 생성 및 대량 데이터 처리를 자동화하는 파이프라인을 만들었습니다. 또한 팀과 개인에게 중요할 수 있는 기본 메모 작성 기능도 시연했습니다.

구축한 파이프라인은 Vector Shift의 다양한 기능을 활용합니다. 데이터 소스 통합, 대형 언어 모델 및 출력 통합이 포함됩니다. 웹사이트에서 정보를 스크래핑하고 언어 모델을 통해 처리한 다음 Slack과 같은 플랫폼을 통해 형식화된 보고서를 공유하는 과정을 보여주었습니다.

또한 이 파이프라인을 정기적으로 실행하도록 예약 및 자동화하는 기능에 대해 논의했습니다. 이는 제품 동향이나 업계 뉴스와 같은 다양한 주제에 대한 일관되고 최신의 정보가 필요한 기업과 개인에게 특히 유용할 수 있습니다.

전반적으로 이 비디오는 AI 자동화를 활용하여 다양한 워크플로를 간소화하고 최적화하는 실용적인 예를 제공했습니다. 코드 없는 플랫폼인 Vector Shift를 사용하면 사용자가 광범위한 프로그래밍 지식 없이도 특정 요구 사항에 맞는 맞춤형 자동화 솔루션을 빠르고 쉽게 만들 수 있습니다.