I denna sektion kommer vi att visa hur man bygger en AI-lösning för 5 000 dollar för ett AI-automationsföretag med hjälp av Vector Shift. Vector Shift är en plattform som gör det möjligt för alla att enkelt bygga AI-agenter och -assistenter för att automatisera olika uppgifter utan att skriva någon kod.

För att komma igång kommer vi att skapa ett konto på Vector Shift-webbplatsen och navigera till instrumentpanelen. Därifrån kommer vi att skapa en ny pipeline för att automatisera RFP-processen (Request for Proposal).

Först kommer vi att konfigurera två kunskapsbaserade noder. Den ena kommer att använda Vector Shifts egen dokumentation för att representera den anbudsgivande parten, medan den andra kommer att referera till tidigare projekt som genomförts inom Vector Shift för att tillhandahålla relevanta exempel.

Nästa steg är att lägga till en stor språkmodellsnode (specifikt OpenAI GPT-4 Omni-modellen) och konfigurera den att ta emot användarens fråga och RFP-dokumentet som indata. Modellen kommer sedan att utnyttja kontexten från de två kunskapsbaserna för att tillhandahålla ett konsoliderat och relevant svar som kan lämnas in som ett anbud.

Vi kommer att testa automatiseringen genom att ladda upp RFP-dokumentet och ställa en exempelfråga. Systemet kommer att bearbeta indata, referera till kunskapsbaserna och generera ett detaljerat svar som uppfyller de specifika kraven i RFP:n.

Avslutningsvis kommer vi att utforska distributionsalternativen, vilket gör det möjligt att exportera automatiseringen som en chattbot som kan delas med klienter eller bäddas in på en webbplats. Denna AI-drivna lösning kan vara en värdefull tillgång för ett AI-automationsföretag, då den strömlinjeformar RFP-processen och ger en konkurrensfördel.

För att automatisera RFP-processen (Request for Proposal) kommer vi att utnyttja Vector Shifts kraftfulla funktioner:

1. Kunskapsbaserade: Vi kommer att skapa två kunskapsbaserade inom Vector Shift:

   • Den ena kunskapsbasen kommer att innehålla information om Vector Shifts funktioner och tidigare projekt.
   • Den andra kunskapsbasen kommer att lagra detaljerna i den specifika RFP vi hanterar.

2. Stor språkmodell: Vi kommer att använda Vector Shifts integration med OpenAI GPT-4 Omni-modellen för att bearbeta användarens frågor och RFP-innehållet. Denna kraftfulla språkmodell kommer att kunna generera relevanta och sammanhängande svar genom att dra information från kunskapsbaserna.

3. Promptkonstruktion: Vi kommer att noggrant utforma de prompter som styr språkmodellens beteende. Prompterna kommer att instruera modellen att:

   • Förstå användarens fråga i sammanhanget av RFP:n.
   • Utnyttja informationen från de två kunskapsbaserna för att tillhandahålla ett omfattande och skräddarsytt svar.
   • Säkerställa att svaret är direkt tillämpligt som ett anbud för RFP:n.

4. Distribution och automatisering: När pipelinen är konfigurerad kan vi distribuera den som en chattbot eller en automatisering. Detta gör att genereringen av RFP-svar kan vara helt automatiserad, vilket sparar tid och resurser för företaget.

För att konfigurera pipelinen och prompterna för automatiserade RFP-svar, följ dessa steg:

1. Skapa en ny pipeline genom att klicka på knappen "Ny" och välja "Skapa pipeline" från alternativen.

2. Konfigurera in- och utdatanoderna för pipelinen. Indatanoden kommer att ta emot användarens fråga, och utdatanoden kommer att skicka det genererade svaret.

3. Lägg till två kunskapsbaserade noder i pipelinen. Den ena kunskapsbasen kommer att innehålla information om ditt företag och Vector Shift, medan den andra kommer att ha detaljer om dina tidigare projekt.

