무코드 AI로 이메일 자동 응답 처리: 효율성과 생산성 향상

인공지능을 활용한 이메일 응답 파이프라인을 구축하려면 다음과 같은 구성 요소가 필요합니다:

1. 이메일 주소 입력: 수신 이메일의 이메일 주소를 캡처합니다.
2. 이메일 본문 입력: 수신 이메일의 본문을 캡처하여 응답 생성에 사용합니다.
3. 대규모 언어 모델: 이메일 본문을 기반으로 응답을 생성하기 위해 대규모 언어 모델을 사용합니다.
4. 벡터 저장소 리더: 이메일 본문을 기반으로 언어 모델에 관련 컨텍스트를 제공하기 위해 벡터 저장소 리더를 사용합니다.
5. Gmail 응답 노드: 생성된 응답으로 초안 이메일을 작성하고 원래 이메일 발신자에게 보냅니다.

이러한 구성 요소를 파이프라인으로 연결하고 새 이메일 수신 시 파이프라인을 트리거하는 자동화를 설정합니다.

주요 단계는 다음과 같습니다:

1. 이메일 주소와 본문 입력을 파이프라인에 연결합니다.
2. 이메일 본문을 입력으로 사용하고 벡터 저장소의 관련 컨텍스트와 함께 대규모 언어 모델에 전달합니다.
3. 언어 모델 출력을 Gmail 응답 노드에 연결하여 수신자, 제목 및 이메일 본문을 설정합니다.
4. 새 이메일 수신 시 파이프라인을 트리거하는 자동화를 설정합니다.

파이프라인과 자동화가 설정되면 새 이메일 수신 시 자동으로 응답 이메일이 생성되어 전송됩니다.

이메일에 자동으로 응답하는 파이프라인을 구축하려면 이메일 입력을 연결하고 응답 생성에 필요한 관련 정보를 검색해야 합니다.

먼저 이메일 주소와 이메일 본문을 위한 두 개의 입력 노드가 필요합니다. 이메일 주소 입력은 발신자를 식별하는 데 사용되며, 이메일 본문은 쿼리에 대한 컨텍스트를 제공합니다.

다음으로 대규모 언어 모델을 사용하여 응답을 생성합니다. 필요한 컨텍스트를 제공하기 위해 Vector Shift 문서가 포함된 벡터 저장소를 쿼리합니다. 이를 통해 언어 모델이 적절한 응답을 작성하는 데 필요한 정보에 액세스할 수 있습니다.

마지막으로 생성된 응답을 Gmail 응답 노드에 연결합니다. 이를 통해 원래 발신자를 수신자로 설정하고 "Vector Shift 쿼리에 대한 응답"이라는 제목으로 초안 이메일을 작성하며, 생성된 응답을 본문에 포함할 수 있습니다.

이러한 구성 요소를 연결하면 수동 개입 없이 들어오는 이메일에 대해 관련성 있고 도움이 되는 응답을 자동으로 제공할 수 있습니다.

대규모 언어 모델을 사용하여 이메일 응답을 생성하려면 다음 단계를 따라야 합니다:

1. 파이프라인의 입력으로 수신 이메일의 이메일 주소와 본문을 얻습니다.
2. OpenAI 모델과 같은 대규모 언어 모델을 사용하여 이메일 본문과 벡터 저장소의 컨텍스트를 기반으로 응답을 생성합니다.
3. 생성된 응답을 Gmail "초안 이메일 작성" 노드에 연결하여 발신자의 이메일 주소를 수신자로 사용합니다.
4. 이메일 제목을 "Vector Shift 쿼리에 대한 응답"과 같은 자리 표시자로 설정합니다.
5. 파이프라인을 배포하고 대상 받은 편지함에 새 이메일이 수신될 때마다 트리거되도록 자동화를 설정합니다.

이 접근 방식을 통해 대규모 언어 모델의 힘을 활용하여 컨텍스트를 이해하고 관련 정보를 제공하는 개인화된 이메일 응답을 자동으로 생성할 수 있습니다.

Vectorshift에서 이메일에 자동으로 응답하는 파이프라인을 구축하려면 수신 이메일의 이메일 주소와 본문을 두 개의 입력으로 설정해야 합니다. 이를 통해 사용자의 쿼리를 이해하고 관련 응답을 제공할 수 있습니다.

먼저 이메일 응답을 생성하기 위해 대규모 언어 모델을 설정합니다. 사전 준비된 시스템 프롬프트와 프롬프트를 사용하여 모델이 응답을 생성하도록 안내합니다. 또한 Vectorshift 문서 벡터 저장소를 활용하여 모델에 컨텍스트를 제공합니다.

다음으로 Gmail과 통합하여 초안 이메일을 작성합니다. 원래 발신자의 이메일 주소를 수신자 필드에 연결하고 언어 모델이 생성한 응답을 이메일 본문에 연결합니다. "Vectorshift 쿼리에 대한 응답"과 같은 자리 표시자 제목을 설정할 수도 있습니다.

마지막으로 새 이메일이 받은 편지함에 수신될 때마다 이 파이프라인을 트리거하는 자동화를 설정합니다. 발신자 이메일과 이메일 본문을 각각의 입력 노드에 연결하고 자동화를 배포합니다.

이제 새 이메일이 수신되면 파이프라인이 자동으로 응답을 생성하고 Gmail에 초안 이메일을 작성하여 보낼 준비가 됩니다.

이 비디오에서 구축한 파이프라인은 Vector Shift 플랫폼을 사용하여 자동화된 이메일 응답 시스템을 만드는 방법을 보여줍니다. 대규모 언어 모델과 Gmail 통합을 활용하여 수동 개입 없이 들어오는 이메일에 효율적으로 응답할 수 있습니다.

이 파이프라인의 주요 구성 요소는 다음과 같습니다:

1. 이메일 주소 입력: 자동 응답의 수신자로 사용할 발신자의 이메일 주소를 캡처합니다.
2. 이메일 본문 입력: 언어 모델에 컨텍스트를 제공하기 위해 이메일 내용을 추출합니다.
3. 대규모 언어 모델: 이메일 내용을 기반으로 관련성 있고 정보가 풍부한 응답을 생성하는 사전 학습된 모델을 사용합니다.
4. 벡터 저장소 통합: Vector Shift 문서에 액세스하여 언어 모델에 추가 컨텍스트와 정보를 제공합니다.
5. Gmail 통합: 생성된 응답으로 초안 이메일을 자동 작성하고 원래 발신자에게 보냅니다.

이 파이프라인은 고객 지원, 영업 문의 또는 자동 이메일 응답이 효율성과 대응성을 높일 수 있는 다양한 사용 사례에 맞춰 쉽게 사용자 정의하고 확장할 수 있습니다.

Vector Shift 플랫폼의 힘을 활용하여 워크플로를 간소화하고 전반적인 생산성을 높일 수 있는 강력하고 확장 가능한 자동화 솔루션을 구축할 수 있습니다.