Trong phần này, chúng tôi sẽ chỉ ra cách xây dựng một giải pháp AI trị giá 5.000 USD cho một cơ quan tự động hóa AI bằng cách sử dụng Vector Shift. Vector Shift là một nền tảng cho phép bất kỳ ai cũng có thể dễ dàng xây dựng các tác nhân và trợ lý AI để tự động hóa các nhiệm vụ khác nhau mà không cần viết bất kỳ mã nào.

Để bắt đầu, chúng tôi sẽ tạo một tài khoản trên trang web của Vector Shift và điều hướng đến bảng điều khiển. Từ đó, chúng tôi sẽ tạo một đường ống mới để tự động hóa quá trình RFP (Yêu cầu Đề xuất).

Đầu tiên, chúng tôi sẽ thiết lập hai nút cơ sở kiến thức. Một nút sẽ sử dụng tài liệu của chính Vector Shift để đại diện cho bên đấu thầu, trong khi nút còn lại sẽ tham chiếu đến các dự án trước đây được hoàn thành trong Vector Shift để cung cấp các ví dụ liên quan.

Tiếp theo, chúng tôi sẽ thêm một nút mô hình ngôn ngữ lớn (cụ thể là mô hình OpenAI GPT-4 Omni) và cấu hình nó để nhận câu hỏi của người dùng và tài liệu RFP làm đầu vào. Mô hình sau đó sẽ sử dụng ngữ cảnh từ hai cơ sở kiến thức để cung cấp một phản hồi tổng hợp và liên quan có thể được gửi như một đề xuất.

Chúng tôi sẽ kiểm tra tự động hóa bằng cách tải lên tài liệu RFP và đặt một câu hỏi mẫu. Hệ thống sẽ xử lý các đầu vào, tham chiếu đến các cơ sở kiến thức và tạo ra một câu trả lời chi tiết đáp ứng các yêu cầu cụ thể của RFP.

Cuối cùng, chúng tôi sẽ khám phá các tùy chọn triển khai, cho phép tự động hóa được xuất dưới dạng một chatbot có thể được chia sẻ với khách hàng hoặc nhúng vào một trang web. Giải pháp này được hỗ trợ bởi AI có thể là một tài sản có giá trị cho một cơ quan tự động hóa AI, giúp đơn giản hóa quá trình RFP và cung cấp một lợi thế cạnh tranh.

Để tự động hóa quá trình RFP (Yêu cầu Đề xuất), chúng tôi sẽ tận dụng các tính năng mạnh mẽ của Vector Shift:

1. Cơ sở kiến thức: Chúng tôi sẽ tạo hai cơ sở kiến thức trong Vector Shift:

   • Một cơ sở kiến thức sẽ chứa thông tin về khả năng và các dự án trước đây của Vector Shift.
   • Cơ sở kiến thức khác sẽ lưu trữ chi tiết về RFP cụ thể mà chúng tôi đang giải quyết.

2. Mô hình ngôn ngữ lớn: Chúng tôi sẽ sử dụng tích hợp của Vector Shift với mô hình OpenAI GPT-4 Omni để xử lý câu hỏi của người dùng và nội dung RFP. Mô hình ngôn ngữ mạnh mẽ này sẽ có thể tạo ra các phản hồi liên quan và nhất quán bằng cách khai thác thông tin trong các cơ sở kiến thức.

3. Kỹ thuật nhắc nhở: Chúng tôi sẽ tạo các nhắc nhở cẩn thận để hướng dẫn hành vi của mô hình ngôn ngữ. Các nhắc nhở sẽ hướng dẫn mô hình:

   • Hiểu câu hỏi của người dùng trong bối cảnh của RFP.
   • Khai thác thông tin từ hai cơ sở kiến thức để cung cấp một phản hồi toàn diện và phù hợp.
   • Đảm bảo rằng phản hồi có thể áp dụng trực tiếp như một đề xuất cho RFP.

4. Triển khai và tự động hóa: Một khi đường ống được thiết lập, chúng tôi có thể triển khai nó dưới dạng một chatbot hoặc tự động hóa. Điều này cho phép việc tạo phản hồi RFP được tự động hóa hoàn toàn, tiết kiệm thời gian và tài nguyên cho cơ quan.

Bằng cách tích hợp các cơ sở kiến thức và mô hình ngôn ngữ lớn của Vector Shift, chúng tôi có thể tạo ra một giải pháp mạnh mẽ được hỗ trợ bởi AI có thể hiệu quả và hiệu quả phản hồi các RFP, làm cho quá trình đấu thầu trở nên đơn giản hơn và thành công hơn cho cơ quan tự động hóa AI.

Để cấu hình đường ống và nhắc nhở cho các phản hồi RFP tự động, hãy làm theo các bước sau:

1. Tạo một đường ống mới bằng cách nhấp vào nút "Mới" và chọn "Tạo Đường ống" từ các tùy chọn.

2. Thiết lập các nút đầu vào và đầu ra cho đường ống. Nút đầu vào sẽ nhận câu hỏi của người dùng, và nút đầu ra sẽ gửi phản hồi được tạo.

3. Thêm hai nút cơ sở kiến thức vào đường ống. Một cơ sở kiến thức sẽ chứa thông tin về công ty và Vector Shift của bạn, trong khi cái còn lại sẽ có chi tiết về các dự án trước đây của bạn.

