KI für MARKETING UND BUSINESS: Meistern Sie KI-Automatisierung und KI-Agenten mit n8n

1. Einführung: Vielen Dank und herzlichen Glückwunsch zu diesem Kurs. KI-Automatisierung und Agentic AI. Wenn Sie schon immer wiederkehrende Aufgaben automatisieren, Ihre Arbeit rationalisieren oder lernen wollten , wie Sie KI-Agenten einsetzen können, um die komplexen, zeitaufwändigen Teile Ihres Unternehmens für Sie zu erledigen , sind Sie hier In diesem Kurs erfahren Sie, wie Sie intelligente KI-Workflows und autonome Agenten erstellen intelligente KI-Workflows und , die reale Prozesse verwalten können. So sparen Sie Zeit, reduzieren Fehler und können sich auf die Arbeit konzentrieren, die am wichtigsten ist In diesem Kurs führen wir Sie Schritt für Schritt durch den Prozess der Gestaltung, Erstellung und Implementierung von Erstellung und Implementierung KI-Automatisierungsworkflows, die in Ihrem Namen denken, planen und handeln können . Am Ende werden Sie in der Lage sein, KI-Systeme zu entwickeln, die Zeit sparen, die Effizienz steigern und Ihnen in Ihrer Karriere oder Ihrem Geschäft Geld einbringen. Fangen wir schnell mit einem Beispiel aus der Praxis an. Stellen Sie sich vor, Sie verwalten den täglichen Betrieb einer neuen Produkt- oder Dienstleistungseinführung für ein Unternehmen oder eine Organisation, in der Sie jemals gearbeitet haben. Nehmen wir als Beispiel eine E-Commerce-Marke. Es gibt so viele bewegliche Teile: das Versenden von E-Mails, Erstellen von Marketingkampagnen, Entwerfen von Bildern, das Verwalten von Projekten, Verfolgen von Finanzen, das Beantworten von Kundenanfragen, Analysieren der Leistung und das Planen der nächsten Schritte. Es ist überwältigend, richtig. Stellen Sie sich nun vor , KI-Agenten würden all diese Aufgaben für Sie übernehmen und E-Mails, Kampagnen, Imagegenerierung, Projektpläne, Kundensupport, Finanzprognosen und Verkaufsanalysen intelligent automatisieren Imagegenerierung, Projektpläne, Kundensupport, Finanzprognosen und Verkaufsanalysen dabei nahtlos aufeinander abstimmen Ein Agent kümmert sich um Design und Inhaltserstellung, ein anderer kümmert sich um die Projektplanung Ein Marketingagent startet Kampagnen. Ein Kundenbetreuer beantwortet Anfragen sofort, und ein Finanzagent prognostiziert Umsatztrends All diese Agenten arbeiten zusammen, um ein vollständig integriertes System zu schaffen , das autonom läuft, und genau das werden Sie gleich lernen Wir beginnen mit den Grundlagen der KI-Automatisierung, einschließlich der Erstellung Ihrer ersten Workflow-Automatisierung in NAN und der Einrichtung Ihrer Umgebung Sie auch, was KI-Agenten sind und wie sie alles verändert haben , von der administrativen Arbeit bis hin zur Entscheidungsfindung und Verwaltung Von dort aus tauchen Sie in praktische Demos ein, erstellen Ihren ersten automatisierten Workflow und kombinieren dann Workflows zu leistungsstarken Systemen, die einer einfachen Idee eine orchestrierte Komplettlösung für fast jedes Produkt oder jede Dienstleistung machen können eine orchestrierte Komplettlösung für fast jedes Produkt oder jede Dienstleistung Sie lernen, wie Sie Workflows für fast alles erstellen , was Sie wollen Eine Automatisierung von Formular zu E-Mail, die sich wiederholende interne E-Mails an einen Produktdesign-Agent , der automatisch Designs auf der Grundlage Ihrer Markenrichtlinien generiert , an einen Projektplanungsagenten, der Projektpläne erstellt und sie direkt an Tools wie Jira oder Microsoft Project sendet , alles aus nur wenigen Erfahren Sie auch, wie Sie einen Agenten für Social-Media-Kampagnen einrichten, automatisch Beiträge und Kampagnen in sozialen Medien generiert und diese auf Plattformen wie LinkedIn und Instagram veröffentlicht , entweder von einer einfachen Aufforderung aus oder nach einem automatisierten Zeitplan Und Sie werden sehen, wie einen Kundensupport- oder Kundenerlebnisagenten einrichten, Kundenfragen sicher und präzise beantwortet und präzise Ihr internes Wissen einsetzt. Und das ist erst der Anfang Unterwegs lernen Sie wichtige Architekturen, Muster und Prinzipien wie Model Context Protocol, MCP, Retrieval, Augmented Generation, RAG und Prompt Engineering kennen Muster und Prinzipien wie Model Context Protocol, MCP, Retrieval, Augmented Generation, und lernen, wie Sie KI-Agenten entwerfen, die gemeinsam argumentieren, zusammenarbeiten und komplexe Probleme lösen können , zusammenarbeiten und komplexe Probleme lösen Während des gesamten Kurses werden Sie an Projekten arbeiten , die reale geschäftliche Herausforderungen widerspiegeln Am Ende werden Sie selbstbewusst Automatisierungspipelines und Agentic KI-Systeme aufbauen Automatisierungspipelines und Agentic KI-Systeme denen Sie Aufgaben verwalten, Entscheidungen treffen und echte Geschäftsergebnisse erzielen können . So sparen Sie sich stundenlange manuelle Arbeit und erhöhen gleichzeitig erhöhen Bei der KI-Automatisierung von Agentic geht es nicht nur darum, Tools miteinander zu verbinden. Es geht darum, intelligente Systeme zu schaffen, die denken, handeln und sich kontinuierlich selbst optimieren können , handeln und sich kontinuierlich selbst optimieren Also bleib bei mir und experimentiere nebenbei. Und am Ende dieses Kurses werden Sie genau wissen, wie Sie KI-Automatisierung und Agentic AI einsetzen können, um Zeit zu sparen, die Hebelwirkung zu erhöhen und mehr Geld zu verdienen, während Sie gleichzeitig Ihre Arbeit automatisieren Lassen Sie uns also anfangen. 2. So erstellen Sie Ihr N8N-Konto: Die n8n-Website, und wir sind dabei, loszulegen und n8n einzurichten, damit wir mit der Erstellung einiger Workflows beginnen können und n8n einzurichten, damit wir mit der Erstellung einiger Workflows beginnen können . Zuallererst machen wir uns auf den Weg, wir können entweder hier oben mit Get Started klicken oder wir können hier klicken, Get Ich werde auf „Kostenlos starten“ klicken . Als Nächstes werden Sie aufgefordert, einige Informationen einzugeben. Und klicken Sie auf Kostenlose 14-Tage-Testversion starten. Und so stellt es uns jetzt ein paar Fragen zu unserem Unternehmen, nur um loszulegen. Ich würde Produkt- und Designteam sagen weil wir ein Produkt entwickeln, obwohl ein gewisses Maß an Technik erforderlich ist und viele dieser Bereiche betroffen sind. Wir werden E-Commerce-Unternehmen sagen, weil wir verschiedene Produkte verkaufen , die unter E-Commerce fallen. Auch wenn dieses Beispiel für jemanden gilt, der nicht so technisch versiert ist, gehen wir davon aus, dass wir von all diesen Technologien am besten mit dem Schreiben von JavaScript-Funktionen vertraut sind . Ich persönlich bin ziemlich technisch, aber ich werde all meine Beispiele auf jemanden aufbauen , der nicht so technisch ist. Also machen wir damit weiter. Als Nächstes wirst du gefragt, ob du Teammitglieder in deinen Workspace einladen möchtest. Das könnten wir in der Realität für den Rest des Teams tun . Aber um anzufangen, überspringe ich das einfach . Und jetzt sind wir bereit zu gehen. Wir werden dieses Intro-Video bekommen, aber da ich das Intro für dich machen werde, können wir einfach mit der Automatisierung beginnen . Und wir sind dabei 3. Überblick über Canvas und Menüs: Wir sind angemeldet. Was wir vor uns sehen, ist, dass diese Bereiche hier uns ein wenig willkommen heißen. Da steht: Erstelle deinen ersten Workflow. Wir können entweder bei Null anfangen oder einen KI-Workflow ausprobieren. Klicken wir auf „Von vorne beginnen“. Da hast du's. Da sind wir jetzt bei der Leinwand. Lassen Sie uns schnell durchgehen, was auf der Leinwand zu tun hat und was sie vor uns hat. Das Erste, was Sie hier sehen können, ist, Ihren ersten Schritt hinzuzufügen. Was wir nun auf der Leinwand haben, ist die Möglichkeit, unseren Workflow zu erstellen. Unser Workflow wird hier von links nach rechts verlaufen. Der Workflow besteht aus einer Reihe von Schritten, die uns von unserem Ausgangspunkt, unserem