Автоматизация ответов по электронной почте с помощью AI без кода: повышение эффективности и производительности

Для построения конвейера ответов на электронные письма с использованием ИИ нам потребуются следующие компоненты:

1. Ввод адреса электронной почты: Это позволит захватить адрес электронной почты входящего письма.
2. Ввод текста письма: Это позволит захватить текст входящего письма, который будет использоваться для генерации ответа.
3. Крупная языковая модель: Мы будем использовать крупную языковую модель для генерации ответа на основе текста письма.
4. Читатель векторного хранилища: Мы будем использовать читатель векторного хранилища, чтобы предоставить соответствующий контекст языковой модели на основе текста письма.
5. Узел ответа Gmail: Это создаст черновик письма с сгенерированным ответом и отправит его первоначальному отправителю письма.

Мы свяжем эти компоненты вместе в конвейер, а затем настроим автоматизацию для запуска конвейера при получении нового письма.

Основные шаги:

1. Подключите ввод адреса электронной почты и текста письма к конвейеру.
2. Используйте текст письма в качестве входных данных для крупной языковой модели, а также соответствующий контекст из векторного хранилища.
3. Подключите выход языковой модели к узлу ответа Gmail, установив получателя, тему и текст письма.
4. Настройте автоматизацию для запуска конвейера при получении нового письма.

Для построения конвейера, который автоматически отвечает на электронные письма, нам необходимо подключить ввод электронной почты и получить соответствующую информацию для генерации ответа.

Прежде всего, нам нужны два узла ввода: один для адреса электронной почты и один для текста письма. Ввод адреса электронной почты будет использоваться для идентификации отправителя, в то время как текст письма предоставит контекст для запроса.

Затем мы будем использовать крупную языковую модель для генерации ответа. Чтобы предоставить необходимый контекст, мы запросим Векторное хранилище, содержащее документацию Vector Shift. Это позволит языковой модели получить доступ к соответствующей информации для создания подходящего ответа.

Наконец, мы подключим сгенерированный ответ к узлу ответа Gmail. Это создаст черновик письма с получателем, установленным на первоначального отправителя, темой, установленной на "Ответ на запрос Vector Shift", и телом, содержащим сгенерированный ответ.

Подключив эти компоненты, конвейер будет автоматически отвечать на входящие письма соответствующим и полезным ответом без необходимости ручного вмешательства.

Для генерации ответа на электронное письмо с использованием крупной языковой модели нам необходимо выполнить следующие шаги:

1. Получить адрес электронной почты и текст входящего письма в качестве входных данных для конвейера.
2. Использовать крупную языковую модель, такую как модель OpenAI, для генерации ответа на основе текста письма и контекста из Векторного хранилища.
3. Подключить сгенерированный ответ к узлу "Создать черновик письма" Gmail, используя адрес электронной почты отправителя в качестве получателя.
4. Установить тему письма на заполнитель, такой как "Ответ на запрос Vector Shift".
5. Развернуть конвейер и настроить автоматизацию для его запуска при получении нового письма в целевом почтовом ящике.

Такой подход позволяет автоматически генерировать персонализированные ответы на электронные письма, используя мощь крупных языковых моделей для понимания контекста и предоставления соответствующей информации.

Для построения конвейера в Vectorshift, который автоматически отвечает на электронные письма, нам потребуются два входа: адрес электронной почты входящего письма и текст письма. Это позволит нам понять запрос пользователя и предоставить соответствующий ответ.

Прежде всего, мы настроим крупную языковую модель для генерации ответа на электронное письмо на основе текста письма. Мы будем использовать предварительно подготовленную системную подсказку и подсказку, чтобы направить модель в генерации ответа. Кроме того, мы будем использовать векторное хранилище документации Vectorshift, чтобы предоставить контекст для модели.

Затем мы интегрируемся с Gmail, чтобы создать черновик письма. Мы подключим адрес электронной почты первоначального отправителя к полю получателя и ответ, сгенерированный языковой моделью, к тексту письма. Мы также можем установить заполнитель темы, такой как "Ответ на запрос Vectorshift".

Наконец, мы настроим автоматизацию для запуска этого конвейера при получении нового письма в почтовом ящике. Мы подключим адрес отправителя и текст письма к соответствующим узлам ввода в конвейере и развернем автоматизацию.

Теперь, когда будет получено новое письмо, конвейер автоматически сгенерирует ответ и создаст черновик письма в Gmail, готовый к отправке.

Конвейер, построенный в этом видео, демонстрирует, как создать автоматизированную систему ответов на электронные письма с использованием платформы Vector Shift. Используя крупные языковые модели и интегрируясь с Gmail, мы можем эффективно отвечать на входящие письма без ручного вмешательства.

Основные компоненты этого конвейера включают:

1. Ввод адреса электронной почты: Захват адреса электронной почты отправителя для использования в качестве получателя автоматического ответа.
2. Ввод текста письма: Извлечение содержимого письма для предоставления контекста для языковой модели.
3. Крупная языковая модель: Использование предварительно обученной модели для генерации соответствующего и информативного ответа на основе содержимого письма.
4. Интеграция с векторным хранилищем: Доступ к документации Vector Shift для предоставления дополнительного контекста и информации языковой модели.
5. Интеграция с Gmail: Автоматическое создание черновика письма с сгенерированным ответом и отправка его первоначальному отправителю.

Этот конвейер может быть легко настроен и расширен для обработки различных вариантов использования, таких как поддержка клиентов, запросы по продажам или любые сценарии, где автоматизированные ответы на электронные письма могут повысить эффективность и отзывчивость.

Используя мощь платформы Vector Shift, вы можете создавать надежные и масштабируемые решения для автоматизации, которые упрощают ваши рабочие процессы и повышают общую производительность.