4. Cấu hình các nút cơ sở kiến thức bằng cách thêm các tài liệu, tệp hoặc URL liên quan. Bạn có thể sử dụng tùy chọn "URL Đệ quy" để tự động lấy thông tin mới nhất.

5. Thêm một nút mô hình ngôn ngữ lớn, chẳng hạn như mô hình OpenAI GPT-4 Omni, vào đường ống. Điều này sẽ xử lý câu hỏi của người dùng và ngữ cảnh RFP để tạo ra một phản hồi liên quan.

6. Trong phần nhắc nhở, thiết lập các nút đầu vào cho câu hỏi của người dùng và chi tiết RFP. Kết nối các đầu vào này với các nút cơ sở kiến thức tương ứng.

7. Tùy chỉnh các hướng dẫn nhắc nhở để đảm bảo mô hình ngôn ngữ sử dụng hiệu quả ngữ cảnh được cung cấp. Hướng dẫn nó tổng hợp phản hồi thành định dạng sẵn sàng để đề xuất.

8. Triển khai đường ống và kiểm tra bằng cách tải lên tài liệu RFP và đặt một câu hỏi mẫu. Quan sát cách tự động hóa khai thác các cơ sở kiến thức để cung cấp một câu trả lời toàn diện và liên quan.

9. Khi hài lòng với hiệu suất, bạn có thể xuất đường ống dưới dạng một chatbot hoặc tự động hóa. Điều này cho phép bạn chia sẻ giải pháp với khách hàng hoặc nhúng nó vào trang web của bạn.

Bằng cách làm theo quy trình này, bạn có thể tạo ra một giải pháp mạnh mẽ được hỗ trợ bởi AI tự động hóa quá trình phản hồi RFP, tiết kiệm thời gian và tài nguyên đồng thời cung cấp các đề xuất chất lượng cao.

Để kiểm tra và triển khai chatbot để tự động hóa RFP, hãy làm theo các bước sau:

1. Triển khai Đường ống: Nhấp vào nút "Triển khai Đường ống" để xuất bản đường ống tự động hóa bạn đã tạo. Điều này sẽ làm cho chatbot có sẵn để sử dụng.

2. Kiểm tra Chatbot: Tải lên tài liệu RFP bạn muốn tự động hóa bằng cách nhấp vào nút "Tải lên". Sau đó, nhập một câu hỏi mẫu vào trường nhập, chẳng hạn như "Làm thế nào Vector Shift có thể giúp xây dựng một chatbot AI?". Nhấp vào "Chạy" để xem phản hồi của chatbot, được tạo dựa trên ngữ cảnh và thông tin về dự án trước đây bạn đã cung cấp.

3. Cấu hình Chatbot: Bạn có thể tùy chỉnh giao diện và chức năng của chatbot bằng cách nhấp vào tab "Chatbots". Ở đây, bạn có thể đặt tên, mô tả và cấu hình các thiết lập hiển thị cho chatbot.

4. Xuất Chatbot: Một khi bạn hài lòng với hiệu suất của chatbot, bạn có thể xuất nó bằng cách nhấp vào nút "Xuất". Điều này sẽ cho bạn tùy chọn chia sẻ chatbot dưới dạng một liên kết hoặc nhúng nó vào một trang web.

5. Tích hợp với Khách hàng: Bây giờ bạn có thể cung cấp chatbot tự động hóa RFP này như một dịch vụ cho khách hàng của bạn. Họ có thể sử dụng chatbot để đơn giản hóa quá trình RFP của họ và nhận được các phản hồi phù hợp dựa trên ngữ cảnh và thông tin về các dự án trước đây bạn đã cung cấp.

Bằng cách làm theo các bước này, bạn có thể hiệu quả kiểm tra và triển khai chatbot để tự động hóa RFP, biến nó thành một công cụ có giá trị cho cơ quan tự động hóa AI của bạn.

Trong trường hợp sử dụng thực tế này, chúng tôi đã chỉ ra cách xây dựng một giải pháp AI trị giá 5.000 USD cho một cơ quan tự động hóa AI bằng cách sử dụng nền tảng Vector Shift. Bằng cách tận dụng giao diện kéo và thả của nền tảng, chúng tôi đã có thể tạo ra một giải pháp tự động hóa cho việc xử lý các quy trình RFP (Yêu cầu Đề xuất).

Các bước chính trong quá trình này bao gồm:

1. Tạo một tài khoản trên nền tảng Vector Shift và làm quen với các tính năng của nó, chẳng hạn như đường ống, thị trường và cơ sở kiến thức.
2. Tải lên tài liệu RFP và tạo hai nút cơ sở kiến thức - một cho ngữ cảnh của công ty và một cho ngữ cảnh của các dự án trước đây.
3. Cấu hình mô hình ngôn ngữ lớn (GPT-4 Omni) để xử lý câu hỏi của người dùng và RFP, sử dụng thông tin cơ sở kiến thức để cung cấp các phản hồi liên quan và toàn diện.
4. Triển khai đường ống dưới dạng một chatbot, cho phép tích hợp và chia sẻ dễ dàng với khách hàng hoặc khách hàng.

Giải pháp tự động hóa này có thể rất có giá trị cho các cơ quan tự động hóa AI, vì nó đơn giản hóa quá trình RFP, đảm bảo các phản hồi nhất quán và liên quan đồng thời tiết kiệm thời gian và tài nguyên. Bằng cách tận dụng sức mạnh của Vector Shift, các cơ quan có thể cung cấp một dịch vụ hấp dẫn cho khách hàng của họ