Auslöser, zu unserem Ziel führen. Auf diese Weise können wir unseren ersten Schritt hinzufügen. Aber bevor wir darauf eingehen, werde ich kurz darauf eingehen, was in der Leinwand enthalten ist, was wir hier sehen, wie wir sie verwenden würden. Ganz oben steht „ Mein Workflow“, was der Name des Workflows ist. Wir können ihm hier einen Namen geben, zum Beispiel Passion Sports Workflow. Und wenn wir dann oben weitermachen, können wir veröffentlichen. Es wird automatisch gespeichert. Was wir hier haben, ist die Geschichte. Wenn wir darauf klicken. Wenn wir Änderungen an unserem Workflow vornehmen, können wir den Versionsverlauf sehen, der es uns ermöglicht , einen Rollback oder einen weiteren Vorgang durchzuführen. Da sind wir wieder. Dann können wir in dieser Dropdownliste den Workflow duplizieren, herunterladen, teilen, Besitzer ändern, umbenennen, Eingabe aus einer URR, Eingabe aus einer Datei, dann können wir auch hier auf unsere Einstellungen für den Workflow zugreifen hier auf unsere Einstellungen für den Workflow Das sind Dinge, die wir zu einem späteren Zeitpunkt besprechen können. Hier haben wir die Möglichkeit, das Nodes-Panel zu öffnen. Das ist genauso, wie wir hier hingehen und unseren ersten Schritt erstellen, er öffnet das Node-Panel. Wenn wir hierher gehen, öffnen wir auch das Node-Panel. Es macht das Gleiche. Jetzt werden die Komponenten, Teile und Apps, die wir aneinanderreihen, um das zu erstellen was wir in unserem Workflow erstellen möchten , Knoten genannt. Wenn wir hier klicken, erhalten wir eine Liste von Knoten, aber es gibt uns einige Überschriften, die uns helfen , diese Knoten zu finden Als Erstes lösen wir unseren Workflow aus. Deshalb heißt es: Was löst diesen Workflow aus? Ein Trigger ist ein Schritt, der Ihren Workflow startet. Jetzt können Sie entweder diese Menüelemente verwenden. Wenn Sie beispielsweise Ihren Workflow auslösen möchten, beginnen Sie immer dann, wenn Ihnen jemand eine Chat-Nachricht sendet, Sie möchten etwas tun klicken dann auf Chat-Nachricht. Wenn Sie möchten, dass es immer dann der Fall ist, wenn jemand Informationen in ein Formular eingibt, dann wählen Sie „ Formular einreichen“ usw. Wenn Sie auf eine Schaltfläche klicken und sie selbst auslösen möchten , wählen Sie Manuell auslösen Dies ist die Liste der verschiedenen Auslöser. Sobald Sie einen Auslöser ausgewählt haben, können Sie andere Dinge tun und andere Ereignisse ausführen. Sie können gefunden werden, nachdem Sie Ihren Auslöser ausgewählt haben. Nehmen wir an, wir lösen manuell aus. Dann klicken wir auf diese Plus-Schaltfläche. Wir würden wählen, was wir als Nächstes tun wollen. Es gruppiert sie dann nach dem, was als Nächstes passiert. Es gruppiert sie in Knoten, die durch bestimmte Themen, KI-Knoten und Aktionen in Apps miteinander verknüpft sind. Das bedeutet, etwas in einer App oder einem Dienst wie Google Sheets, Telegram oder Notion zu tun , eine Datentransformation, einen Flow, was bedeutet, den Flow zu verzweigen, zusammenzuführen oder zu wiederholen. Wenn Sie etwas haben das Sie bereits einen Workflow erstellt haben, möchten Sie es vielleicht eine bestimmte Anzahl von Wiederholungen wiederholen oder Sie möchten vielleicht an einem bestimmten Punkt loslegen oder andere Dinge tun. Sie würden diesen Ablauf hier wählen. Er bietet Ihnen eine Reihe von Gruppierungen. Aber was ich gerne mache, sobald ich weiß, was ich tun möchte, kannst du hier danach suchen, Knoten durchsuchen Nehmen wir an, ich möchte eine E-Mail über Outlook versenden , ich würde sie eintippen. Outlook. Dann kann ich in Outlook eine Reihe verschiedener Aktionen auswählen. Wenn ich weiß, dass ich eine E-Mail per Gmail senden möchte, gebe ich Gmail ein. So können Sie finden, was Sie wollen. Welchen Knoten Sie auch immer verbinden möchten, Sie können ihn auch einfach per Suche finden Wir werden etwas tiefer auf die genauen eingehen, die wir in diesem Training verwenden werden Das macht das Plus. Es öffnet Knoten, das Knoten-Panel, in dem Sie einen Knoten auswählen können. Die Suche ermöglicht es Ihnen zu suchen. Da hast du's. Du kannst deine Nodes auch auf diese Weise immer noch finden und auch nach anderen Dingen suchen. Das sind Notizen. Manchmal benötigen Sie einige Informationen zu Ihrem Arbeitsablauf. Sie würden hier klicken, Ihre Notiz an eine beliebige Stelle ziehen, und dann können Sie einige Notizen dazu und mehr dazu hinzufügen , möglicherweise zu einem späteren Zeitpunkt. Und das steuert tatsächlich das Seitenmenü. Klicken Sie darauf. Dort öffnet es sich ein wenig, das Seitenmenü, und das schließt das Seitenmenü, je nachdem, was Sie tun möchten. Wenn du hier klickst, ist das KI. Wo auch immer Sie dieses Symbol sehen, es steht für KI. Und das können Sie verwenden, um Fragen zu stellen. Wenn ich zum Beispiel ein Problem in meinem Workflow habe und nicht weiß, wie ich es beheben kann, frage ich hier, ob ich nur wissen möchte, wie ich anfangen soll. Ich könnte es fragen, wie man einen Workflow erstellt , der eine E-Mail sendet. Da hast du's. Da geht es darum , wie man denkt. Es werden ein paar Knoten auf der Arbeitsfläche platziert, und hier steht, wie Sie im Workflow-Konfigurationsknoten die Platzhalter durch Ihre E-Mail-Adresse ersetzen und auf Workflow ausführen klicken Lassen Sie mich wissen, wenn Sie etwas anpassen möchten. Es hat uns die ersten Fortschritte bei der Erstellung eines Workflows gegeben , den wir per E-Mail versenden Natürlich weiß es nicht genau, welche E-Mail wir senden möchten, wir müssten die Lücken ausfüllen Aber sehr schnell wurde uns nicht nur gesagt, wie man es einrichtet und wie man es macht, sondern es hat es tatsächlich für uns erledigt, es ist quasi erledigt für Sie Wenn Sie jemals Zweifel oder ganz schnell loslegen möchten, können Sie auf die AI-Schaltfläche klicken. Und das ist so ziemlich alles. Ich werde das Menü hier schließen. Auf der linken Seite können wir wieder expandieren. Wir haben einen Überblick, was, wenn ich das schnell speichere, einen Überblick über all die verschiedenen Workflows ist einen Überblick über all , die wir erstellt haben, persönliche Workflows, die sich in unserem persönlichen Bereich befinden. Wir können andere Projekte erstellen. Dies ist unser persönlicher Projektraum, aber wir könnten auch andere Projekte erstellen und andere Workflows erstellen. Deshalb sind sie in persönliche Bereiche unterteilt, und dann können wir mehr. Es ermöglicht Ihnen auch, hier einen neuen Workflow zu erstellen. Wenn ich darauf stoßen würde, würde das einen weiteren Workflow in unserem persönlichen Bereich schaffen . Wenn wir jetzt wieder in den Workflow zurückkehren , haben wir auf der linken Seite auch ein Admin-Panel, in dem wir verschiedene Dinge konfigurieren können , zu denen wir zu einem späteren Zeitpunkt kommen können. Wir haben die Vorlagen, die im Wesentlichen für Sie fällig sind, damit Sie wirklich schnell mit der Erstellung von Workflows beginnen können. Zum Beispiel haben wir Google Trends verfolgen, Daten lokal mit aussagekräftigen Daten suchen, MCP und KI-Analysen Hier finden Sie für die Suchmaschinenoptimierung optimierte Produktbeschreibungen für Shopper Fi und fertige dumme Vorlagen für Sie Wir haben auch Einblicke, also verschiedene Statistiken, die viel sinnvoller sobald Sie mit der Durchführung Ihres Workflows beginnen, tägliche Statistiken über Ihre Sie können hier auf Hilfe zugreifen. Auch wenn ein Großteil davon über die KI-Option zugänglich ist , die ich Ihnen gezeigt habe, können Sie hier direkt auf die Dokumentation zugreifen. Und wenn es bestimmte Dinge gibt , von denen Sie wissen, dass Sie sie finden möchten, Sie wissen, dass sie sich in diesem Menü befinden, können Sie direkt hier weitergehen. Der Rest sind Einstellungen für jeden der verschiedenen Bereiche, persönliche Benutzer, Projektrollen, Umgebungen usw., Dinge, auf die wir zu einem späteren Zeitpunkt zurückkommen können Am Anfang ist