Simplifiez votre entreprise : automatisez les Typeforms avec des agents IA et VectorShift

Automatiser les formulaires n'a jamais été aussi facile avec l'aide des agents IA déployés à partir de Vector Shift. Dans cette section, nous allons vous montrer comment vous pouvez mettre en place un pipeline pour répondre automatiquement aux demandes de formulaires, sans écrire une seule ligne de code.

Tout d'abord, nous allons créer un nouveau pipeline à partir de zéro sur le tableau de bord de Vector Shift. Nous configurerons un nœud d'entrée pour recevoir les données du formulaire, y compris le nom, l'adresse e-mail et la demande. Ces entrées seront ensuite traitées par des nœuds de modèle de langage de grande taille distincts, l'un pour extraire l'adresse e-mail et l'autre pour générer une réponse concise en fonction du nom et de la demande.

L'adresse e-mail extraite par le premier nœud de modèle de langage sera utilisée pour remplir le champ destinataire dans un nœud Gmail, qui créera un brouillon d'e-mail avec la réponse générée. Cela permet une révision et une édition humaines avant l'envoi de l'e-mail.

Pour connecter le formulaire au pipeline, nous utiliserons la fonctionnalité d'automatisation de Vector Shift. Nous sélectionnerons le formulaire comme application et configurerons l'automatisation pour qu'elle se déclenche lors de nouvelles entrées. En mappant les champs du formulaire aux nœuds d'entrée correspondants dans le pipeline, nous pouvons intégrer de manière transparente les deux systèmes.

Une fois l'automatisation configurée et déployée, toute nouvelle soumission du formulaire déclenchera automatiquement le pipeline, générant une réponse par e-mail personnalisée qui peut être examinée et envoyée. Ce processus rationalisé élimine la nécessité d'une saisie manuelle des données et assure une communication rapide et cohérente avec vos clients ou prospects.

En tirant parti de la puissance des solutions alimentées par l'IA comme Vector Shift, vous pouvez transformer vos workflows de formulaires, en économisant du temps et en améliorant l'expérience globale des clients.

Vector Shift est une plateforme puissante qui vous permet d'automatiser diverses tâches à l'aide d'agents IA. Dans cette section, nous allons explorer comment vous pouvez tirer parti des interfaces de glisser-déposer de Vector Shift pour construire des applications qui exploitent les modèles de langage de grande taille (LLM) sans écrire une seule ligne de code.

Les principales caractéristiques qui font de Vector Shift un choix convaincant pour le développement d'applications alimentées par LLM incluent :

1. Interface de glisser-déposer intuitive : L'environnement de programmation visuelle de Vector Shift vous permet de connecter facilement différents composants, tels que des nœuds d'entrée, des modèles de langage et des nœuds de sortie, pour créer des workflows complexes.

2. Intégration transparente avec les LLM : Vector Shift fournit un accès à une variété de LLM pré-entraînés, y compris les modèles d'OpenAI, que vous pouvez facilement intégrer dans vos applications.

3. Intégration de la base de connaissances : Vector Shift vous permet de connecter vos applications à des bases de connaissances externes, permettant aux LLM d'exploiter les informations contextuelles pour des réponses plus informées et pertinentes.

4. Workflows automatisés : En connectant vos applications à des services externes, tels que des plateformes de messagerie ou de courrier électronique, vous pouvez créer des workflows automatisés de bout en bout qui gèrent les demandes des utilisateurs et fournissent des réponses en temps opportun.

Pour démontrer la puissance de Vector Shift, nous avons passé en revue le processus d'automatisation d'un formulaire Typeform à l'aide d'agents IA. Cela impliquait la configuration de nœuds d'entrée pour capturer les informations des utilisateurs, leur connexion à des nœuds LLM pour générer des réponses et l'intégration d'un nœud Gmail pour envoyer les réponses à l'utilisateur.

Les principales étapes de ce processus comprenaient :

1. La configuration des nœuds d'entrée pour extraire les informations nécessaires du formulaire Typeform (nom, e-mail et demande).
2. L'utilisation de nœuds LLM distincts pour traiter l'adresse e-mail et le nom combiné à la demande, assurant ainsi des réponses précises et ciblées.
3. L'intégration d'une base de connaissances pour fournir des réponses adaptées au contexte, en exploitant les informations pertinentes sur Vector Shift.
4. La connexion des réponses générées par LLM à un nœud Gmail, permettant une livraison transparente des réponses à l'utilisateur.

En suivant cette approche, vous pouvez facilement automatiser divers types de formulaires, de chatbots et d'autres applications, sans écrire une seule ligne de code. L'interface intuitive et les capacités d'intégration puissantes de Vector Shift en font un choix convaincant pour quiconque souhaite exploiter la puissance des LLM dans ses projets professionnels ou personnels.

