使用無代碼 AI 自動化電子郵件回覆:提高效率和生產力

要建立一個使用 AI 的電子郵件回應管線,我們需要以下組件:

1. 電子郵件地址輸入: 這將捕獲傳入電子郵件的電子郵件地址。
2. 電子郵件內容輸入: 這將捕獲傳入電子郵件的內容,用於生成回應。
3. 大型語言模型: 我們將使用大型語言模型根據電子郵件內容生成回應。
4. 向量存儲讀取器: 我們將使用向量存儲讀取器根據電子郵件內容為語言模型提供相關上下文。
5. Gmail 回應節點: 這將創建一封包含生成回應的草稿電子郵件,並將其發送給原始電子郵件發件人。

我們將把這些組件連接在一個管線中,然後設置一個自動觸發管線的自動化,每當收到新電子郵件時。

關鍵步驟如下:

1. 將電子郵件地址和內容輸入連接到管線。
2. 將電子郵件內容作為輸入傳遞給大型語言模型,並提供向量存儲的相關上下文。
3. 將語言模型的輸出連接到 Gmail 回應節點,設置收件人、主題和電子郵件內容。
4. 設置自動化以在收到新電子郵件時觸發管線。

設置好管線和自動化後,系統將在收到新電子郵件時自動生成並發送回應電子郵件。

要建立自動回應電子郵件的管線,我們需要連接電子郵件輸入並檢索相關信息以生成回應。

首先,我們需要兩個輸入節點:一個用於電子郵件地址,一個用於電子郵件內容。電子郵件地址輸入將用於識別發件人,而電子郵件內容將提供查詢的上下文。

接下來,我們將使用大型語言模型來生成回應。為了提供必要的上下文,我們將查詢包含 Vector Shift 文檔的向量存儲。這將允許語言模型訪問相關信息,以製作適當的回應。

最後,我們將把生成的回應連接到 Gmail 回應節點。這將創建一封草稿電子郵件,收件人設置為原始發件人,主題設置為「對 Vector Shift 查詢的回應」,內容包含生成的回應。

通過連接這些組件,管線將自動回應傳入的電子郵件,提供相關和有幫助的回應,無需人工干預。

要使用大型語言模型生成電子郵件回應,我們需要遵循以下步驟:

1. 獲取傳入電子郵件的電子郵件地址和內容作為管線的輸入。
2. 使用大型語言模型(如 OpenAI 模型)根據電子郵件內容和來自向量存儲的上下文生成回應。
3. 將生成的回應連接到 Gmail「創建草稿電子郵件」節點,使用發件人的電子郵件地址作為收件人。
4. 將電子郵件主題設置為佔位符,如「對 Vector Shift 查詢的回應」。
5. 部署管線並設置自動化,以在目標收件箱收到新電子郵件時觸發。

這種方法允許您自動生成個性化的電子郵件回應來回應傳入的查詢,利用大型語言模型的力量來理解上下文並提供相關信息。

要在 Vectorshift 中建立一個自動回應電子郵件的管線,我們需要兩個輸入:傳入電子郵件的電子郵件地址和電子郵件內容。這將允許我們理解用戶的查詢並提供相關回應。

首先,我們將設置一個大型語言模型來根據電子郵件內容生成電子郵件回應。我們將使用預先準備好的系統提示和提示來指導模型生成回應。此外,我們將利用 Vectorshift 文檔向量存儲來為模型提供上下文參考。

接下來,我們將與 Gmail 集成以創建草稿電子郵件。我們將把原始發件人的電子郵件地址連接到收件人欄位,並將語言模型生成的回應連接到電子郵件內容。我們也可以設置一個佔位符主題,如「對 Vectorshift 查詢的回應」。

最後,我們將設置一個自動化來在收到新電子郵件時觸發這個管線。我們將把發件人電子郵件和電子郵件內容連接到管線中的相應輸入節點,然後部署自動化。

現在,每當收到新電子郵件時,管線就會自動生成回應並在 Gmail 中創建一封草稿電子郵件,準備發送。

我們在這個視頻中構建的管線展示了如何使用 Vector Shift 平台創建自動化電子郵件回應系統。通過利用大型語言模型並與 Gmail 集成,我們可以高效地回應傳入的電子郵件,無需人工干預。

這個管線的關鍵組件包括:

1. 電子郵件地址輸入: 捕獲發件人的電子郵件地址,用作自動回應的收件人。
2. 電子郵件內容輸入: 提取電子郵件內容,為語言模型提供上下文。
3. 大型語言模型: 使用預訓練的模型根據電子郵件內容生成相關和有信息的回應。
4. 向量存儲集成: 訪問 Vector Shift 文檔,為語言模型提供額外的上下文和信息。
5. Gmail 集成: 自動創建包含生成回應的草稿電子郵件,並發送給原始發件人。

這個管線可以輕鬆定制和擴展,以處理各種用例,如客戶支持、銷售查詢或任何可以通過自動化電子郵件回應來提高效率和響應能力的情況。

通過利用 Vector Shift 平台的力量,您可以構建強大和可擴展的自動化解決方案,簡化您的工作流程,提高整體生產力。