es immer gut, ganz einfach anzufangen. Aber zumindest kennst du deine Umgebung. Wenn wir zurück nach oben gehen und dann in den Passionssport-Workflow gehen , möchten Sie vor allem wissen, dass er normalerweise automatisch gespeichert wird . Was Sie tun möchten, ist, dass Sie einen Workflow vollständig ausführen können , indem Sie auf diese Schaltfläche klicken Aber wir wollen, dass wir, wenn wir hier doppelt klicken, einen Schritt ausführen Jeder dieser Knoten zählt als Schritt. Und wenn ich einfach diesen Schritt ausführen möchte, kann ich auf Go in und dann auf Execute step (Schritt ausführen) doppelklicken. Und das Schöne daran ist, dass der Workflow so funktioniert jeder Knoten Informationen vom vorherigen Knoten übernimmt. Wir wollen diesen Schritt ausführen, sicherstellen, dass er funktioniert, und wir werden die Ausgabe dieses Schritts sehen. Sie können hier sehen, dass es sich um ein Ausgabefenster handelt, und wir werden sehen, welche Ausgabe aus diesem Schritt resultiert. Daher wissen wir, welche Eingabe in diesen Schritt einfließen wird. Wenn Sie hier doppelklicken, können wir sehen, dass es eine Eingabeseite und eine Ausgabeseite gibt. Und was passieren wird, ist, wenn wir diesen Knoten ausführen, werden wir die Ausgabe sehen. Wir können überprüfen, was eingeht, und das sagt uns was wir tun können, bevor wir zum nächsten Schritt übergehen, und das alles wird viel klarer werden. Wenn wir jedoch den gesamten Workflow ausführen möchten, können wir auf Workflow ausführen klicken. Hier unten haben wir die Möglichkeit, hinein- und herauszuzoomen. Wenn Sie darauf klicken, wird es entsprechend vergrößert. Es stellt sicher, dass bei einem riesigen Arbeitsablauf alles auf Ihre Leinwand passt. Und hier können wir etwas aufräumen. Wenn es Dinge gibt , die wir nicht brauchen oder Dinge, die nicht miteinander verbunden sind, dann wollen wir sie aufräumen. Das wird uns dabei helfen. Wir haben hier auch Logs, die uns darüber informieren, ob wir unterwegs Fehler und Warnungen hatten werden hier aufgelistet und es hilft uns, alle Probleme, Warnungen oder ähnliches hier im Auge zu behalten . Das ist deine Leinwand. Und wir müssen uns daran erinnern, dass das Ziel des Spiels darin besteht, einen Workflow zu erstellen , der von Auslöser zum Endprodukt oder Endpunkt führt. Und dann können wir auf diese Weise alles automatisieren , was wir wollen. Noch bevor wir KI-Agenten einbeziehen, können wir unsere Arbeitsabläufe innerhalb unseres Unternehmens automatisieren und uns so helfen, produktiver und weitaus effizienter zu werden. Der nächste Schritt besteht nun darin, mit der Erstellung unseres ersten Workflows zu beginnen , und das werden wir in den kommenden Lektionen tun. 4. Automatisieren von E-Mails aus einem einfachen Formular: Okay, in dieser Lektion werden wir eine einfache, aber extrem leistungsstarke Automatisierung entwickeln aber extrem leistungsstarke Automatisierung , die unseren gesamten Workflow mit nur einer Aktion startet . Wir werden einen Workflow erstellen, bei dem eine neue Produktidee eingereicht wird und automatisch eine klar strukturierte E-Mail an alle Manager gesendet wird, sodass jeder genau weiß, was als Nächstes zu tun ist, ohne dass Besprechungen, Slack-Pings oder manuelle Folgemaßnahmen erforderlich eine neue Produktidee eingereicht wird und automatisch eine klar strukturierte E-Mail an alle Manager gesendet wird eine klar strukturierte E-Mail an alle Manager sodass jeder genau weiß, was als Nächstes zu tun ist, ohne dass Besprechungen, Slack-Pings oder manuelle Folgemaßnahmen Diese Art von Automatisierung spart jede Woche Stunden und sorgt für eine sofortige Abstimmung innerhalb des Teams Wir werden also Folgendes verwenden. Der Arbeitsablauf sieht also so aus, dass wir von einer neuen Produktidee zu einer E-Mail an alle Manager übergehen. Warum verwenden wir ihn? Wir verwenden es, um sofort die richtigen Personen zu benachrichtigen und weitere Arbeiten ohne Besprechungen einzuleiten. Und wenn es Besprechungen gibt, dann sind sie notwendig. Sie sind nicht nur dazu da, Informationen zu kommunizieren. Solche Workflows werden also häufig für die Kommunikation von Produktideen, Kampagneneinführungen, internen Anfragen, Genehmigungen, Übergaben oder allem, was für eine Reihe von Personen in Ihrem Team oder Ihrer Organisation gilt , verwendet werden also häufig für die Kommunikation von Produktideen, Kampagneneinführungen, internen Anfragen, Genehmigungen, Übergaben oder allem, was für eine Reihe von Personen in Ihrem Team oder Ihrer Organisation gilt , oder allem, was für eine Reihe von Personen in Ihrem Team oder Ihrer Organisation gilt , die dann versendet werden können, damit die Mitarbeiter von einer einzigen Mitteilung aus gleichzeitig mit der Arbeit beginnen einer einzigen Mitteilung aus gleichzeitig mit der Arbeit Der Workflow dient also als Startauslöser für alles, was folgt: Design, Planung, Marketing, Betrieb, Finanzen und alles andere, was in einem Unternehmen getan werden muss . Was Sie hier sehen können ist das Formular, das wir erstellen werden. Dies wird als Formular für neue Produktideen von Passion Sports bezeichnet und ist ein Formular, um eine neue Produktidee beim Passion Sports Managementteam einzureichen . Was wir hier haben, ist, dass jeder, der das einreicht, bereits Besprechungen hatte Sie haben herausgefunden, dass sie eine neue Produktidee entwickeln wollen oder dass sie sehr, sehr schnell einen Machbarkeitsnachweis erstellen wollen, indem sie das Produkt schnell weiterentwickeln Also wollen sie Schlüsselpersonen, allen beteiligten Führungskräften, den Namen der Idee, eine Beschreibung der neuen Idee und der Kategorie zukommen lassen allen beteiligten Führungskräften, den Namen der Idee, . Also stellt diese Firma nur Trainingsanzüge oder T-Shirts her. Wir möchten, dass es sich an eine bestimmte Zielgruppe richtet entweder an Unternehmen oder Verbraucher, die Priorität liegt, unabhängig davon, ob es sich um eine niedrige, mittlere oder hohe Zielgruppe handelt , damit sie wissen, womit sie zurechtkommen müssen wobei die Priorität liegt, unabhängig davon, ob es sich um eine niedrige, mittlere oder hohe Zielgruppe handelt , damit sie wissen, womit sie zurechtkommen müssen und wie schnell. Eine Grundsatzrede dazu und dann Anlagen, in der Regel einige Beispiele für die Art von Produkt, das hergestellt werden soll, oder irgendwelche Schemata oder Dinge, die dem Team helfen werden Und das wird jetzt automatisch an alle Manager oder alle betroffenen Teams oder Personen gesendet automatisch an alle Manager oder alle betroffenen Teams oder Personen und hält alle auf dem Laufenden Lassen Sie uns also weitermachen und einen Workflow erstellen, der das, was in diesem Formular steht, in einer E-Mail versendet. Also hier sind wir im Übersichtsbereich. Das erste, was wir tun werden, ist also einen Workflow zu erstellen. Also klicken Sie dort oben auf Workflow erstellen. Der erste Schritt wird also sein, was diesen Workflow tatsächlich auslöst. Und was wir wollen, ist auf den ersten Schritt zu klicken und dann das Formular einzureichen weil dadurch die Webformulare in NN generiert werden und wir dann die Antworten an den Workflow oder an den E-Mail-Schritt weiterleiten können . Klicken Sie also zunächst auf „Formular einreichen“. Deshalb werden wir keine Authentifizierung haben. In diesem Fall nennen wir es das Ideenformular für neue Produkte aus Leidenschaft. Und dann werden wir es kurz beschreiben, nur um zu sagen, was genau dieses Formular macht. Wir haben also gesagt, dass wir jedem Mitglied des Teams die Möglichkeit geben werden, eine neue Produktidee einzureichen , die schnell in einen Machbarkeitsnachweis oder ein echtes Produkt umgewandelt werden kann . Und so fügen wir jetzt die Formularelemente hinzu. Wir werden jedes der Elemente hinzufügen, die wir benötigen, um die Informationen zu vermitteln, die die Manager