Автоматизация заполнения форм никогда не была проще с помощью агентов ИИ, развернутых из Vector Shift. В этом разделе мы покажем, как вы можете настроить конвейер для автоматического ответа на запросы в форме, не написав ни строчки кода.

Прежде всего, мы создадим новый конвейер с нуля на панели управления Vector Shift. Мы настроим узел ввода для получения данных формы, включая имя, адрес электронной почты и запрос. Эти входные данные будут обработаны отдельными узлами больших языковых моделей, один для извлечения адреса электронной почты, а другой для генерации краткого ответа на основе имени и запроса.

Извлеченный адрес электронной почты первым узлом языковой модели будет использоваться для заполнения поля получателя в узле Gmail, который создаст черновик электронного письма с сгенерированным ответом. Это позволяет провести человеческий просмотр и редактирование перед отправкой письма.

Для подключения формы к конвейеру мы будем использовать функцию автоматизации в Vector Shift. Мы выберем форму в качестве приложения и настроим автоматизацию для срабатывания при новых записях. Сопоставив поля формы с соответствующими входными узлами в конвейере, мы можем бесшовно интегрировать две системы.

Как только автоматизация будет настроена и развернута, любые новые отправки в форму автоматически запустят конвейер, генерируя персонализированный ответ по электронной почте, который можно просмотреть и отправить. Этот упрощенный процесс устраняет необходимость в ручном вводе данных и обеспечивает своевременную и последовательную связь с вашими клиентами или потенциальными клиентами.

Используя мощь решений, основанных на ИИ, таких как Vector Shift, вы можете трансформировать свои рабочие процессы форм, экономя время и улучшая общий опыт клиентов.

Vector Shift - это мощная платформа, которая позволяет автоматизировать различные задачи с помощью агентов ИИ. В этом разделе мы рассмотрим, как вы можете использовать интерфейсы перетаскивания Vector Shift для создания приложений, использующих большие языковые модели (LLM), без написания ни одной строчки кода.

Основные функции, которые делают Vector Shift привлекательным выбором для разработки приложений на основе LLM, включают:

1. Интуитивно понятный интерфейс перетаскивания: Визуальная среда программирования Vector Shift позволяет вам легко соединять различные компоненты, такие как узлы ввода, языковые модели и узлы вывода, для создания сложных рабочих процессов.

2. Бесшовная интеграция с LLM: Vector Shift предоставляет доступ к различным предварительно обученным LLM, включая модели OpenAI, которые вы можете легко интегрировать в свои приложения.

3. Интеграция с базой знаний: Vector Shift позволяет подключать ваши приложения к внешним базам знаний, позволяя LLM использовать контекстную информацию для более информированных и актуальных ответов.

4. Автоматизированные рабочие процессы: Подключая ваши приложения к внешним сервисам, таким как электронная почта или платформы обмена сообщениями, вы можете создавать комплексные автоматизированные рабочие процессы, которые обрабатывают запросы пользователей и предоставляют своевременные ответы.

Для демонстрации возможностей Vector Shift мы рассмотрели процесс автоматизации Typeform с помощью агентов ИИ. Это включало настройку узлов ввода для сбора информации о пользователе, подключение их к узлам LLM для генерации ответов и интеграцию узла Gmail для отправки ответов обратно пользователю.

Основные шаги в этом процессе включали:

1. Настройку узлов ввода для извлечения необходимой информации из Typeform (имя, электронная почта и запрос).
2. Использование отдельных узлов LLM для обработки адреса электронной почты и объединенного имени и запроса, обеспечивая точные и целевые ответы.
3. Интеграцию базы знаний для предоставления контекстно-зависимых ответов, используя соответствующую информацию о Vector Shift.
4. Подключение ответов, сгенерированных LLM, к узлу Gmail, что позволяет бесшовно доставлять ответы пользователю.

Следуя этому подходу, вы можете легко автоматизировать различные типы форм, чат-ботов и других приложений, не написав ни одной строчки кода. Интуитивный интерфейс и мощные возможности интеграции Vector Shift делают его привлекательным выбором для любого, кто хочет использовать возможности LLM в своем бизнесе или личных проектах.

