E-Mail-Antworten mit No-Code KI automatisieren: Effizienz und Produktivität steigern

Um eine E-Mail-Antwort-Pipeline mit KI aufzubauen, benötigen wir die folgenden Komponenten:

1. E-Mail-Adresse-Eingabe: Hier wird die E-Mail-Adresse der eingehenden E-Mail erfasst.
2. E-Mail-Körper-Eingabe: Hier wird der Inhalt der eingehenden E-Mail erfasst, der zur Generierung der Antwort verwendet wird.
3. Großes Sprachmodell: Wir werden ein großes Sprachmodell verwenden, um die Antwort basierend auf dem E-Mail-Körper zu generieren.
4. Vektor-Store-Leser: Wir werden einen Vektor-Store-Leser verwenden, um dem Sprachmodell relevanten Kontext basierend auf dem E-Mail-Körper bereitzustellen.
5. Gmail-Antwort-Node: Hier wird ein Entwurf der E-Mail mit der generierten Antwort erstellt und an den ursprünglichen Absender gesendet.

Wir werden diese Komponenten zu einer Pipeline verbinden und dann eine Automatisierung einrichten, um die Pipeline auszulösen, sobald eine neue E-Mail empfangen wird.

Die Schlüsselschritte sind:

1. Verbinden Sie die E-Mail-Adresse und den Körper-Eingaben mit der Pipeline.
2. Verwenden Sie den E-Mail-Körper als Eingabe für das große Sprachmodell, zusammen mit dem relevanten Kontext aus dem Vektor-Store.
3. Verbinden Sie die Ausgabe des Sprachmodells mit dem Gmail-Antwort-Node, wobei Sie den Empfänger, den Betreff und den E-Mail-Körper einstellen.
4. Richten Sie eine Automatisierung ein, um die Pipeline auszulösen, wenn eine neue E-Mail empfangen wird.

Sobald die Pipeline und die Automatisierung eingerichtet sind, wird das System automatisch eine Antwort-E-Mail generieren und senden, sobald eine neue E-Mail empfangen wird.

Um die Pipeline aufzubauen, die E-Mails automatisch beantwortet, müssen wir die E-Mail-Eingabe verbinden und die relevanten Informationen abrufen, um die Antwort zu generieren.

Zuerst benötigen wir zwei Eingabe-Nodes: einen für die E-Mail-Adresse und einen für den E-Mail-Körper. Die E-Mail-Adresse-Eingabe wird verwendet, um den Absender zu identifizieren, während der E-Mail-Körper den Kontext für die Abfrage liefert.

Als Nächstes werden wir ein großes Sprachmodell verwenden, um die Antwort zu generieren. Um den notwendigen Kontext bereitzustellen, werden wir einen Vektor-Store abfragen, der die Vektor-Shift-Dokumentation enthält. Dies ermöglicht es dem Sprachmodell, auf die relevanten Informationen zuzugreifen, um eine angemessene Antwort zu formulieren.

Schließlich werden wir die generierte Antwort mit einem Gmail-Antwort-Node verbinden. Dadurch wird ein E-Mail-Entwurf erstellt, bei dem der Empfänger auf den ursprünglichen Absender gesetzt ist, der Betreff auf "Antwort auf Vektor-Shift-Abfrage" und der Körper die generierte Antwort enthält.

Durch das Verbinden dieser Komponenten wird die Pipeline automatisch auf eingehende E-Mails mit einer relevanten und hilfreichen Antwort reagieren, ohne dass eine manuelle Intervention erforderlich ist.

Um eine E-Mail-Antwort mit Hilfe eines großen Sprachmodells zu generieren, müssen wir diese Schritte befolgen:

1. Erfassen Sie die E-Mail-Adresse und den Körper der eingehenden E-Mail als Eingaben für die Pipeline.
2. Verwenden Sie ein großes Sprachmodell, wie das OpenAI-Modell, um eine Antwort basierend auf dem E-Mail-Körper und dem Kontext aus einem Vektor-Store zu generieren.
3. Verbinden Sie die generierte Antwort mit dem Gmail-"E-Mail-Entwurf erstellen"-Node, wobei Sie die E-Mail-Adresse des Absenders als Empfänger verwenden.
4. Setzen Sie den E-Mail-Betreff auf einen Platzhalter, wie "Antwort auf Vektor-Shift-Abfrage".
5. Stellen Sie die Pipeline bereit und richten Sie eine Automatisierung ein, um sie auszulösen, sobald eine neue E-Mail im Zielposteingang empfangen wird.