benötigen, um den Prozess der Erstellung eines Machbarkeitsnachweises einzuleiten oder schnell ein echtes Produkt zu erstellen. Also geben wir ihm zunächst einen Titel. Wir werden ihm einen Texttitel geben und wir möchten, dass er erforderlich ist. Dann wollen wir eine Beschreibung dessen, was das Produkt ist. Es wird ein bisschen größer sein, also machen wir daraus einen Textbereich. Und das ist erforderlich. Wir wollen dann eine Kategorie für das Produkt. Und statt Text wird dieser eine Dropdownliste sein. Es wird also eine Liste mit verschiedenen Werten sein , wir haben nur Produkte in bestimmten Kategorien. Der Standardwert, lassen Sie uns ein T-Shirt daraus machen, und Sie können zwischen T-Shirt oder Trainingsanzug wählen T-Shirt oder Trainingsanzug Und lassen Sie uns tatsächlich den Standard-Trainingsanzug , weil wir ihn höchstwahrscheinlich verwenden werden, also machen wir uns das Leben leichter . Das ist ein Pflichtfeld zwei. Als Nächstes möchten Sie ein Ziel hinzufügen, und das wird ebenfalls eine Drop-down-Liste sein. Und einer Zielgruppe geben wir standardmäßig den Wert Verbraucher. Und die Optionen werden ein Verbraucher sein. Sie können ein Verbraucher oder ein Unternehmen sein, und das ist ein Pflichtfeld. Sie entscheiden also entweder, ob dieses Produkt für Verbraucher oder für Unternehmen bestimmt ist. Als Nächstes wollen wir dem Produkt Priorität einräumen, eine Priorität, und das wird wieder eine Drop-down-Liste sein. Wir wählen nur aus bestimmten Werten hoch, mittel oder niedrig). Das ist auch erforderlich. Es wird also standardmäßig auf Medium gesetzt. Dann haben wir ein weiteres Feld für einige wichtige Hinweise. Dies ist ein Text für den Fall, dass derjenige, der diese Produktidee einige Anmerkungen zum Produkt hinzufügen möchte, Dinge, an die wir uns erinnern sollten. Ich habe es zu einem Textbereich gemacht, es könnte etwas mehr Text enthalten als nur ein einfaches Lehrbuch, und es wird keine Standardwerte oder Platzhalter Es wird also einfach von demjenigen ausgefüllt, der etwas einreicht, und es ist ein Und das Letzte, was wir brauchen ist, dass wir einige Anlagen benötigen, und das werden Bilder sein, die erklären, was die Idee für das Produkt ist Und dafür wählen wir Datei. mehrere Dateien zulassen werden mehrere Dateien zulassen, falls es viele Bilder von einem T-Shirt oder Trainingsanzug , die der Einreichende zeigen möchte, und wir werden das auch zu einem Pflichtfeld machen. Nachdenken über Keynotes ist also das Einzige, was wir nicht wollen. Also werde ich das Häkchen entfernen, weil es vielleicht nichts mehr dazu zu sagen gibt. Und das war's Und sobald Sie das getan haben, gibt es noch andere Dinge, die wir festlegen könnten. Also gibt es hier Einstellungen. Aber hier gibt es nichts, was wir für den Zweck dieses Workflows festlegen müssen , also belasse ich das und wir können uns zu einem späteren Zeitpunkt damit befassen. Die andere Sache, die Sie beachten sollten, ist, dass es oben eine Test-URL und eine Produktions-URL gibt. Das sind also die Links , über die wir unser Formular tatsächlich testen werden. Während wir uns im Testmodus befinden und nur sicherstellen, dass der Workflow funktioniert, verwenden wir die Test-URL. Und wenn wir live gehen und jeder im Unternehmen sie verwenden möchte, verwenden wir diese Produktions-URL, sodass wir isoliert testen können, bevor wir live gehen. Jetzt müssen wir nur noch, und wenn wir das tun, wird uns das Formular angezeigt, in dem wir tatsächlich mit der Ausführung unseres Tests beginnen können. Also lass uns gehen. Da hast du's. Das scheint also mit unseren Fehlern angefangen zu haben . Und das ist unser Formular. Passionssport, neue Produktideen, ermöglichen es jedem Mitglied des Teams eine neue Produktidee einzureichen, die schnell in einen Machbarkeitsnachweis oder ein echtes Produkt umgewandelt werden kann . Also werde ich diesen Test jetzt durchführen. Also geben wir ihm zunächst einen Titel. Jetzt werden wir hier einen speziellen Trainingsanzug kreieren . Also werde ich es nennen. Also nennen wir es den KI-Trainingsanzug, 2026, die Beschreibung Es handelt sich also um einen Trainingsanzug, der mithilfe generativer KI und der Empfehlungen unserer treuen Kunden entwickelt wurde und der Empfehlungen unserer treuen Kunden Die Kategorie ist Trainingsanzug, der bereits für uns ausgewählt wurde. Die Zielgruppe ist der Verbraucher, nicht das Unternehmen, das bereits ausgewählt wurde Priorität, sagen wir, das ist hoch, wir wollen das und die Keynotes so schnell wie möglich erledigen Wir geben hier also nur zwei Kriterien an: Der Trainingsanzug sollte auf einer Publikumsforschung und auf der Marke basieren Abgesehen davon, sonst nichts. Und dann geben wir ein Beispiel für den Trainingsanzug. Zufällig haben wir einen hier und da ist er. Das ist beigefügt. Lassen Sie uns also diese neue Produktidee einreichen. Und da haben Sie's, damit wir sehen können, ob wir die Antwort erhalten haben. Das Formular wurde eingereicht, Ihre Antwort wurde aufgezeichnet. Also wenn wir jetzt zurückgehen. Wenn wir jetzt zu Night N zurückkehren, nachdem wir das Formular abgeschickt haben, können wir sehen, dass es auf der Ausgabeseite einige Ausgaben gibt. Wenn Sie sich erinnern, gibt es Eingabe und Ausgabe. Die Eingabe kam tatsächlich aus dem Formular, als wir es ausgeführt haben, und ich habe es eingereicht, und die Ausgabe ist hier. Wenn wir also hinschauen, können wir sehen , dass es verschiedene Tabs gibt. Wir befinden uns derzeit im Binär-Tab, und das zeigt, dass wir Anlagen haben, und das ist die Manikin-Datei . Ich habe hochgeladen Und dann hast du auch dieses Schema, das im Grunde genauso wie in einer Datenbank normalerweise verschiedene Spalten oder Felder oder verschiedene Informationen hat. Sie können die verschiedenen Informationen, die eingereicht wurden, den Titel, die Beschreibung, die Kategorie, Zielgruppe und die wichtigsten Keynotes sehen, und Sie können ihre Details an der Seite hier in Grau Und dann ist „Anlagen eine Liste aller Anlagen, die wir hinzugefügt haben, und Sie können sehen, dass es ein Passion Track Suit Mannequin gibt Dort wird uns die Größe mitgeteilt, wann es eingereicht wurde. Also gute Informationen. Siehe in Schemaform in Tabellenform genau die gleichen Informationen in JSON-Form. Und wenn Sie ein Entwickler sind, sind Sie mit der JSON-Form vertraut. Es ist also in JSON-Form strukturiert, und das ist eine einfache Möglichkeit Informationen über das Internet zu senden, die wir zu einem späteren Zeitpunkt eingehen können. Und dann, wie ich bereits sagte, die binäre Form, was im Grunde bedeutet, dass wir eine Datei angehängt haben , die aus Daten besteht, und das ist dieser Passionstrack Sutmniin JPEG Wir haben also eine Bilddatei angehängt und es zeigt nur, dass sie als Daten angehängt wurde Der erste Teil unseres Workflows funktioniert. Der nächste Teil besteht darin, diese Informationen tatsächlich per E-Mail an alle Manager zu senden diese Informationen tatsächlich per E-Mail . Also lass uns das machen. Also, wenn wir außerhalb dieses Fensters klicken und zurück zum Canvas gehen. Was wir jetzt tun wollen, ist das, was wir getan haben, indem wir ausgeführt haben, dass wir bewiesen haben, dass wir alle Informationen aus einem Formular erfassen können . Und diese Leitung ist ein Konnektor , der uns zum nächsten Knoten führt. Was wir jetzt also entscheiden müssen, ist, was wir mit diesen Informationen und diesen Daten machen wollen , also machen wir Clip Plus. Und wir können hier die App finden, die wir wollen. Also klicken wir zum Beispiel auf die Action-App, die uns eine ganze Reihe von Apps zeigt , die anhand der Daten, die hier herauskommen , Maßnahmen ergreifen können . Aber was ich gerne mache, weil ich genau weiß, was ich brauche, suche ich immer gerne danach. Also werde ich auch ab diesem Zeitpunkt einfach nach Outlook suchen. Stellen Sie sich vor, Sie