In deze sectie zullen we laten zien hoe u een AI-oplossing van $5.000 kunt bouwen voor een AI-automatiseringsagentschap met behulp van Vector Shift. Vector Shift is een platform dat iedereen in staat stelt om eenvoudig AI-agenten en -assistenten te bouwen om verschillende taken te automatiseren zonder code te schrijven.

Om aan de slag te gaan, zullen we een account aanmaken op de Vector Shift-website en naar het dashboard navigeren. Vanaf daar zullen we een nieuwe pipeline maken om het RFP (Request for Proposal)-proces te automatiseren.

Eerst zullen we twee kennisbasisnodes instellen. Eén zal gebruik maken van de eigen documentatie van Vector Shift om de biedende partij te vertegenwoordigen, terwijl de andere zal verwijzen naar eerdere projecten die binnen Vector Shift zijn voltooid om relevante voorbeelden te bieden.

Vervolgens zullen we een node voor een groot taalmodel toevoegen (specifiek het OpenAI GPT-4 Omni-model) en deze configureren om de vraag van de gebruiker en het RFP-document als invoer te ontvangen. Het model zal vervolgens de context van de twee kennisbases gebruiken om een geconsolideerd en relevant antwoord te genereren dat als voorstel kan worden ingediend.

We zullen de automatisering testen door het RFP-document te uploaden en een voorbeeldvraag te stellen. Het systeem zal de invoer verwerken, de kennisbases raadplegen en een gedetailleerd antwoord genereren dat aan de specifieke vereisten van het RFP voldoet.

Tot slot zullen we de implementatieopties verkennen, waardoor de automatisering kan worden geëxporteerd als een chatbot die met klanten kan worden gedeeld of op een website kan worden ingebed. Deze door AI aangedreven oplossing kan een waardevol actief zijn voor een AI-automatiseringsagentschap, waarmee het RFP-proces wordt gestroomlijnd en een concurrentievoordeel wordt geboden.

Om het RFP (Request for Proposal)-proces te automatiseren, zullen we gebruik maken van de krachtige functies van Vector Shift:

1. Kennisbases: We zullen twee kennisbases binnen Vector Shift maken:

   • Eén kennisbasis zal informatie bevatten over de mogelijkheden en eerdere projecten van Vector Shift.
   • De andere kennisbasis zal de details van het specifieke RFP opslaan waar we ons op richten.

2. Groot taalmodel: We zullen gebruik maken van de integratie van Vector Shift met het OpenAI GPT-4 Omni-model om de vragen van de gebruiker en de RFP-inhoud te verwerken. Dit krachtige taalmodel zal in staat zijn om relevante en coherente antwoorden te genereren door gebruik te maken van de informatie in de kennisbases.

3. Prompt-engineering: We zullen de prompts zorgvuldig opstellen die het gedrag van het taalmodel sturen. De prompts zullen het model instrueren om:

   • De vraag van de gebruiker in de context van het RFP te begrijpen.
   • De informatie uit de twee kennisbases te gebruiken om een uitgebreid en op maat gemaakt antwoord te bieden.
   • Ervoor te zorgen dat het antwoord rechtstreeks toepasbaar is als voorstel voor het RFP.

4. Implementatie en automatisering: Zodra de pipeline is ingesteld, kunnen we deze implementeren als een chatbot of automatisering. Hierdoor kan de generatie van RFP-antwoorden volledig worden geautomatiseerd, wat tijd en middelen bespaart voor het agentschap.

Volg deze stappen om de pipeline en prompts voor geautomatiseerde RFP-antwoorden te configureren:

1. Maak een nieuwe pipeline aan door op de knop "Nieuw" te klikken en "Pipeline maken" te selecteren uit de opties.

2. Stel de invoer- en uitvoernodes voor de pipeline in. De invoernode ontvangt de vraag van de gebruiker, en de uitvoernode stuurt het gegenereerde antwoord.

3. Voeg twee kennisbasisnodes toe aan de pipeline. Eén kennisbasis zal informatie bevatten over uw bedrijf en Vector Shift, terwijl de andere details zal hebben over uw eerdere projecten.

4. Configureer de kennisbasisnodes door de relevante documenten, bestanden of URL's toe te voegen. U kunt de optie "Recursieve URL" gebruiken om automatisch de laatste informatie op te halen.