Dans cette section, nous allons explorer comment utiliser les modèles de langage de grande taille pour automatiser les réponses personnalisées par e-mail aux demandes des clients. En intégrant un formulaire Typeform à un pipeline Vector Shift, nous pouvons créer un workflow transparent qui extrait les informations clés du formulaire, génère une réponse adaptée et l'envoie directement par e-mail au client.

Les principales étapes de ce processus sont :

1. Configuration des nœuds d'entrée : Nous configurons des nœuds d'entrée distincts pour capturer le nom du client, son adresse e-mail et sa demande. Cela permet au modèle de langage de grande taille d'analyser et d'utiliser efficacement ces informations.

2. Exploitation des modèles de langage de grande taille : Nous utilisons deux nœuds de modèle de langage de grande taille - l'un pour extraire l'adresse e-mail et l'autre pour générer une réponse concise et adaptée au contexte en fonction du nom du client et de sa demande.

3. Intégration de la base de connaissances : En connectant une base de connaissances au pipeline, nous pouvons fournir au modèle de langage de grande taille le contexte et les informations pertinentes pour concevoir des réponses plus informées et détaillées.

4. Automatisation du workflow de messagerie : La dernière étape consiste à connecter le pipeline au formulaire Typeform et à configurer l'automatisation pour déclencher une réponse chaque fois qu'une nouvelle entrée est soumise.

Cette approche vous permet de fournir un support client personnalisé et efficace, libérant le temps et les ressources de votre équipe tout en assurant un niveau élevé de réactivité et d'attention à chaque demande.

Pour automatiser la réponse au formulaire Typeform, nous allons exploiter la puissance des bases de connaissances et des modèles de langage de grande taille au sein de la plateforme Vector Shift. Cette approche nous permet de fournir des réponses adaptées au contexte et concises aux demandes.

1. Extraction distincte de l'e-mail : Nous créons un nœud de modèle de langage de grande taille dédié pour extraire l'adresse e-mail des données d'entrée du formulaire Typeform. Cela garantit que l'e-mail est capturé avec précision comme destinataire de la réponse.

2. Exploitation du contexte avec la base de connaissances : Nous intégrons une base de connaissances contenant des informations pertinentes, telles que la documentation de Vector Shift. Cela permet au modèle de langage de grande taille de faire référence au contexte et de fournir des réponses plus détaillées et précises aux demandes.

3. Génération de réponses personnalisées : Le deuxième nœud de modèle de langage de grande taille est chargé de générer une réponse personnalisée en fonction du nom de l'utilisateur et de sa demande. Il utilise le contexte de la base de connaissances pour rédiger une réponse concise et informative.

4. Intégration transparente avec Gmail : Le workflow connecte l'adresse e-mail extraite et la réponse générée à un nœud Gmail, permettant une livraison fluide de la réponse directement dans la boîte de réception de l'utilisateur.

En combinant la puissance des bases de connaissances, des modèles de langage de grande taille et de la polyvalence de la plateforme Vector Shift, nous pouvons créer une solution d'automatisation de formulaire Typeform hautement efficace et adaptée au contexte. Cette approche garantit que les utilisateurs reçoivent des réponses personnalisées et informatives, rationalisant le processus de communication et améliorant l'expérience globale de l'utilisateur.

Dans cette vidéo, nous avons réussi à automatiser un formulaire Typeform à l'aide de Vector Shift, un cadre intégré de solutions d'IA générative sans code. En créant un pipeline au sein de Vector Shift, nous avons pu automatiser le processus de réponse aux demandes soumises via le formulaire Typeform.

Les principales étapes de ce processus d'automatisation étaient :

1. La configuration de nœuds d'entrée pour capturer le nom, l'adresse e-mail et la demande du formulaire Typeform.
2. L'utilisation de deux nœuds de modèle de langage de grande taille distincts - l'un pour extraire l'adresse e-mail et l'autre pour générer une réponse concise en fonction du nom et de la demande.
3. La connexion de l'adresse e-mail à un nœud Gmail pour créer un brouillon d'e-mail avec la réponse générée.
4. L'intégration du formulaire Typeform au pipeline Vector Shift pour déclencher l'automatisation lors de la soumission d'une nouvelle entrée.

Cette démonstration met en évidence la puissance de Vector Shift dans l'automatisation de diverses tâches, y compris les réponses aux formulaires, sans nécessiter de codage. En tirant parti des capacités des modèles de langage de grande taille et de l'interface intuitive de Vector Shift, les entreprises et les particuliers peuvent rationaliser leurs workflows et améliorer leur efficacité.

La possibilité de personnaliser les invites système, la base de connaissances et d'autres paramètres au sein de Vector Shift permet un degré élevé de flexibilité et de personnalisation, garantissant que les réponses automatisées sont adaptées aux besoins spécifiques de l'utilisateur ou de l'organisation.

Dans l'ensemble, cette vidéo met en lumière les applications pratiques des agents IA déployés à partir de Vector Shift, démontrant comment ils peuvent être utilisés pour automatiser les tâches répétitives et améliorer la productivité.