hätten ein Outlook-Konto und möchten es auf diese Weise versenden Sie können einfach nach Outlook suchen und Microsoft Outlook auswählen. Wenn Sie ein Gmail-Konto haben und es auf diese Weise versenden möchten, geben Sie einfach Gmail ein. Also bleibe ich bei Outlook. Da ist es. Und was Sie tun möchten, ist zunächst auf Outlook zu klicken, und es werden Ihnen all die verschiedenen Aktionen angezeigt, die Sie mit Outlook ausführen können. Schauen wir uns diese also an. Sie können einen Kalender erstellen, einen Kontakt erstellen. Aber wir wollen eine Nachricht senden. Jetzt sehen wir uns die Nachrichtenaktionen an und klicken auf Nachricht senden Dadurch wurde der Nachrichtenknoten nun zum Canvas-Bereich hinzugefügt. Wenn wir also zum Canvas zurückkehren, werden Sie sehen, dass sich dort ein Nachrichtenknoten befindet, und das Fenster wurde gerade für uns geöffnet. Wenn wir also zu diesem Fenster zurückkehren wollen, doppelklicken wir einfach. Und wir können jetzt auf der linken Seite sehen, Sie können sehen, dass dies das hat, was wir gezeigt haben. Es zeigt also, welche Daten eingegeben werden, und das habe ich Ihnen vorhin gezeigt. Dieses Formular, und es gibt dort auch eine Binärdatei. Und auf der rechten Seite wird ausgegeben, und da ist noch nichts weil wir diesen Schritt noch nicht ausgeführt haben. Jetzt müssen Sie als Erstes die Anmeldeinformationen angeben, mit denen eine Verbindung hergestellt werden soll Mit anderen Worten, Sie melden sich bei Outlook mit dem Konto an , das Sie verwenden werden Ich habe bereits ein Konto, aber Sie gehen rein, erstellen einen Berechtigungsnachweis und ich habe AWoth ausgewählt Wenn du dich also dafür entscheidest , kannst du dich einloggen , um mein Konto zu verbinden Sie können sich dann anmelden und das Konto schließen , zurückkommen und einfach das richtige Konto auswählen. Jetzt können Sie sehen, dass ich hier zwei Konten habe, aber ich werde einfach bei dem bleiben, was ich ausprobiert und getestet habe. Die Ressource, die wir senden wollen, ist also eine Nachricht. Also das ist Anruf, wir belassen es dabei. Der Vorgang ist „Senden“, und dieser Vorgang wird automatisch ausgewählt , da wir die Aktion „Nachricht senden“ ausgewählt haben. Jetzt wählen wir hier in den beiden Feldern aus, an wen wir es senden möchten. Lassen Sie uns zunächst einfach eine E-Mail versuchen, und danach können wir weitere E-Mails hinzufügen. Das ist also unsere erste E-Mail-Adresse , an die wir sie senden werden. Nennen wir den Betreff, also werden wir den Betreff mit der neuen Produktidee beginnen, und dann sollten wir hier den Titel der neuen Produktidee verwenden . Nun, hier werde ich Ihnen zeigen, wie wir Daten vom vorherigen Knoten tatsächlich in diesen Knoten bringen können . Und so übertragen wir Daten zwischen Knoten. Das Schöne an NAN ist, dass alles Drachenfall ist. Wenn ich etwas aus diesen Daten in die Betreffzeile aufnehmen möchte, kann ich es einfach auswählen und hier eingeben. Ich denke, es ist am besten, den Titel der Produktidee , die wir per E-Mail an alle Manager senden möchten , mit hineinzuziehen den Titel der Produktidee , die . Also schnappen wir uns das, bringen es mit, los geht's. Es bringt es als JSON-Parameter ein. Also wird in der E-Mail jetzt „Neue Produktidee stehen und sie wird den Titel der Produktidee haben. Es wird also herauskommen: Neue Produktidee, der KI-Trainingsanzug, 2026 Also das war's. Und jetzt zur Nachricht. Die Nachricht hier ist eine, die ich vorhin gemacht habe. Also los geht's. Also das ist eine Idee für die Produktbotschaft, die ich mir vorhin ausgedacht habe und die ich gerade eingefügt habe Also heißt es, Hallo Team. Eine neue Produktidee wurde eingereicht. Bitte überprüfen Sie die folgenden Details und beginnen Sie mit Ihren jeweiligen Workflows. Deshalb werde ich das ein wenig aktualisieren, um zu sagen, dass wir der Erstellung des Machbarkeitsnachweises für das Produkt beginnen. Die Ideendetails sind also der Titel. Wir füllen sie alle aus wenn ich die Ansicht etwas verkleinere , indem ich die richtigen Daten hierher ziehe. Aber bevor ich das mache, werde ich einfach die E-Mail durchgehen Also heißt es in deinem Namen eingereicht, anstatt das als Information reinzubringen. Ich werde das fest programmieren. Nehmen wir an, alle Ideen gehen über den Geschäftsführer. Ergreifen Sie also bitte die entsprechenden nächsten Schritte in Ihrem Bereich Der Produktmanager verfeinert die Designkonzepte. Projektmanager, Erstellung eines Projektplans und Zuweisung von Aufgaben, Betriebsleiter, Überprüfung der Materialanforderungen für die Beschaffung, Marketingleiter, Planung der Kampagnenressourcen, Kundenerlebnismanager, Notierung potenzieller häufig gestellter Fragen, Finanzmanager, Schätzung der Kosten und der Auswirkungen auf die Kosten, Vertriebsleiter, Vorbereitung der Vertriebsverfolgung und Berichterstattung. Danke. Okay. Also das ist unsere E-Mail. Also alles, was fehlt sind alle Informationen über die Idee. Und wie immer können wir das hineinziehen. Lassen Sie uns also jedes dieser Informationsbits hineinziehen und das, was in den eckigen Klammern steht, durch jedes Informationsbit von links ersetzen den eckigen Klammern steht, durch . Ziemlich einfach. Normalerweise finde ich es schneller, sie alle zu löschen und sie dann alle hineinzuziehen, nachdem ich sie gelöscht habe. Da hast du's. Jetzt haben wir also alle Informationen, die wir benötigen, mit reingezogen Jetzt heißt es hier Anlagen, aber Anlagen werden unterschiedlich behandelt. Da der Anhang nicht in Jason enthalten sein wird, wird er binär sein. Wir behandeln das anders. Also werde ich das entfernen und das wird dort automatisch gespeichert. Und was wir tun werden, ist, ein Feld für Anlagen hinzuzufügen. Fügen Sie also ein Feld hinzu, Anlagen. Und wir fügen es hinzu, indem wir auf Anlage hinzufügen klicken und einen Datenfeldnamen benötigen. Der Datenfeldname wird also derselbe sein wie der Name hier, denn das ist der Name, der dieser Binärdatei gegeben wurde , die unsere Anlagen enthält. Also alles, was wir tun müssen, ist hier buchstäblich Anlagen einzufügen, und das war's. Und das ist alles. Das ist unsere komplette Botschaft. Wenn wir also gehen und auf Schritt ausführen klicken, habe ich anscheinend ein kleines Problem in meinen beiden Feldern. Lass uns einen Blick darauf werfen. Sieht so aus, als ob dieses Semikolon nicht Lass es uns nochmal versuchen. Sagt, Node wurde erfolgreich ausgeführt, und das ist ein gutes Zeichen. Wenn das funktioniert hat, sollte ich eine E-Mail in meinem Posteingang haben, die ungefähr so sollte ich eine E-Mail in meinem Posteingang haben, die aussieht, die alle Informationen aus meinem Formular übernommen und mir diese in einer E-Mail mit einem Anhang der Idee, der Produktidee für den Passionssport-Trainingsanzug, geschickt in einer E-Mail mit einem Anhang der Idee, der Produktidee für den Passionssport-Trainingsanzug, Produktidee für den Passionssport-Trainingsanzug Gehen wir also zu meinem Outlook-Konto und schauen uns das an. Hier sind wir in meinem Outlook-Konto. Es wurde an Produkt, Leidenschaft, Beratung gesendet , also schauen wir uns das an. Und da haben wir's. Hier ist unsere E-Mail. Wir haben hier den Anhang, heißt: Hallo Team, eine neue Produktidee wurde eingereicht. Bitte überprüfen Sie die folgenden Details und beginnen Sie mit der Erstellung des Machbarkeitsnachweises für das Produkt. Einzelheiten zur Idee, Titel des AI Tracksuit 2026, Beschreibung eines Trainingsanzugs, der mit generativer KI entwickelt wurde, und die Empfehlungen, die wir von unseren treuen Kunden gesammelt haben von unseren Die Kategorie lautet Trainingsanzug, Zielgruppe, Kundenpriorität hoch, Keynotes Der Trainingsanzug sollte also auf einer Publikumsforschung basieren. Marke, eingereicht vom Geschäftsführer von Paul Ashun Bitte unternehmen Sie die entsprechenden nächsten Schritte in Ihrer Region, und