Đơn giản hóa Doanh nghiệp của Bạn: Tự động hóa Typeforms với Đại lý AI và VectorShift

Việc tự động hóa các biểu mẫu loại hình chưa bao giờ dễ dàng hơn với sự trợ giúp của các tác nhân AI được triển khai từ Vector Shift. Trong phần này, chúng tôi sẽ trình bày cách bạn có thể thiết lập một đường ống để tự động phản hồi các yêu cầu về biểu mẫu loại hình, mà không cần viết một dòng code nào.

Đầu tiên, chúng tôi sẽ tạo một đường ống mới từ đầu trên bảng điều khiển Vector Shift. Chúng tôi sẽ thiết lập một nút đầu vào để nhận dữ liệu biểu mẫu loại hình, bao gồm tên, địa chỉ email và yêu cầu. Những đầu vào này sau đó sẽ được xử lý bởi các nút mô hình ngôn ngữ lớn riêng biệt, một nút để trích xuất địa chỉ email và một nút khác để tạo ra một phản hồi ngắn gọn dựa trên tên và yêu cầu.

Địa chỉ email được trích xuất bởi nút mô hình ngôn ngữ đầu tiên sẽ được sử dụng để điền vào trường người nhận trong nút Gmail, tạo ra một email nháp với phản hồi được tạo ra. Điều này cho phép xem lại và chỉnh sửa trước khi email được gửi.

Để kết nối biểu mẫu loại hình với đường ống, chúng tôi sẽ sử dụng tính năng tự động hóa trong Vector Shift. Chúng tôi sẽ chọn biểu mẫu loại hình làm ứng dụng và cấu hình tự động hóa để kích hoạt khi có mục nhập mới. Bằng cách ánh xạ các trường biểu mẫu loại hình với các nút đầu vào tương ứng trong đường ống, chúng tôi có thể tích hợp hai hệ thống một cách liền mạch.

Một khi tự động hóa được thiết lập và triển khai, bất kỳ mục nhập mới nào vào biểu mẫu loại hình sẽ tự động kích hoạt đường ống, tạo ra một phản hồi email cá nhân hóa có thể được xem lại và gửi. Quy trình này giúp loại bỏ nhu cầu nhập dữ liệu thủ công và đảm bảo giao tiếp kịp thời và nhất quán với khách hàng hoặc khách hàng tiềm năng của bạn.

Bằng cách tận dụng sức mạnh của các giải pháp dựa trên AI như Vector Shift, bạn có thể biến đổi các quy trình biểu mẫu loại hình của mình, tiết kiệm thời gian và cải thiện trải nghiệm khách hàng tổng thể.

Vector Shift là một nền tảng mạnh mẽ cho phép bạn tự động hóa các tác vụ khác nhau với sự trợ giúp của các tác nhân AI. Trong phần này, chúng tôi sẽ khám phá cách bạn có thể tận dụng các giao diện kéo và thả của Vector Shift để xây dựng các ứng dụng sử dụng các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) mà không cần viết một dòng code nào.

Các tính năng chính khiến Vector Shift trở thành một lựa chọn hấp dẫn cho việc phát triển ứng dụng dựa trên LLM bao gồm:

1. Giao diện kéo và thả trực quan: Môi trường lập trình trực quan của Vector Shift cho phép bạn dễ dàng kết nối các thành phần khác nhau, chẳng hạn như các nút đầu vào, mô hình ngôn ngữ và nút đầu ra, để tạo ra các quy trình phức tạp.

2. Tích hợp liền mạch với LLM: Vector Shift cung cấp quyền truy cập vào nhiều mô hình LLM đã được đào tạo trước, bao gồm các mô hình của OpenAI, mà bạn có thể dễ dàng tích hợp vào các ứng dụng của mình.

3. Tích hợp cơ sở tri thức: Vector Shift cho phép bạn kết nối các ứng dụng của mình với các cơ sở tri thức bên ngoài, cho phép các mô hình LLM tận dụng thông tin ngữ cảnh để đưa ra các phản hồi thông minh và liên quan hơn.

4. Quy trình tự động: Bằng cách kết nối các ứng dụng của bạn với các dịch vụ bên ngoài, chẳng hạn như email hoặc nền tảng nhắn tin, bạn có thể tạo ra các quy trình tự động từ đầu đến cuối để xử lý các yêu cầu của người dùng và cung cấp phản hồi kịp thời.

Để minh họa sức mạnh của Vector Shift, chúng tôi đã trình bày quy trình tự động hóa một Typeform bằng cách sử dụng các tác nhân AI. Điều này bao gồm việc thiết lập các nút đầu vào để thu thập thông tin người dùng, kết nối chúng với các nút LLM để tạo ra các phản hồi và tích hợp một nút Gmail để gửi các phản hồi trở lại cho người dùng.

Các bước chính trong quy trình này bao gồm:

1. Cấu hình các nút đầu vào để trích xuất thông tin cần thiết từ Typeform (tên, email và yêu cầu).
2. Sử dụng các nút LLM riêng biệt để xử lý địa chỉ email và tên kết hợp với yêu cầu, đảm bảo các phản hồi chính xác và nhắm mục tiêu.
3. Tích hợp cơ sở tri thức để cung cấp các phản hồi phù hợp với ngữ cảnh, tận dụng thông tin liên quan về Vector Shift.
4. Kết nối các phản hồi được tạo ra bởi LLM với một nút Gmail, cho phép giao hàng liền mạch các phản hồi đến người dùng.

