В этом разделе мы продемонстрируем, как построить решение на базе ИИ стоимостью 5000 долларов для агентства по автоматизации ИИ с использованием Vector Shift. Vector Shift - это платформа, которая позволяет любому легко создавать агентов ИИ и помощников для автоматизации различных задач без написания кода.

Чтобы начать, мы создадим учетную запись на веб-сайте Vector Shift и перейдем в панель управления. Оттуда мы создадим новый конвейер для автоматизации процесса RFP (запроса на предложение).

Прежде всего, мы настроим два узла базы знаний. Один будет использовать собственную документацию Vector Shift, чтобы представить сторону, делающую предложение, в то время как другой будет ссылаться на предыдущие проекты, выполненные в Vector Shift, чтобы предоставить соответствующие примеры.

Затем мы добавим узел большой языковой модели (конкретно модель OpenAI GPT-4 Omni) и настроим его на получение вопроса пользователя и документа RFP в качестве входных данных. Модель затем будет использовать контекст из двух баз знаний, чтобы предоставить консолидированный и актуальный ответ, который может быть представлен в качестве предложения.

Мы протестируем автоматизацию, загрузив документ RFP и задав контрольный вопрос. Система обработает входные данные, обратится к базам знаний и сгенерирует подробный ответ, который соответствует конкретным требованиям RFP.

Наконец, мы рассмотрим варианты развертывания, позволяющие экспортировать автоматизацию в виде чат-бота, которым можно поделиться с клиентами или встроить на веб-сайт. Это решение на базе ИИ может стать ценным активом для агентства по автоматизации ИИ, упрощая процесс RFP и обеспечивая конкурентное преимущество.

Для автоматизации процесса RFP (запроса на предложение) мы будем использовать мощные возможности Vector Shift:

1. Базы знаний: Мы создадим две базы знаний в Vector Shift:

   • Одна база знаний будет содержать информацию о возможностях Vector Shift и предыдущих проектах.
   • Другая база знаний будет хранить детали конкретного RFP, который мы рассматриваем.

2. Большая языковая модель: Мы будем использовать интеграцию Vector Shift с моделью OpenAI GPT-4 Omni для обработки вопросов пользователя и содержимого RFP. Эта мощная языковая модель сможет генерировать актуальные и связные ответы, используя информацию из баз знаний.

3. Инженерия подсказок: Мы тщательно разработаем подсказки, которые будут направлять поведение языковой модели. Подсказки будут инструктировать модель:

   • Понимать вопрос пользователя в контексте RFP.
   • Использовать информацию из двух баз знаний, чтобы предоставить всеобъемлющий и адаптированный ответ.
   • Обеспечить, чтобы ответ был непосредственно применим в качестве предложения для RFP.

4. Развертывание и автоматизация: После настройки конвейера мы можем развернуть его в виде чат-бота или автоматизации. Это позволит полностью автоматизировать генерацию ответов на RFP, экономя время и ресурсы для агентства.

Чтобы настроить конвейер и подсказки для автоматизированных ответов на RFP, выполните следующие шаги:

1. Создайте новый конвейер, нажав кнопку "Новый" и выбрав "Создать конвейер" из списка.

2. Настройте входные и выходные узлы для конвейера. Входной узел будет получать вопрос пользователя, а выходной узел будет отправлять сгенерированный ответ.

3. Добавьте два узла базы знаний в конвейер. Одна база знаний будет содержать информацию о вашей компании и Vector Shift, а другая - сведения о ваших предыдущих проектах.

4. Настройте узлы базы знаний, добавив соответствующие документы, файлы или URL-адреса. Вы можете использовать параметр "Рекурсивный URL", чтобы автоматически получать последнюю информацию.

5. Добавьте узел большой языковой модели, такой как модель OpenAI GPT-4 Omni, в конвейер. Это позволит обрабатывать вопрос пользователя и контекст RFP для генерации актуального ответа.

6. В разделе подсказок настройте входные узлы для вопроса пользователя и деталей RFP. Подключите эти входы к соответствующим узлам базы знаний.

7. Настройте инструкции подсказки, чтобы языковая модель эффективно использовала предоставленный контекст. Укажите ей объединить ответ в формат, готовый для предложения.

8. Развертывайте конвейер и протестируйте его, загрузив документ RFP и задав контрольный вопрос. Наблюдайте, как автоматизация использует базы знаний для предоставления всеобъемлющего и актуального ответа.

9. Когда вы будете удовлетворены производительностью, вы можете экспортировать конвейер в виде чат-бота или автоматизации. Это позволит вам поделиться решением с клиентами или встроить его на ваш веб-сайт.

Чтобы протестировать и развернуть чат-бота для автоматизации RFP, выполните следующие шаги:

1. Развернуть конвейер: Нажмите кнопку "Развернуть конвейер", чтобы опубликовать созданный вами конвейер автоматизации. Это сделает чат-бота доступным для использования.

2. Протестировать чат-бота: Загрузите документ RFP, который вы хотите автоматизировать, нажав кнопку "Загрузить". Затем введите контрольный вопрос в поле ввода, например "Как Vector Shift может помочь в создании чат-бота на базе ИИ?". Нажмите "Запустить", чтобы увидеть ответ чат-бота, который будет сгенерирован на основе предоставленного контекста и информации о предыдущих проектах.

3. Настроить чат-бота: Вы можете настроить внешний вид и функциональность чат-бота, перейдя на вкладку "Чат-боты". Здесь вы можете дать чат-боту имя, описание и настроить параметры отображения.

4. Экспортировать чат-бота: Когда вы будете удовлетворены производительностью чат-бота, вы можете экспортировать его, нажав кнопку "Экспорт". Это даст вам возможность поделиться чат-ботом по ссылке или встроить его на веб-сайт.

5. Интегрировать с клиентами: Теперь вы можете предлагать этот чат-бот для автоматизации RFP в качестве услуги своим клиентам. Они смогут использовать чат-бота для упрощения процесса RFP и получать адаптированные ответы на основе предоставленного вами контекста и информации о предыдущих проектах.

В этом практическом примере мы продемонстрировали, как построить решение на базе ИИ стоимостью 5000 долларов для агентства по автоматизации ИИ с использованием платформы Vector Shift. Используя интуитивно понятный интерфейс платформы, мы смогли создать автоматизированное решение для обработки процессов RFP (запроса на предложение).

Основные шаги в этом процессе включают:

1. Создание учетной записи на платформе Vector Shift и ознакомление с ее возможностями, такими как конвейер, маркетплейс и база знаний.
2. Загрузка документа RFP и создание двух узлов базы знаний - одного для контекста компании и другого для контекста предыдущих проектов.
3. Настройка большой языковой модели (GPT-4 Omni) для обработки вопроса пользователя и RFP, используя информацию из базы знаний для предоставления актуальных и всеобъемлющих ответов.
4. Развертывание конвейера в виде чат-бота, что позволяет легко интегрировать и делиться им с клиентами или заказчиками.

Это автоматизированное решение может быть весьма ценным для агентств по автоматизации ИИ, поскольку оно упрощает процесс RFP, обеспечивая последовательные и актуальные ответы, при этом экономя время и ресурсы. Используя возможности Vector Shift, агентства могут предлагать привлекательную услугу своим клиентам, потенциально генерируя значительный доход.