alle meine verschiedenen Manager sind dort Danke von mir selbst. Eins scheint, ich habe den Namen des Produkts wieder hinzugefügt , also gehen wir zurück und ändern ihn. Aber abgesehen davon freue ich mich sehr , dass wir unsere E-Mail erhalten haben. Also da hast du's. Das ist genau das Problem. Wenn wir das loswerden, können wir loslegen. Also da hast du es. Das ist unser erster Workflow. Warum ist dieser Workflow also wichtig? Nun, es mag wie ein sehr einfacher Arbeitsablauf aussehen, zeigt aber etwas Wichtiges. Ein einziger Auslöser kann dazu führen, dass sich mehrere Personen in Ihrem Unternehmen auf eine Botschaft einigen, die wirklich wichtig ist. Und das bedeutet, dass Sie dies ohne Besprechungen, ohne manuelle Nachverfolgung und mit ohne manuelle Nachverfolgung klarer Verantwortung , wer was je nach Rolle tun muss. Und das ist eine grundlegende Automatisierung, auf die wir später in dieser Schulung KI-Agenten aufbauen werden. Jetzt sind Sie also dran Wählen Sie eine sich wiederholende Herausforderung in Ihrer Karriere, Ihrem Unternehmen oder Projekt und eine, für die eine E-Mail an mehrere Personen gesendet werden muss Und erstellen Sie einen Workflow, der von dem inspiriert ist, was Sie gesehen haben. Beispiele für Inspiration sind: Wenn Sie ein Gründer sind, können Sie, wie ich gezeigt habe, von einer neuen Idee zur Benachrichtigung der Unternehmensleitung übergehen wie ich gezeigt habe, von einer neuen Idee zur Benachrichtigung der Unternehmensleitung Wenn Sie ein Projektmanager sind, können Sie von einer neuen Anfrage zur Zuweisung von Aufgaben per E-Mail oder zum Senden einer Reihe von Aufgaben per E-Mail übergehen Zuweisung von Aufgaben per E-Mail oder Senden einer Reihe von Aufgaben per Wenn Sie ein Marketingmanager sind, können Sie von einem Kampagnen-Briefing zu einer Team-E-Mail übergehen, um sie über diese Kampagne zu informieren Wenn Sie Betriebsleiter sind, können Sie von einem Problem mit einem Lieferanten zur Benachrichtigung von Stakeholdern, Mitarbeitern der Personalabteilung oder dem operativen Bereich übergehen, Sie können von einem neuen Mitarbeiter zu einer Onboarding-E-Mail wechseln, und als Freelancer können Sie mit einer E-Mail, die das Projekt einleitet Mitarbeitern der Personalabteilung oder dem operativen Bereich übergehen, Sie können von einem neuen Mitarbeiter zu einer Onboarding-E-Mail wechseln, und als Freelancer können Sie mit einer E-Mail, , von der Kundenaufnahme bis zum Projektstart übergehen , von der Kundenaufnahme bis zum Projektstart übergehen einer Denken Sie also daran, einen einfachen Workflow zu erstellen , der mit einem Formular oder einem Auslöser beginnt, der eine strukturierte, umsetzbare Nachricht sendet eine strukturierte, umsetzbare Nachricht und all das Hin und Her überflüssig macht. Und sobald Sie diese Kommunikation automatisieren können, werden Sie überall Automatisierungsmöglichkeiten sehen Und wir haben Ihnen noch viel mehr zu zeigen, aber dies ist ein wirklich einfaches Beispiel die Leistungsfähigkeit einer Automatisierung. Wir sehen uns also in der nächsten Lektion. 5. Verwenden von APIs für die Automatisierung: In dieser Lektion werden wir also die Produktrecherche für unsere neue Trainingsanzug-Idee automatisieren . Anstatt manuell nach den meistverkauften Trainingsanzügen in den USA suchen zu müssen den meistverkauften Trainingsanzügen in , um sie zu recherchieren, werden wir eine API verwenden, um einige relevante Daten abzurufen Also ein Überblick über den Arbeitsablauf. Für diesen Workflow gehen wir von der Produktrecherche zu einer E-Mail über. Warum wir es verwenden. Wir verwenden es, um die Erfassung von Produktmarktdaten zu automatisieren und strukturierte Informationen und Recherchen zu unserem Produkt bereitzustellen . Und häufig werden sie nicht nur für Produktrecherchen verwendet , sondern Sie können sie auch für Konkurrenzanalysen, die Verfolgung von Verkäufen im Internet und die Überwachung von Trends im Internet verwenden Verfolgung von Verkäufen im . Das Szenario ist also, dass wir Produktrecherche für Trainingsanzüge automatisieren Wir werden die API die Arbeit machen lassen und den Berichtsprozess automatisieren API steht für Application Programming Interface und ist eine Möglichkeit für eine Software, mit einer anderen zu kommunizieren. Im Gegensatz zu den Knoten in NN können APIs also Eigenschaften bereitstellen , die sich manchmal nicht in diesen Knoten befinden. Schauen wir uns das an und erstellen wir einen Workflow. Hier können wir sehen, dass es zwei verschiedene Workflows gibt. Ich habe sie tatsächlich nebeneinander platziert , nur damit wir sie sehen können. Der erste, sobald wir auf Ausführen klicken, wird er eine Suche mit diesem Knoten durchführen . Dies ist ein Tab-Knoten Also haben wir das eingefügt und dann wird es herausnehmen, aber daraus wird es ein bisschen Code ausführen, nur um die Ergebnisse in HTML zu formatieren, und dann wird es eine E-Mail-Nachricht an das Produktteam oder an den Produktmanager oder Produktbesitzer senden eine E-Mail-Nachricht an das Produktteam oder an den Produktmanager oder , damit dieser auf der Grundlage dieser Suche einige Recherchen für sie durchführen Schauen wir uns also an welche Art von E-Mail wir erhalten würden. Wenn ich zu meiner E-Mail gehe, sehen Sie ein Beispiel für die Art von E-Mail, die wir erhalten würden: Hey, Produktteam, hier sind Ihre neuesten Ergebnisse für zehn beliebtesten Trainingsanzüge in den USA sagt Top Ten, aber tatsächlich werden laut der Zeitschrift Esquire die sieben besten Trainingsanzüge für Männer zurückgegeben sieben besten Trainingsanzüge für Männer , und es enthält einige Bilder von verschiedenen Arten von Trainingsanzügen sehen Sie ein Beispiel für die Art von E-Mail, die wir erhalten würden: Hey, Produktteam, hier sind Ihre neuesten Ergebnisse für die zehn beliebtesten Trainingsanzüge in den USA sagt Top Ten, aber tatsächlich werden laut der Zeitschrift Esquire die sieben besten Trainingsanzüge für Männer zurückgegeben, und es enthält einige Bilder von verschiedenen Arten von Trainingsanzügen sind auf der Suche zurückgekommen Und obwohl dies keine umfangreiche E-Mail ist, ist dies nur ein erster Anfang, um herauszufinden, wie wir Informationen zu unserem Produkt zurückerhalten können , die wir als Recherche bezeichnen können, die wir dann, wenn wir wollen, genauer untersuchen können Das ist also die Art von E-Mail, die wir zurückbekommen, und das ist ein Beispiel dafür was wir heute erstellen also auf die Leinwand zurückblickt, gibt es zwei Möglichkeiten, das zu tun. Dies geschieht über den Knoten, den Suchknoten , der von Tavl bereitgestellt wird , und zwar über die API Und wie Sie bereits sehen können, gibt es einen großen Unterschied Es wird eine so genannte HTTP-Anfrage verwendet , um die Informationen abzurufen, und zwar über die API Lassen Sie uns also darauf eingehen. Ich werde es auf beide Arten machen und dann werde ich erklären, warum wir es auf beide Arten tun würden und wie es gemacht wird. Das erste, was wir tun möchten, ist, Workflow erstellen zu klicken. Und der erste Schritt hier ist, dass wir das mit Tavis Node machen das mit Tavis Node Wenn wir also hier klicken, können wir tatsächlich nach Tav suchen Und hier drin werden wir die Aktion finden, die wir brauchen. Die erste Aktion, die wir brauchen ist die Suchaktion, also klicken wir darauf. Und das wird es uns ermöglichen, auf Tav zu suchen. Nun, bevor Sie das ausführen können, benötigen Sie irgendwelche Anmeldeinformationen Und die Art und Weise, wie Sie das tun, ist auf Tavis Website. Wenn wir also rüber gehen, bin ich hier auf tav.com, und was Sie tun möchten, ist , dass Sie zunächst alle Informationen über APIs und ähnliches auf dieser Website finden können dass Sie zunächst alle Informationen über APIs und ähnliches auf dieser Wenn Sie auf Dokumente klicken und zur API-Referenz gehen, finden Sie sie hier