Agiliza tu negocio: automatiza los formularios de Typeform con agentes de IA y VectorShift

Automatizar formularios de tipo nunca ha sido más fácil con la ayuda de agentes de IA desplegados desde Vector Shift. En esta sección, mostraremos cómo puede configurar una canalización para responder automáticamente a las consultas de los formularios de tipo, sin escribir una sola línea de código.

Primero, crearemos una nueva canalización desde cero en el panel de Vector Shift. Configuraremos un nodo de entrada para recibir los datos del formulario de tipo, incluidos el nombre, la dirección de correo electrónico y la consulta. Estos insumos serán procesados ​​por nodos de modelos de lenguaje grandes separados, uno para extraer la dirección de correo electrónico y otro para generar una respuesta concisa en función del nombre y la consulta.

La dirección de correo electrónico extraída por el primer nodo del modelo de lenguaje se utilizará para rellenar el campo del destinatario en un nodo de Gmail, que creará un borrador de correo electrónico con la respuesta generada. Esto permite una revisión y edición humanas antes de que se envíe el correo electrónico.

Para conectar el formulario de tipo a la canalización, utilizaremos la función de automatización de Vector Shift. Seleccionaremos el formulario de tipo como la aplicación y configuraremos la automatización para que se active con las nuevas entradas. Al asignar los campos del formulario de tipo a los nodos de entrada correspondientes en la canalización, podemos integrar sin problemas los dos sistemas.

Una vez que se haya configurado y desplegado la automatización, cualquier nueva presentación en el formulario de tipo activará automáticamente la canalización, generando una respuesta de correo electrónico personalizada que se puede revisar y enviar. Este proceso simplificado elimina la necesidad de la entrada de datos manual y garantiza una comunicación oportuna y coherente con sus clientes o clientes potenciales.

Al aprovechar el poder de soluciones impulsadas por IA como Vector Shift, puede transformar sus flujos de trabajo de formularios de tipo, ahorrando tiempo y mejorando la experiencia general del cliente.

Vector Shift es una plataforma poderosa que le permite automatizar diversas tareas con la ayuda de agentes de IA. En esta sección, exploraremos cómo puede aprovechar las interfaces de arrastrar y soltar de Vector Shift para construir aplicaciones que aprovechen los modelos de lenguaje grandes (LLM) sin escribir una sola línea de código.

Las características clave que hacen que Vector Shift sea una opción convincente para el desarrollo de aplicaciones impulsadas por LLM incluyen:

1. Interfaz intuitiva de arrastrar y soltar: El entorno de programación visual de Vector Shift le permite conectar fácilmente diferentes componentes, como nodos de entrada, modelos de lenguaje y nodos de salida, para crear flujos de trabajo complejos.

2. Integración fluida con LLM: Vector Shift proporciona acceso a una variedad de LLM previamente entrenados, incluidos los modelos de OpenAI, que puede integrar fácilmente en sus aplicaciones.

3. Integración de bases de conocimiento: Vector Shift le permite conectar sus aplicaciones a bases de conocimiento externas, lo que permite que los LLM aprovechen la información contextual para generar respuestas más informadas y relevantes.

4. Flujos de trabajo automatizados: Al conectar sus aplicaciones a servicios externos, como plataformas de correo electrónico o mensajería, puede crear flujos de trabajo automatizados de principio a fin que atiendan las consultas de los usuarios y proporcionen respuestas oportunas.

Para demostrar el poder de Vector Shift, recorrimos el proceso de automatizar un Typeform utilizando agentes de IA. Esto implicó configurar nodos de entrada para capturar la información del usuario, conectarlos a nodos de LLM para generar respuestas y integrar un nodo de Gmail para enviar las respuestas de vuelta al usuario.

Los pasos clave en este proceso incluyeron:

1. Configurar los nodos de entrada para extraer la información necesaria del Typeform (nombre, correo electrónico y consulta).
2. Utilizar nodos LLM separados para procesar la dirección de correo electrónico y el nombre y la consulta combinados, asegurando respuestas precisas y específicas.
3. Integrar una base de conocimiento para proporcionar respuestas conscientes del contexto, aprovechando la información relevante sobre Vector Shift.
4. Conectar las respuestas generadas por LLM a un nodo de Gmail, permitiendo la entrega fluida de las respuestas al usuario.

Siguiendo este enfoque, puede automatizar fácilmente varios tipos de formularios, chatbots y otras aplicaciones, todo sin escribir una sola línea de código. La interfaz intuitiva y las poderosas capacidades de integración de Vector Shift lo convierten en una opción convincente para cualquiera que busque aprovechar el poder de los LLM en sus proyectos empresariales o personales.