Bằng cách tuân theo cách tiếp cận này, bạn có thể dễ dàng tự động hóa các loại biểu mẫu, trò chuyện và các ứng dụng khác, tất cả mà không cần viết một dòng code nào. Giao diện trực quan và khả năng tích hợp mạnh mẽ của Vector Shift khiến nó trở thành một lựa chọn hấp dẫn cho bất kỳ ai muốn khai thác sức mạnh của LLM trong kinh doanh hoặc các dự án cá nhân của họ.

Trong phần này, chúng tôi sẽ khám phá cách sử dụng các mô hình ngôn ngữ lớn để tự động hóa các phản hồi email cá nhân hóa cho các yêu cầu của khách hàng. Bằng cách tích hợp một biểu mẫu loại hình với một đường ống Vector Shift, chúng tôi có thể tạo ra một quy trình liền mạch để trích xuất thông tin chính từ biểu mẫu, tạo ra một phản hồi được điều chỉnh và gửi trực tiếp đến email của khách hàng.

Các bước chính trong quy trình này là:

1. Cấu hình các nút đầu vào: Chúng tôi thiết lập các nút đầu vào riêng biệt để thu thập tên, địa chỉ email và yêu cầu của khách hàng. Điều này cho phép mô hình ngôn ngữ lớn phân tích và sử dụng thông tin này một cách hiệu quả.

2. Tận dụng các mô hình ngôn ngữ lớn: Chúng tôi sử dụng hai nút mô hình ngôn ngữ lớn - một nút để trích xuất địa chỉ email và một nút khác để tạo ra một phản hồi ngắn gọn, phù hợp với ngữ cảnh dựa trên tên và yêu cầu của khách hàng.

3. Tích hợp cơ sở tri thức: Bằng cách kết nối một cơ sở tri thức với đường ống, chúng tôi có thể cung cấp cho mô hình ngôn ngữ lớn các thông tin liên quan và ngữ cảnh để tạo ra các phản hồi thông minh và chi tiết hơn.

4. Tự động hóa quy trình email: Bước cuối cùng bao gồm việc kết nối đường ống với biểu mẫu loại hình và cấu hình tự động hóa để kích hoạt một phản hồi bất cứ khi nào có một mục nhập mới được gửi.

Phương pháp tiếp cận này cho phép bạn cung cấp hỗ trợ khách hàng cá nhân hóa và hiệu quả, giải phóng thời gian và tài nguyên của nhóm của bạn đồng thời đảm bảo mức độ phản hồi và chú ý cao đến từng yêu cầu.

Để tự động hóa phản hồi Biểu mẫu Loại hình, chúng tôi sẽ tận dụng sức mạnh của các cơ sở tri thức và các mô hình ngôn ngữ lớn trong nền tảng Vector Shift. Phương pháp tiếp cận này cho phép chúng tôi cung cấp các phản hồi phù hợp với ngữ cảnh và ngắn gọn cho các yêu cầu.

1. Trích xuất email riêng biệt: Chúng tôi tạo một nút mô hình ngôn ngữ lớn chuyên dụng để trích xuất địa chỉ email từ đầu vào Biểu mẫu Loại hình. Điều này đảm bảo địa chỉ email được ghi chép chính xác làm người nhận cho phản hồi.

2. Tận dụng ngữ cảnh với cơ sở tri thức: Chúng tôi tích hợp một cơ sở tri thức chứa thông tin liên quan, chẳng hạn như tài liệu Vector Shift. Điều này cho phép mô hình ngôn ngữ lớn tham chiếu đến ngữ cảnh và cung cấp các phản hồi chi tiết và chính xác hơn cho các yêu cầu.

3. Tạo phản hồi cá nhân hóa: Nút mô hình ngôn ngữ lớn thứ hai chịu trách nhiệm tạo ra một phản hồi cá nhân hóa dựa trên tên và yêu cầu của người dùng. Nó sử dụng ngữ cảnh từ cơ sở tri thức để tạo ra một câu trả lời ngắn gọn và thông tin.

4. Tích hợp liền mạch với Gmail: Quy trình kết nối địa chỉ email đã trích xuất và phản hồi được tạo ra với một nút Gmail, cho phép giao hàng mượt mà của phản hồi trực tiếp đến hộp thư đến của người dùng.

Bằng cách kết hợp sức mạnh của các cơ sở tri thức, các mô hình ngôn ngữ lớn và tính linh hoạt của nền tảng Vector Shift, chúng tôi có thể tạo ra một giải pháp tự động hóa Biểu mẫu Loại hình hiệu quả và phù hợp với ngữ cảnh. Phương pháp tiếp cận này đảm bảo rằng người dùng nhận được các phản hồi được điều chỉnh và thông tin, tối ưu hóa quy trình giao tiếp và nâng cao trải nghiệm người dùng tổng thể.

Trong video này, chúng tôi đã tự động hóa thành công một Typeform bằng cách sử dụng Vector Shift, một khung công việc tích hợp các giải pháp AI sinh không mã. Bằng cách tạo một đường ống trong Vector Shift, chúng tôi đã tự động hóa quy trình phản hồi các yêu cầu được gửi qua Typeform.

Các bước chính trong quá trình tự động hóa này là:

1. Thiết lập các nút đầu vào để thu thập tên, địa chỉ email và yêu cầu từ Typeform.
2. Sử dụng hai nút mô hình ngôn ngữ lớn riêng biệt - một n