4. Konfigurera de kunskapsbaserade noderna genom att lägga till relevanta dokument, filer eller URL:er. Du kan använda alternativet "Rekursiv URL" för att automatiskt hämta den senaste informationen.

5. Lägg till en stor språkmodellsnode, som OpenAI GPT-4 Omni-modellen, i pipelinen. Detta kommer att bearbeta användarens fråga och RFP-kontexten för att generera ett relevant svar.

6. I promptavsnittet, ställ in indatanoderna för användarens fråga och RFP-detaljer. Anslut dessa indata till respektive kunskapsbaserade noder.

7. Anpassa promptinstruktionerna för att säkerställa att språkmodellen utnyttjar den tillhandahållna kontexten effektivt. Instruera den att konsolidera svaret i ett anbud-redo format.

8. Distribuera pipelinen och testa den genom att ladda upp RFP-dokumentet och ställa en exempelfråga. Observera hur automatiseringen utnyttjar kunskapsbaserna för att tillhandahålla ett omfattande och relevant svar.

9. När du är nöjd med prestandan kan du exportera pipelinen som en chattbot eller automatisering. Detta gör att du kan dela lösningen med klienter eller bädda in den på din webbplats.

För att testa och distribuera chattboten för RFP-automatisering, följ dessa steg:

1. Distribuera pipelinen: Klicka på knappen "Distribuera pipeline" för att publicera den automatiseringspipeline du har skapat. Detta kommer att göra chattboten tillgänglig för användning.

2. Testa chattboten: Ladda upp RFP-dokumentet du vill automatisera genom att klicka på knappen "Ladda upp". Ange sedan en exempelfråga i inmatningsfältet, till exempel "Hur kan Vector Shift hjälpa till att bygga en AI-chattbot?". Klicka på "Kör" för att se chattbotens svar, som kommer att genereras baserat på den kontext och information om tidigare projekt som du har tillhandahållit.

3. Konfigurera chattboten: Du kan anpassa chattbotens utseende och funktionalitet genom att klicka på fliken "Chattbotar". Här kan du ge chattboten ett namn, en beskrivning och konfigurera dess visningsinställningar.

4. Exportera chattboten: När du är nöjd med chattbotens prestanda kan du exportera den genom att klicka på knappen "Exportera". Detta ger dig möjlighet att dela chattboten som en länk eller bädda in den på en webbplats.

5. Integrera med klienter: Du kan nu erbjuda denna RFP-automatiseringschattbot som en tjänst till dina klienter. De kan använda chattboten för att strömlinjeforma sin RFP-process och få skräddarsydda svar baserade på den kontext och information om tidigare projekt som du har tillhandahållit.

I detta praktiska användningsfall har vi visat hur man bygger en AI-lösning för 5 000 dollar för ett AI-automationsföretag med hjälp av Vector Shift-plattformen. Genom att utnyttja plattformens drag-och-släpp-gränssnitt kunde vi skapa en automatiserad lösning för att hantera RFP-processer (Request for Proposal).

De viktigaste stegen i denna process omfattar:

1. Skapa ett konto på Vector Shift-plattformen och bekanta dig med dess funktioner, som pipeline, marknadsplats och kunskapsbas.
2. Ladda upp RFP-dokumentet och skapa två kunskapsbaserade noder - en för företagets kontext och en annan för kontext från tidigare projekt.
3. Konfigurera den stora språkmodellen (GPT-4 Omni) för att bearbeta användarens fråga och RFP:n, utnyttja informationen i kunskapsbaserna för att tillhandahålla relevanta och omfattande svar.
4. Distribuera pipelinen som en chattbot, vilket möjliggör enkel integrering och delning med klienter eller kunder.

Denna automatiserade lösning kan vara mycket värdefull för AI-automationsföretag, eftersom den strömlinjeformar RFP-processen, säkerställer konsekventa och relevanta svar samtidigt som den sparar tid och resurser. Genom att utnyttja kraften i Vector Shift kan företagen erbjuda en attraktiv tjänst till sina klienter, vilket potentiellt kan generera betydande intäkter.