Nesta seção, demonstraremos como construir uma solução de IA de $5.000 para uma agência de automação de IA usando o Vector Shift. O Vector Shift é uma plataforma que permite que qualquer pessoa crie facilmente agentes de IA e assistentes para automatizar várias tarefas sem escrever nenhum código.

Para começar, criaremos uma conta no site do Vector Shift e navegaremos até o painel. A partir daí, criaremos um novo pipeline para automatizar o processo de RFP (Solicitação de Proposta).

Primeiro, configuraremos dois nós de base de conhecimento. Um utilizará a própria documentação do Vector Shift para representar a parte licitante, enquanto o outro fará referência a projetos anteriores concluídos dentro do Vector Shift para fornecer exemplos relevantes.

Em seguida, adicionaremos um nó de modelo de linguagem de grande porte (especificamente o modelo OpenAI GPT-4 Omni) e o configuraremos para receber a pergunta do usuário e o documento RFP como entradas. O modelo então aproveitará o contexto das duas bases de conhecimento para fornecer uma resposta consolidada e relevante que possa ser enviada como uma proposta.

Testaremos a automação carregando o documento RFP e fazendo uma pergunta de amostra. O sistema processará as entradas, fará referência às bases de conhecimento e gerará uma resposta detalhada que atenda aos requisitos específicos do RFP.

Finalmente, exploraremos as opções de implantação, permitindo que a automação seja exportada como um chatbot que possa ser compartilhado com clientes ou incorporado em um site. Essa solução alimentada por IA pode ser um ativo valioso para uma agência de automação de IA, simplificando o processo de RFP e proporcionando uma vantagem competitiva.

Para automatizar o processo de RFP (Solicitação de Proposta), aproveitaremos os recursos poderosos do Vector Shift:

1. Bases de Conhecimento: Criaremos duas bases de conhecimento dentro do Vector Shift:

   • Uma base de conhecimento conterá informações sobre os recursos e projetos anteriores do Vector Shift.
   • A outra base de conhecimento armazenará os detalhes do RFP específico que estamos abordando.

2. Modelo de Linguagem de Grande Porte: Utilizaremos a integração do Vector Shift com o modelo OpenAI GPT-4 Omni para processar as perguntas do usuário e o conteúdo do RFP. Esse poderoso modelo de linguagem será capaz de gerar respostas relevantes e coerentes, aproveitando as informações das bases de conhecimento.

3. Engenharia de Prompt: Criaremos cuidadosamente os prompts que orientarão o comportamento do modelo de linguagem. Os prompts instruirão o modelo a:

   • Entender a pergunta do usuário no contexto do RFP.
   • Aproveitar as informações das duas bases de conhecimento para fornecer uma resposta abrangente e personalizada.
   • Garantir que a resposta seja diretamente aplicável como uma proposta para o RFP.

4. Implantação e Automação: Depois que o pipeline estiver configurado, poderemos implantá-lo como um chatbot ou uma automação. Isso permite que a geração de respostas para o RFP seja totalmente automatizada, economizando tempo e recursos para a agência.

Para configurar o pipeline e os prompts para respostas automatizadas de RFP, siga estas etapas:

1. Crie um novo pipeline clicando no botão "Novo" e selecionando "Criar Pipeline" nas opções.

2. Configure os nós de entrada e saída do pipeline. O nó de entrada receberá a pergunta do usuário, e o nó de saída enviará a resposta gerada.

3. Adicione dois nós de base de conhecimento ao pipeline. Uma base de conhecimento conterá informações sobre sua empresa e o Vector Shift, enquanto a outra terá detalhes sobre seus projetos anteriores.

4. Configure os nós de base de conhecimento adicionando os documentos, arquivos ou URLs relevantes. Você pode usar a opção "URL Recursivo" para buscar automaticamente as informações mais recentes.

5. Adicione um nó de modelo de linguagem de grande porte, como o modelo OpenAI GPT-4 Omni, ao pipeline. Isso processará a pergunta do usuário e o contexto do RFP para gerar uma resposta relevante.

6. Na seção de prompt, configure os nós de entrada para a pergunta do usuário e os detalhes do RFP. Conecte essas entradas aos respectivos nós de base de conhecimento.

7. Personalize as instruções do prompt para garantir que o modelo de linguagem utilize o contexto fornecido de maneira eficaz. Instrua-o a consolidar a resposta em um formato pronto para proposta.

8. Implante o pipeline e teste-o carregando o documento RFP e fazendo uma pergunta de amostra. Observe como a automação aproveita as bases de conhecimento para fornecer uma resposta abrangente e relevante.

9. Quando estiver satisfeito com o desempenho, você pode exportar o pipeline como um chatbot ou automação. Isso permite que você compartilhe a solução com clientes ou a incorpore em seu site.

Para testar e implantar o chatbot para automação de RFP, siga estas etapas:

1. Implantar o Pipeline: Clique no botão "Implantar Pipeline" para publicar o pipeline de automação que você criou. Isso tornará o chatbot disponível para uso.

2. Testar o Chatbot: Carregue o documento RFP que você deseja automatizar clicando no botão "Carregar". Em seguida, digite uma pergunta de amostra no campo de entrada, como "Como o Vector Shift pode ajudar a construir um chatbot de IA?". Clique em "Executar" para ver a resposta do chatbot, que será gerada com base no contexto e nas informações de projetos anteriores que você forneceu.

3. Configurar o Chatbot: Você pode personalizar a aparência e a funcionalidade do chatbot clicando na guia "Chatbots". Aqui, você pode dar um nome ao chatbot, adicionar uma descrição e configurar as configurações de exibição.

4. Exportar o Chatbot: Quando estiver satisfeito com o desempenho do chatbot, você pode exportá-lo clicando no botão "Exportar". Isso lhe dará a opção de compartilhar o chatbot como um link ou incorporá-lo em um site.

5. Integrar com Clientes: Agora você pode oferecer esse chatbot de automação de RFP como um serviço para seus clientes. Eles podem usar o chatbot para simplificar seu processo de RFP e receber respostas personalizadas com base no contexto e nas informações de projetos anteriores que você forneceu.

Neste caso de uso prático, demonstramos como construir uma solução de IA de $5.000 para uma agência de automação de IA usando a plataforma Vector Shift. Aproveitando a interface de arrastar e soltar da plataforma, conseguimos criar uma solução automatizada para lidar com os processos de RFP (Solicitação de Proposta).

As principais etapas envolvidas nesse processo incluem:

1. Criar uma conta na plataforma Vector Shift e se familiarizar com seus recursos, como o pipeline, o marketplace e a base de conhecimento.
2. Carregar o documento RFP e criar dois nós de base de conhecimento - um para o contexto da empresa e outro para o contexto de projetos anteriores.
3. Configurar o modelo de linguagem de grande porte (GPT-4 Omni) para processar a pergunta do usuário e o RFP, aproveitando as informações da base de conhecimento para fornecer respostas relevantes e abrangentes.
4. Implantar o pipeline como um chatbot, permitindo uma fácil integração e compartilhamento com clientes ou clientes.

Essa solução automatizada pode ser altamente valiosa para as agências de automação de IA, pois simplifica o processo de RFP, garantindo respostas consistentes e relevantes, economizando tempo e recursos. Ao aproveitar o poder do Vector Shift, as agências podem oferecer um serviço atraente a seus clientes, gerando receita significativa.