使用无代码 AI 自动化电子邮件响应:提高效率和生产力

要构建一个使用人工智能的电子邮件响应管道,我们需要以下组件:

1. 电子邮件地址输入: 这将捕获传入电子邮件的电子邮件地址。
2. 电子邮件正文输入: 这将捕获传入电子邮件的正文,用于生成响应。
3. 大型语言模型: 我们将使用大型语言模型根据电子邮件正文生成响应。
4. 向量存储读取器: 我们将使用向量存储读取器根据电子邮件正文为语言模型提供相关上下文。
5. Gmail响应节点: 这将创建一封包含生成响应的草稿电子邮件,并将其发送给原始电子邮件发送者。

我们将把这些组件连接到一个管道中,然后设置一个自动化来触发管道,每当收到新的电子邮件时。

关键步骤如下:

1. 将电子邮件地址和正文输入连接到管道。
2. 将电子邮件正文作为输入传递给大型语言模型,同时提供来自向量存储的相关上下文。
3. 将语言模型的输出连接到Gmail响应节点,设置收件人、主题和电子邮件正文。
4. 设置自动化以在收到新电子邮件时触发管道。

一旦设置好管道和自动化,系统就会在收到新电子邮件时自动生成并发送响应电子邮件。

要构建自动响应电子邮件的管道,我们需要连接电子邮件输入并检索相关信息以生成响应。

首先,我们需要两个输入节点:一个用于电子邮件地址,一个用于电子邮件正文。电子邮件地址输入将用于识别发送者,而电子邮件正文将提供查询的上下文。

接下来,我们将使用大型语言模型来生成响应。为了提供必要的上下文,我们将查询包含Vector Shift文档的向量存储。这将允许语言模型访问相关信息,以制定适当的响应。

最后,我们将把生成的响应连接到Gmail响应节点。这将创建一封草稿电子邮件,收件人设置为原始发送者,主题设置为"对Vector Shift查询的响应

正文包含生成的响应。\n\n通过连接这些组件

管道将自动响应传入的电子邮件

提供相关和有帮助的响应

无需人工干预。

要使用大型语言模型生成电子邮件响应,我们需要遵循以下步骤:

1. 获取传入电子邮件的电子邮件地址和正文作为管道的输入。
2. 使用大型语言模型(如OpenAI模型)根据电子邮件正文和来自向量存储的上下文生成响应。
3. 将生成的响应连接到Gmail"创建草稿电子邮件"节点,使用发送者的电子邮件地址作为收件人。
4. 将电子邮件主题设置为占位符,如"对Vector Shift查询的响应"。
5. 部署管道并设置自动化,以在目标收件箱收到新电子邮件时触发。

这种方法允许您自动生成针对传入查询的个性化电子邮件响应,利用大型语言模型的力量来理解上下文并提供相关信息。

要在Vectorshift中构建一个自动响应电子邮件的管道,我们需要两个输入:传入电子邮件的电子邮件地址和电子邮件正文。这将使我们能够理解用户的查询并提供相关的响应。

首先,我们将设置一个大型语言模型来根据电子邮件正文生成电子邮件响应。我们将使用预先准备好的系统提示和提示来指导模型生成响应。此外,我们将利用Vectorshift文档向量存储来为模型提供上下文参考。

接下来,我们将与Gmail集成以创建草稿电子邮件。我们将把原始发送者的电子邮件地址连接到收件人字段,并将语言模型生成的响应连接到电子邮件正文。我们还可以设置一个占位符主题,如"对Vectorshift查询的响应"。

最后,我们将设置一个自动化来在收到新电子邮件时触发这个管道。我们将把发件人电子邮件和电子邮件正文连接到管道中的相应输入节点,并部署自动化。

现在,每当收到新电子邮件时,管道就会自动生成响应并在Gmail中创建一封草稿电子邮件,准备发送。

我们在这个视频中构建的管道演示了如何使用Vector Shift平台创建一个自动电子邮件响应系统。通过利用大型语言模型并与Gmail集成,我们可以高效地响应传入的电子邮件,无需人工干预。

这个管道的关键组件包括:

1. 电子邮件地址输入: 捕获发送者的电子邮件地址,用作自动响应的收件人。
2. 电子邮件正文输入: 提取电子邮件内容,为语言模型提供上下文。
3. 大型语言模型: 使用预训练的模型根据电子邮件内容生成相关和有信息的响应。
4. 向量存储集成: 访问Vector Shift文档,为语言模型提供额外的上下文和信息。
5. Gmail集成: 自动创建一封包含生成响应的草稿电子邮件,并发送给原始发送者。

这个管道可以轻松定制和扩展,以处理各种用例,如客户支持、销售询问或任何可以通过自动化电子邮件响应来提高效率和响应性的场景。

通过利用Vector Shift平台的力量,您可以构建强大和可扩展的自动化解决方案,简化您的工作流程,提高整体生产力。