Aber was Sie wirklich tun möchten, ist, dass Sie, sobald Sie hier sind, Lage sein möchten, sich als jemand anzumelden und sich als jemand anzumelden, der diese API kennt. Um sicherzugehen, dass Sie den richtigen Kontotyp haben , empfehle ich, auch wenn Sie auf der Startseite ein Konto erstellen könnten, auch wenn Sie auf der Startseite ein Konto erstellen könnten, einfach einen API-Schlüssel zu erhalten, damit Sie sich hier anmelden können. Und das stellt nur sicher , dass Sie sich anmelden können. Ich habe mich tatsächlich bei Google angemeldet, und das war's wirklich. Sobald Sie das getan haben, möchten Sie zu apt tave.com gehen, und Sie werden hier auf der Homepage landen Und dann, genau hier auf der Homepage, werden Sie sehen, dass hier API-Schlüssel stehen Wenn Sie noch keinen haben, klicken Sie einfach auf die Plus-Schaltfläche. Und dann gib ihm einen Namen. Und es ist richtig , dass es sich um eine Entwicklung handelt, und klicken Sie auf Erstellen. Das habe ich bereits getan, also werde ich das jetzt nicht tun, aber sobald Sie es getan haben, erhalten Sie hier einen API-Schlüssel, den Sie kopieren können, und Sie können dann zu NAN zurückkehren. Und wenn Sie dann hier reinkommen, können Sie Ihre neuen Anmeldeinformationen erstellen, und Sie werden aufgefordert, Ihren API-Schlüssel hier einzugeben. Sie können das einfach so einfügen und auf Speichern klicken Und wenn Sie das getan haben, können Sie einfach das Fenster schließen . Ich werde meins nicht retten. Ich hab's schon gemacht. sind Sie wieder auf diesem Bildschirm und möchten sicherstellen, dass es sich bei der Ressource um eine Suche handelt, was auch der Fall sein wird, weil wir sie zuvor ausgewählt haben, die Operation ist Abfrage, und Sie müssen dort nichts weiter tun. An dieser Stelle können wir also eine bestimmte Art von Suche ausführen. Lassen Sie uns das also testen und sicherstellen, dass wir eine Suche durchführen können. Einer der Vorteile von Tavili ist nun dass es für KI-Agenten optimiert Es ist genau für den Zweck optimiert , für den wir es verwenden Und es verwendet KI im Hintergrund, um leistungsfähigere Suchanfragen durchzuführen, als Sie mit der Google-API erhalten könnten. Ich bin gerade dabei, eine Anfrage zu stellen, und sie wird mir ein sehr konkretes Ergebnis liefern. Es wird mir keine Seitenliste oder etwas anderes zur Auswahl geben . Es gibt mir vielleicht eine Seite, aber es gibt mir spezifischere Ergebnisse. Nehmen wir also meine Anfrage und fügen sie ein. Also werde ich mit einer ziemlich vagen Abfrage beginnen , nur um den Punkt zu demonstrieren Das ist also eine sehr offene Frage. Was sind die beliebtesten Trainingsanzüge in den USA, und lassen Sie uns diesen Schritt ausführen. Sie können also sehen, dass wir einige Informationen erhalten haben. Sie können es als Schema sehen, was meiner Meinung nach etwas klarer ist. Sie können es als Tabelle oder als JSON sehen. Aber in beiden Fällen haben wir nur einige Ergebnisse zurückbekommen, und die Ergebnisse bestehen aus einigen Links zu verschiedenen Websites. Sie können also sehen, dass Sie den Trainingsanzug mit den Bestsellern von adidas.com haben Bestsellern von adidas.com haben Wir haben gq.com, die besten Trainingsanzüge, und wir haben farfetch.com. Wir haben also eine ganze Reihe verschiedener Links zu verschiedenen Orten in diesem Format, das wir dann in eine E-Mail einfügen könnten Von hier aus wollen wir also tatsächlich ein paar Bilder sehen. Und das machen wir so , dass es hier unten Optionen gibt , die wir auswählen können Bilder einbeziehen ist eine davon, und das setzen wir dann um. Wenn wir den Schritt jetzt ausführen, können wir sehen, dass wir hier eine Reihe verschiedener Bilder haben. Und jetzt können wir Bilder sehen. Wenn ich das auf einer anderen Registerkarte öffne, Bilder für unsere Recherche, die uns zeigen, was einige der besten Trainingsanzüge sind. Wenn wir jetzt zurückgehen, fragen wir uns vielleicht, wie das mit APIs zusammenhängt. Im Hintergrund verwendet Tav also tatsächlich eine Anwendungsprogrammierschnittstelle Tatsächlich verwenden alle Knoten in NAN Anwendungsprogrammierschnittstellen, um mit dem Code zu kommunizieren Und was NAN tut, ist, sie in einen Knoten zu packen. Aber dafür muss Tav tatsächlich das tun, was sie tun müssen, damit NAN ihre Knoten erstellen Tatsächlich gibt es einige Unternehmen, die keine Knoten in NAN verfügbar sind In diesem Fall ist zwar ein Knoten verfügbar, aber ich mache das, um Ihnen zu zeigen, wie Sie das umgehen können wenn Sie nicht sagen, es gäbe keinen Knoten für Tav, wie würden wir diese Informationen trotzdem abrufen und an eine E-Mail senden Nun, wenn wir das schließen und zu Tavis Website zurückkehren , wird alles klar Wenn wir also zur Homepage zurückkehren, möchten wir auf Dokumentation klicken Dokumentation hier gibt uns nun Die Dokumentation hier gibt uns nun einen Link zur API-Referenz, und die API-Referenz zeigt uns tatsächlich was NN tut, um die API zu verpacken. Die Anwendungsprogrammierschnittstelle sendet also tatsächlich Anfragen hin und her, normalerweise im JSON-Format. Was Sie hier sehen können, ist, dass dies die verschiedenen APIs sind. Eine davon ist Suchen, Extrahieren Crawlen von Karten, und sie alle haben unterschiedliche Zwecke Aber in diesem Fall verwenden wir die Suche nur, um die Idee zu demonstrieren Und wenn Sie hier unten nachschauen, können Sie hier die verschiedenen Eigenschaften sehen, die in der Suche enthalten sind . Wir haben also Autorisierungen , die es uns ermöglichen, zu autorisieren, und hier zeigt unser API-Schlüssel , dass wir tatsächlich die Befugnis haben, Informationen anzufordern Als wir uns angemeldet haben, haben wir aus diesem Grund unseren API-Schlüssel erstellt diesem Grund unseren API-Schlüssel Wir haben den Text, der in diesem Beispiel die eigentliche Abfragezeichenfolge enthält . Und hier haben sie eingegeben , wer Leo Messi ist. Und es hat verschiedene andere Dinge wie automatische Parameter, Thema, Suchtiefe Und wenn Sie sich erinnern, haben wir sogar gesagt, Bilder einzubeziehen, und das haben wir im Knoten gemacht. Schauen wir uns also NAN an, damit wir die API mit dem vergleichen können, was wir in NAN gemacht haben. Auf der linken Seite haben wir also unsere API-Dokumentation. So spricht NAN hinter den Kulissen mit Tavi, um die Informationen zu erhalten Und auf der rechten Seite haben wir NAN und wir haben unseren Knoten geöffnet, unseren Tab-Knoten geöffnet Und wenn Sie genau hinschauen, senden wir eine Anfrage und unten finden Sie verschiedene Optionen Und die Suchtiefe ist eine davon. Und wenn wir hier nachschauen, können wir hier sehen , dass die Suchtiefe auch hier eine Option ist. Ein anderes Beispiel: Wie ich bereits sagte, haben wir hier nach „Bilder einschließen“ gesucht, und Bilder einbeziehen ist hier ebenfalls von den Optionen. Was wir also sehr schnell erkennen können, ist, dass wir mithilfe der API dieselben Dinge tun können, die im Knoten verfügbar sind. Warum sollten wir nun eine API verwenden, wenn wir einen Knoten haben? Nun, eines der Dinge Sie sehen werden, ist, dass, wenn wir Optionen öffnen und diese Liste von Optionen, die wir haben, durchsehen diese Liste von Optionen, die wir haben, und dann zu dieser Seite zurückkehren. Sie werden sehen, dass eines der Dinge, nach denen wir hier suchen können, das Thema ist und das Thema die Kategorie der Suche ist. Nachrichten sind nützlich, um Updates in Echtzeit abzurufen, insbesondere über Politik, Sport und wichtige aktuelle Ereignisse, über die in den Mainstream-Medien berichtet wird. Allgemein steht für umfassendere, allgemeinere Suchanfragen , die eine Vielzahl von Quellen umfassen können Wie Sie sehen, gibt es manchmal Optionen, die hier verfügbar sind , die hier nicht verfügbar sind. Wenn Sie also entweder mehr Kontrolle haben möchten, was nichts mit den Optionen zu tun hat, sondern nur mehr Kontrolle darüber, was