Dieses Vorgehen ermöglicht es Ihnen, automatisch personalisierte E-Mail-Antworten auf eingehende Anfragen zu generieren, indem Sie die Leistungsfähigkeit großer Sprachmodelle nutzen, um den Kontext zu verstehen und relevante Informationen bereitzustellen.

Um eine Pipeline in Vectorshift zu erstellen, die automatisch auf E-Mails antwortet, benötigen wir zwei Eingaben: die E-Mail-Adresse der eingehenden E-Mail und den Körper der E-Mail. Dies ermöglicht es uns, die Abfrage des Benutzers zu verstehen und eine relevante Antwort zu liefern.

Zuerst werden wir ein großes Sprachmodell einrichten, um die E-Mail-Antwort basierend auf dem E-Mail-Körper zu generieren. Wir werden ein vorgefertigtes Systempromoter und Prompt verwenden, um das Modell bei der Generierung der Antwort anzuleiten. Zusätzlich werden wir einen Vectorshift-Dokumentations-Vektor-Store nutzen, um dem Modell Kontext bereitzustellen.

Als Nächstes werden wir die Integration mit Gmail vornehmen, um einen E-Mail-Entwurf zu erstellen. Wir werden die E-Mail-Adresse des ursprünglichen Absenders mit dem Empfängerfeld verbinden und die vom Sprachmodell generierte Antwort mit dem E-Mail-Körper. Wir können auch einen Platzhalter-Betreff wie "Antwort auf Vectorshift-Abfrage" setzen.

Schließlich werden wir eine Automatisierung einrichten, um diese Pipeline auszulösen, sobald eine neue E-Mail im Posteingang empfangen wird. Wir werden die Absender-E-Mail und den E-Mail-Körper mit den jeweiligen Eingabe-Nodes in der Pipeline verbinden und die Automatisierung bereitstellen.

Nun wird die Pipeline bei Empfang einer neuen E-Mail automatisch eine Antwort generieren und einen E-Mail-Entwurf in Gmail erstellen, der bereit zum Versenden ist.

Die in diesem Video erstellte Pipeline zeigt, wie man ein automatisches E-Mail-Antwortsystem mit der Vector Shift-Plattform erstellt. Durch die Nutzung großer Sprachmodelle und die Integration mit Gmail können wir effizient auf eingehende E-Mails antworten, ohne manuell eingreifen zu müssen.

Die Schlüsselkomponenten dieser Pipeline sind:

1. E-Mail-Adresse-Eingabe: Erfassung der E-Mail-Adresse des Absenders, um sie als Empfänger für die automatische Antwort zu verwenden.
2. E-Mail-Körper-Eingabe: Extraktion des Inhalts der E-Mail, um dem Sprachmodell Kontext bereitzustellen.
3. Großes Sprachmodell: Verwendung eines vortrainierten Modells, um eine relevante und informative Antwort basierend auf dem E-Mail-Inhalt zu generieren.
4. Vektor-Store-Integration: Zugriff auf die Vectorshift-Dokumentation, um dem Sprachmodell zusätzlichen Kontext und Informationen bereitzustellen.
5. Gmail-Integration: Automatisches Erstellen eines E-Mail-Entwurfs mit der generierten Antwort und Senden an den ursprünglichen Absender.

Diese Pipeline kann leicht angepasst und erweitert werden, um verschiedene Anwendungsfälle zu bedienen, wie Kundenservice, Vertriebsanfragen oder jedes andere Szenario, in dem automatische E-Mail-Antworten die Effizienz und Reaktionsfähigkeit verbessern können.

Durch die Nutzung der Leistungsfähigkeit der Vector Shift-Plattform können Sie robuste und skalierbare Automatisierungslösungen aufbauen, die Ihre Arbeitsabläufe optimieren und Ihre Gesamtproduktivität steigern.