En esta sección, exploraremos cómo aprovechar los modelos de lenguaje grandes para automatizar las respuestas de correo electrónico personalizadas a las consultas de los clientes. Al integrar un formulario de tipo con una canalización de Vector Shift, podemos crear un flujo de trabajo fluido que extraiga información clave del formulario, genere una respuesta a medida y la envíe directamente al correo electrónico del cliente.

Los pasos clave involucrados en este proceso son:

1. Configurar los nodos de entrada: Configuramos nodos de entrada separados para capturar el nombre del cliente, la dirección de correo electrónico y la consulta. Esto permite que el modelo de lenguaje grande analice y utilice esta información de manera efectiva.

2. Aprovechar los modelos de lenguaje grandes: Empleamos dos nodos de modelo de lenguaje grande: uno para extraer la dirección de correo electrónico y otro para generar una respuesta concisa y consciente del contexto en función del nombre del cliente y la consulta.

3. Integrar la base de conocimiento: Al conectar una base de conocimiento a la canalización, podemos proporcionar al modelo de lenguaje grande el contexto y la información relevantes para crear respuestas más informadas y detalladas.

4. Automatizar el flujo de trabajo de correo electrónico: El paso final implica conectar la canalización al formulario de tipo y configurar la automatización para que se active una respuesta cada vez que se envíe una nueva entrada.

Este enfoque le permite brindar un servicio de atención al cliente personalizado y eficiente, liberando el tiempo y los recursos de su equipo, al tiempo que garantiza un alto nivel de capacidad de respuesta y atención a cada consulta.

Para automatizar la respuesta del formulario de tipo, aprovecharemos el poder de las bases de conocimiento y los modelos de lenguaje grandes dentro de la plataforma Vector Shift. Este enfoque nos permite proporcionar respuestas conscientes del contexto y concisas a las consultas.

1. Extracción de correo electrónico separada: Creamos un nodo de modelo de lenguaje grande dedicado para extraer la dirección de correo electrónico de la entrada del formulario de tipo. Esto asegura que el correo electrónico se capture con precisión como el destinatario de la respuesta.

2. Aprovechar el contexto con la base de conocimiento: Integramos una base de conocimiento que contiene información relevante, como la documentación de Vector Shift. Esto permite que el modelo de lenguaje grande haga referencia al contexto y proporcione respuestas más detalladas y precisas a las consultas.

3. Generación de respuesta personalizada: El segundo nodo del modelo de lenguaje grande es responsable de generar una respuesta personalizada en función del nombre del usuario y la consulta. Utiliza el contexto de la base de conocimiento para redactar una respuesta concisa e informativa.

4. Integración fluida con Gmail: El flujo de trabajo conecta la dirección de correo electrónico extraída y la respuesta generada a un nodo de Gmail, lo que permite una entrega fluida de la respuesta directamente al buzón de entrada del usuario.

Al combinar el poder de las bases de conocimiento, los modelos de lenguaje grandes y la versatilidad de la plataforma Vector Shift, podemos crear una solución de automatización de formularios de tipo altamente eficiente y consciente del contexto. Este enfoque garantiza que los usuarios reciban respuestas a medida e informativas, simplificando el proceso de comunicación y mejorando la experiencia general del usuario.

En este video, hemos automatizado con éxito un Typeform utilizando Vector Shift, un marco integrado de soluciones de IA generativa sin código. Al crear una canalización dentro de Vector Shift, pudimos automatizar el proceso de responder a las consultas enviadas a través del Typeform.

Los pasos clave involucrados en este proceso de automatización fueron:

1. Configurar nodos de entrada para capturar el nombre, la dirección de correo electrónico y la consulta del Typeform.
2. Utilizar dos nodos de modelo de lenguaje grande separados: uno para extraer la dirección de correo electrónico y otro para generar una respuesta concisa en función del nombre y la consulta.
3. Conectar la dirección de correo electrónico a un nodo de Gmail para crear un borrador de correo electrónico con la respuesta generada.
4. Integrar el Typeform con la canalización de Vector Shift para activar la automatización cuando se envíe una nueva entrada.

Esta demostración muestra el poder de Vector Shift para automatizar diversas tareas, incluidas las respuestas a formularios, sin necesidad de escribir código. Al aprovechar las capacidades de los modelos de lenguaje grandes y la interfaz intuitiva de Vector Shift, las empresas y las personas pueden simplificar sus flujos de trabajo y mejorar la eficiencia.

La capacidad de personalizar los indicadores del sistema, la base de conocimiento y otros ajustes dentro de Vector Shift permite un alto grado de flexibilidad y personalización, lo que garantiza que las respuestas automatizadas se adapten a las necesidades específicas del usuario u organización.

En general, este video resalta las aplicaciones prácticas de los agentes de IA desplegados desde Vector Shift, demostrando cómo se pueden utilizar para automatizar tareas repetitivas y mejorar la productividad.