Automatisera e-postsvaren med No-Code AI: Öka effektiviteten och produktiviteten

För att bygga en e-postsvarskanal med AI behöver vi följande komponenter:

1. E-postadressingång: Detta kommer att fånga upp e-postadressen för den inkommande e-posten.
2. E-postinnehållsingång: Detta kommer att fånga upp innehållet i den inkommande e-posten, som kommer att användas för att generera svaret.
3. Storskalig språkmodell: Vi kommer att använda en storskalig språkmodell för att generera svaret baserat på e-postinnehållet.
4. Vektorlagringsläsare: Vi kommer att använda en vektorlagringsläsare för att tillhandahålla relevant kontext till språkmodellen, baserat på e-postinnehållet.
5. Gmail-svarsnode: Detta kommer att skapa ett utkastmeddelande med det genererade svaret och skicka det till den ursprungliga e-postsändaren.

Vi kommer att koppla ihop dessa komponenter i en kanal och sedan ställa in en automatisering för att utlösa kanalen när en ny e-post tas emot.

De viktigaste stegen är:

1. Anslut e-postadressen och innehållsingångarna till kanalen.
2. Använd e-postinnehållet som indata till den storskaliga språkmodellen, tillsammans med relevant kontext från vektorlagringen.
3. Anslut språkmodellens utdata till Gmail-svarsnode, ange mottagare, ämne och e-postinnehåll.
4. Ställ in en automatisering för att utlösa kanalen när en ny e-post tas emot.

När kanalen och automatiseringen är inställda kommer systemet automatiskt att generera och skicka ett svar när en ny e-post tas emot.

För att bygga kanalen som automatiskt svarar på e-post måste vi ansluta e-postingången och hämta relevant information för att generera svaret.

Först behöver vi två ingångsnoder: en för e-postadressen och en för e-postinnehållet. E-postadressen kommer att användas för att identifiera avsändaren, medan e-postinnehållet kommer att ge kontext för frågan.

Nästa steg är att använda en storskalig språkmodell för att generera svaret. För att tillhandahålla nödvändig kontext kommer vi att fråga en vektorlagring som innehåller dokumentationen för Vector Shift. Detta kommer att låta språkmodellen komma åt relevant information för att utforma ett lämpligt svar.

Avslutningsvis kommer vi att ansluta det genererade svaret till en Gmail-svarsnode. Detta kommer att skapa ett utkastmeddelande med mottagaren inställd på den ursprungliga avsändaren, ämnet inställt på "Svar på Vector Shift-fråga" och innehållet som innehåller det genererade svaret.

Genom att koppla ihop dessa komponenter kommer kanalen automatiskt att svara på inkommande e-post med ett relevant och hjälpsamt svar, utan att kräva manuell inblandning.

För att generera ett e-postsvar med hjälp av en storskalig språkmodell måste vi följa dessa steg:

1. Hämta e-postadressen och innehållet i den inkommande e-posten som indata till kanalen.
2. Använd en storskalig språkmodell, som OpenAI-modellen, för att generera ett svar baserat på e-postinnehållet och kontexten från en vektorlagring.
3. Anslut det genererade svaret till Gmail "Skapa utkastmeddelande"-noden, med avsändarens e-postadress som mottagare.
4. Ange e-postämnet till en platshållare, som "Svar på Vector Shift-fråga".
5. Distribuera kanalen och ställ in en automatisering för att utlösa den när en ny e-post tas emot i den målmottagaren.

Denna metod låter dig automatiskt generera personliga e-postsvar på inkommande förfrågningar, genom att utnyttja kraften hos storskaliga språkmodeller för att förstå kontexten och tillhandahålla relevant information.

För att bygga en kanal i Vectorshift som automatiskt svarar på e-post behöver vi två indata: e-postadressen för den inkommande e-posten och innehållet i e-posten. Detta kommer att låta oss förstå användarens fråga och ge ett relevant svar.

Först kommer vi att ställa in en storskalig språkmodell för att generera e-postsvaret baserat på e-postinnehållet. Vi kommer att använda ett förberett systemmeddelande och meddelande för att vägleda modellen i att generera svaret. Dessutom kommer vi att utnyttja en Vectorshift-dokumentationsvektorlagring för att ge modellen kontext att referera till.

Nästa steg är att integrera med Gmail för att skapa ett utkastmeddelande. Vi kommer att ansluta den ursprungliga avsändarens e-postadress till mottagarfältet och det svar som genererats av språkmodellen till e-postinnehållet. Vi kan också ange ett platshållarämne, som "Svar på Vectorshift-fråga".

Avslutningsvis kommer vi att ställa in en automatisering för att utlösa denna kanal när en ny e-post tas emot i inkorgen. Vi kommer att ansluta avsändarens e-post och e-postinnehåll till respektive ingångsnoder i kanalen och distribuera automatiseringen.

Nu, när en ny e-post tas emot, kommer kanalen automatiskt att generera ett svar och skapa ett utkastmeddelande i Gmail, redo att skickas.

Den kanal vi byggde i den här videon visar hur man skapar ett automatiskt e-postsvarssystem med hjälp av Vector Shift-plattformen. Genom att utnyttja storskaliga språkmodeller och integrera med Gmail kan vi effektivt svara på inkommande e-post utan manuell inblandning.

De viktigaste komponenterna i denna kanal är:

1. E-postadressi ngång: Fånga upp avsändarens e-postadress för att använda som mottagare för det automatiska svaret.
2. E-postinnehållsingång: Extrahera innehållet i e-posten för att ge kontext till språkmodellen.
3. Storskalig språkmodell: Använda en förtränad modell för att generera ett relevant och informativt svar baserat på e-postinnehållet.
4. Vektorlagringsintegration: Komma åt Vector Shift-dokumentationen för att ge ytterligare kontext och information till språkmodellen.
5. Gmail-integration: Automatiskt skapa ett utkastmeddelande med det genererade svaret och skicka det till den ursprungliga avsändaren.

Denna kanal kan enkelt anpassas och utökas för att hantera olika användningsfall, som kundtjänst, försäljningsförfrågningar eller alla scenarier där automatiska e-postsvar kan förbättra effektivitet och lyhördhet.

Genom att utnyttja kraften hos Vector Shift-plattformen kan du bygga robusta och skalerbara automatiseringslösningar som strömlinjeformar dina arbetsflöden och förbättrar din övergripande produktivitet.