5. Voeg een node voor een groot taalmodel, zoals het OpenAI GPT-4 Omni-model, toe aan de pipeline. Dit zal de vraag van de gebruiker en de RFP-context verwerken om een relevant antwoord te genereren.

6. Stel in het prompt-gedeelte de invoernodes in voor de vraag van de gebruiker en de RFP-details. Verbind deze invoer met de respectievelijke kennisbasisnodes.

7. Pas de prompt-instructies aan om ervoor te zorgen dat het taalmodel de verstrekte context effectief gebruikt. Instrueer het om het antwoord te consolideren in een voorstel-klaar formaat.

8. Implementeer de pipeline en test deze door het RFP-document te uploaden en een voorbeeldvraag te stellen. Observeer hoe de automatisering gebruik maakt van de kennisbases om een uitgebreid en relevant antwoord te bieden.

9. Zodra u tevreden bent met de prestaties, kunt u de pipeline exporteren als een chatbot of automatisering. Hierdoor kunt u de oplossing delen met klanten of op uw website inbedden.

Volg deze stappen om de chatbot voor RFP-automatisering te testen en implementeren:

1. Implementeer de Pipeline: Klik op de knop "Pipeline implementeren" om de automatiseringspipeline die u hebt gemaakt, te publiceren. Hierdoor wordt de chatbot beschikbaar voor gebruik.

2. Test de Chatbot: Upload het RFP-document dat u wilt automatiseren door op de knop "Uploaden" te klikken. Voer vervolgens een voorbeeldvraag in het invoerveld in, zoals "Hoe kan Vector Shift helpen bij het bouwen van een AI-chatbot?". Klik op "Uitvoeren" om het antwoord van de chatbot te zien, dat wordt gegenereerd op basis van de context en de informatie over eerdere projecten die u hebt verstrekt.

3. Configureer de Chatbot: U kunt het uiterlijk en de functionaliteit van de chatbot aanpassen door op het tabblad "Chatbots" te klikken. Hier kunt u de chatbot een naam en beschrijving geven, en de weergave-instellingen configureren.

4. Exporteer de Chatbot: Zodra u tevreden bent met de prestaties van de chatbot, kunt u deze exporteren door op de knop "Exporteren" te klikken. Hiermee krijgt u de optie om de chatbot als een link te delen of in te bedden op een website.

5. Integreer met Klanten: U kunt deze RFP-automatisatiechatbot nu als dienst aanbieden aan uw klanten. Zij kunnen de chatbot gebruiken om hun RFP-proces te stroomlijnen en op maat gemaakte antwoorden te ontvangen op basis van de context en informatie over eerdere projecten die u hebt verstrekt.

In deze praktische casestudy hebben we laten zien hoe u een AI-oplossing van $5.000 kunt bouwen voor een AI-automatiseringsagentschap met behulp van het Vector Shift-platform. Door gebruik te maken van het drag-and-drop-UI van het platform, konden we een geautomatiseerde oplossing creëren voor het afhandelen van RFP (Request for Proposal)-processen.

De belangrijkste stappen in dit proces zijn:

1. Een account aanmaken op het Vector Shift-platform en vertrouwd raken met de functies, zoals de pipeline, marktplaats en kennisbasis.
2. Het RFP-document uploaden en twee kennisbasisnodes maken - één voor de bedrijfscontext en één voor de context van eerdere projecten.
3. Het grote taalmodel (GPT-4 Omni) configureren om de vraag van de gebruiker en het RFP te verwerken, waarbij gebruik wordt gemaakt van de informatie uit de kennisbasis om relevante en uitgebreide antwoorden te bieden.
4. De pipeline implementeren als een chatbot, waardoor eenvoudige integratie en deling met klanten of klanten mogelijk is.

Deze geautomatiseerde oplossing kan zeer waardevol zijn voor AI-automatiseringsagentschappen, omdat het het RFP-proces stroomlijnt, zorgt voor consistente en relevante antwoorden en tijd en middelen bespaart. Door gebruik te maken van de kracht van Vector Shift kunnen agentschappen een aantrekkelijke dienst aanbieden aan hun klanten, wat potentieel aanzienlijke inkomsten kan opleveren.