В этом разделе мы рассмотрим, как использовать большие языковые модели для автоматизации персонализированных ответов по электронной почте на запросы клиентов. Интегрируя форму Typeform с конвейером Vector Shift, мы можем создать бесшовный рабочий процесс, который извлекает ключевую информацию из формы, генерирует адаптированный ответ и отправляет его непосредственно на электронную почту клиента.

Основные шаги в этом процессе:

1. Настройка узлов ввода: Мы настраиваем отдельные узлы ввода для сбора имени клиента, адреса электронной почты и запроса. Это позволяет большой языковой модели эффективно анализировать и использовать эту информацию.

2. Использование больших языковых моделей: Мы используем два узла больших языковых моделей - один для извлечения адреса электронной почты и другой для генерации краткого, контекстно-зависимого ответа на основе имени клиента и запроса.

3. Интеграция базы знаний: Подключая базу знаний к конвейеру, мы можем предоставить большой языковой модели соответствующий контекст и информацию для создания более информированных и подробных ответов.

4. Автоматизация рабочего процесса электронной почты: Заключительный шаг включает подключение конвейера к форме Typeform и настройку автоматизации для запуска ответа при каждой новой отправке.

Такой подход позволяет вам предоставлять персонализированную и эффективную поддержку клиентов, освобождая время и ресурсы вашей команды, при этом обеспечивая высокий уровень отзывчивости и внимания к каждому запросу.

Для автоматизации ответа на форму Typeform мы будем использовать мощь баз знаний и больших языковых моделей на платформе Vector Shift. Этот подход позволяет нам предоставлять контекстно-зависимые и краткие ответы на запросы.

1. Отдельное извлечение электронной почты: Мы создаем специальный узел большой языковой модели для извлечения адреса электронной почты из входных данных формы Typeform. Это гарантирует, что электронная почта будет точно захвачена в качестве получателя ответа.

2. Использование контекста с базой знаний: Мы интегрируем базу знаний, содержащую соответствующую информацию, такую как документация Vector Shift. Это позволяет большой языковой модели ссылаться на контекст и предоставлять более подробные и точные ответы на запросы.

3. Генерация персонализированного ответа: Второй узел большой языковой модели отвечает за генерацию персонализированного ответа на основе имени пользователя и запроса. Он использует контекст из базы знаний для создания краткого и информативного ответа.

4. Бесшовная интеграция с Gmail: Рабочий процесс связывает извлеченный адрес электронной почты и сгенерированный ответ с узлом Gmail, что позволяет плавно доставлять ответ напрямую в почтовый ящик пользователя.

Сочетая мощь баз знаний, больших языковых моделей и универсальность платформы Vector Shift, мы можем создать высокоэффективное и контекстно-зависимое решение для автоматизации формы Typeform. Этот подход гарантирует, что пользователи получают адаптированные и информативные ответы, упрощая процесс связи и улучшая общий пользовательский опыт.

В этом видео мы успешно автоматизировали Typeform с помощью Vector Shift, интегрированной платформы решений с использованием генеративного ИИ без кода. Создав конвейер в Vector Shift, мы смогли автоматизировать процесс ответа на запросы, поступающие через Typeform.

Основные шаги в этом процессе автоматизации были:

1. Настройка узлов ввода для сбора имени, адреса электронной почты и запроса из Typeform.
2. Использование двух отдельных узлов больших языковых моделей - одного для извлечения адреса электронной почты и другого для генерации краткого ответа на основе имени и запроса.
3. Подключение адреса электронной почты к узлу Gmail для создания черновика электронного письма с сгенерированным ответом.
4. Интеграция Typeform с конвейером Vector Shift для запуска автоматизации при новой отправке.

Эта демонстрация показывает мощь Vector Shift в автоматизации различных задач, включая ответы на формы, без необходимости в написании кода. Используя возможности больших языковых моделей и интуитивный интерфейс Vector Shift, бизнесы и частные лица могут оптимизировать свои рабочие процессы и повысить эффективность.

Возможность настраивать системные подсказки, базу знаний и другие параметры в Vector Shift обеспечивает высокую степень гибкости и персонализации, что позволяет адаптировать автоматизированные ответы к конкретным потребностям пользователя или организации.

В целом, это видео демонстрирует практические применения агентов ИИ, развернутых из Vector Shift, показывая, как их можно использовать для автоматизации повторяющихся задач и повышения производительности.