Sie tun, oder wenn Sie bestimmte Optionen nutzen möchten , die innerhalb der API verfügbar sind und nicht im Knoten verfügbar sind , dann sollten Sie eine API verwenden. Heute tun wir das vielleicht oder auch nicht, aber zumindest wissen wir, dass wir, wenn wir jemals mehr tun wollten, den API-Aufruf dafür verwenden könnten. Lassen Sie uns jetzt genau das tun, was wir mit dem Knoten machen. Aber anstatt einen Knoten für die Suche zu verwenden, verwenden wir dafür einen API-Aufruf. Jetzt sind wir also wieder auf der Leinwand. Was wir tun werden, ist , das an Ort und Stelle zu lassen. Aber anstatt einen Suchknoten zu verwenden, werden wir jetzt den HTTP-Anforderungsknoten verwenden, und das ist der Knoten, den wir verwenden, um eine Anfrage von einer API zu stellen, und dann erhalten wir eine Antwort für unsere Suche zurück. Klicken Sie also zunächst wie gewohnt auf das Plus. HTTP-Anfrage, eine sehr einfache Möglichkeit , unser Setup durchzuführen, besteht darin , diese Curl zu verwenden Und wenn wir die Curl importieren, wie eine Befehlszeilen-URL, wie eine Befehlszeilen-URL, werden wir tatsächlich alle richtigen Einstellungen importieren , die wir in unseren HTTP-Anfragen verwenden werden Wenn wir also zur API-Dokumentation zurückkehren, wollen wir, wenn Sie auf der rechten Seite nachschauen, sehen Sie, dass es verschiedene Optionen gibt, Python, JavaScript und da ist unser Auto. Wenn wir also darauf klicken und auf Kopieren klicken , wird im Wesentlichen ein Befehl innerhalb von NN ausgeführt , der unseren Node für uns einrichtet. Und das bedeutet, dass wir nicht die gesamte Einrichtung ausfüllen und durchführen müssen gesamte Einrichtung ausfüllen und durchführen , um den Knoten korrekt einzurichten , sodass er die Suchanfrage stellen kann. Wenn wir also zu NAN zurückkehren, möchten wir auf Import klicken und genau das einfügen, was wir haben, und dann auf Importieren klicken Jetzt können wir sehen, dass das komplett eingerichtet ist. Es legt also die Methode fest, nach der wir posten können. Es ruft die richtige API auf, nämlich die Suche. Es heißt zumindest, dass wir hier keine Authentifizierung benötigen. Es hieß, Header senden, und es heißt, was in diesen Headern an den Code gesendet werden soll Und es heißt, welche Felder verwendet werden sollen. Das erste Feld, das es verwendet, und das einzige Feld, das es tatsächlich verwendet , ist das Autorisierungsfeld. Und der Träger wird unseren API-Schlüssel darin haben, was ihn autorisiert und bedeutet, dass wir ihn verwenden können Wenn wir jetzt wieder rüber gehen, wollen wir unseren API-Schlüssel holen Wir sind also zurück zu unserer Homepage gegangen und können auf Kopieren klicken zurück zu NAN gehen. Und wo Token steht, ersetzen wir das einfach durch den API-Schlüssel. Und jetzt wird das autorisiert und es wird wissen, dass wir ein Konto haben und dass wir autorisiert sind, die Informationen zu bekommen, die wir wollen. Hier unten steht, Leiche schicken. Das ist im JSON-Format, und das wird an den Endpunkt, an den API-Endpunkt, gesendet , und all diese Parameter sagen ihm, wie unsere Abfrage ausgeführt werden soll. Lassen Sie uns also zunächst die Abfrage auf genau dasselbe ändern, was wir in unserem Knoten hatten, und das wollen wir nicht dort haben, also trennen das, da dies separat ausgeführt wird Also öffnen wir das und welche Kopie? Gehen Sie zurück zu unserer HTTP-Anfrage. Und im Moment werden wir es einfach fest codieren. Es ist am besten, einen Parameter zu haben und ihn zu übergeben, aber wir werden ihn vorerst nur fest codieren Da ist also unsere Frage. Das ist so ziemlich alles, was wir brauchen. Es gibt derzeit keine anderen Optionen , die wir einbeziehen müssen. Lassen Sie uns diesen Schritt einfach ausführen. Da hast du's. haben wir unsere Ergebnisse wie zuvor, und wieder keine Bilder. Was wir also tun wollen, ist, wenn wir uns das hier ansehen, können wir sehen, dass es verschiedene Optionen gibt, und diese entsprechen dem was wir in unserem Node eingerichtet haben. Wenn Sie sich erinnern, haben wir den Schalter mit der Aufschrift „Bilder einbeziehen Das Äquivalent dazu, dies im Code zu tun, besteht offensichtlich darin , dies von falsch auf wahr zu setzen Also machen wir das und führen es erneut aus. Und jetzt sehen wir hier oben, dass wir Bilder zurückgegeben haben. Und wenn wir nur einen kurzen Blick darauf werfen, rechten Maustaste klicken, ein neues Fenster öffnen, können Sie sehen, dass es eine Menge Bilder gibt Zusammenhang mit unseren Ergebnissen haben wir nun einige Bilder für Forschungszwecke für einige der beliebtesten Trainingsanzüge, wie Tav im Internet gefunden hat 6. Automatisierung von Recherchen mit APIs: Werfen Sie einfach einen Blick darauf, klicken Sie mit der rechten Maustaste und öffnen Sie ein neues Fenster. Sie können sehen, dass es eine Menge Bilder gibt. Zusammenhang mit unseren Ergebnissen haben wir nun einige Bilder für Forschungszwecke für einige der beliebtesten Trainingsanzüge, wie Tav im Internet gefunden hat Zu diesem Zeitpunkt haben wir die Informationen also genau auf die gleiche Weise zurückbekommen , wie wir es mit dem Knoten gemacht haben, mit unserem Suchknoten Aber wie ich bereits erwähnt habe, gibt es einige Optionen in der API, die im Knoten nicht verfügbar sind. Und eines davon ist das Thema. Derzeit ist das Thema auf Allgemein eingestellt. Gehen wir zurück und schauen welche Optionen wir für unser Thema haben. Hier sind wir also wieder bei ihrer API-Dokumentation unter der Tab-Suche Und wir können sehen, ob wir noch einmal zusammenfassen, ob Topic verfügbaren Optionen Allgemein, Nachrichten und Finanzen hatte Und wenn wir etwas wollen , das ziemlich aktuell ist, würden wir wahrscheinlich Neuigkeiten wollen Lassen Sie uns einen Blick darauf werfen und schauen , ob es noch etwas Interessantes gibt , das uns bei unserer Suche helfen würde. Sind einige andere Dinge wie Daten, aber für die Zwecke dieser Übung nehmen wir nur eine Änderung vor. Lassen Sie uns das Thema von „Allgemein“ auf „Nachrichten“ umstellen. Nun, ich weiß nicht, ob irgendwelche Titel in den Nachrichten erwähnt werden, aber wenn es welche gibt, wird es hier definitiv aufgegriffen. Also lass uns gehen und es uns ansehen Also, zurück in NAN, nehmen wir nur eine einfache Änderung vor, ändern das Thema auf Nachrichten und lassen uns das ausführen und sehen, welche Ergebnisse wir, falls vorhanden, zurückbekommen. Also da hast du's. Wir haben noch ein paar Ergebnisse zurückbekommen. Diesmal besteht der Unterschied darin, dass es um Neuigkeiten geht. Also schauen wir mal, ob wir etwas Berichtenswertes zurückbekommen haben. Also können wir sehen, dass wir dasselbe Bild zurück haben. Was wir sehen können, sind Ergebnisse. Wir haben einen Link zu Augusta Chronicle. Und hier lautet der Titel des Artikels Wer ist Georgias bester Freund? Dies sind die beliebtesten Staaten für Hunderassen. Nun, es sieht nicht so aus , als würde uns das helfen, also können wir das einfach wieder ändern. Es ist nicht so, ich hatte nicht wirklich erwartet , etwas über Tracix in den Nachrichten zu sehen, aber es zeigt, dass wir diese Parameter natürlich ändern können , je nachdem, was wir wollen Wenn wir also Nachforschungen anstellen würden, die mit Nachrichten zu tun haben oder wenn wir eine Nachrichtenorganisation wären oder wir als Organisation über Nachrichten recherchieren würden , könnte es für uns sehr wertvoll sein, sicherzustellen , dass alle Ergebnisse, die zurückkommen, sich auf Nachrichten beziehen Lassen Sie uns das also wieder auf Allgemein ändern. Lass uns nochmal rennen. Und jetzt können wir sehen, dass dies auf das GQ-Magazin zurückgeht, was voll und ganz dem entspricht, was wir als E-Commerce-Unternehmen tun wollen als E-Commerce-Unternehmen tun Wir können sehen, dass das GQ ist, wir haben rush.com, wir haben nike.com Die Bilder kommen also von Orten, an denen wir interessiert sind Orten, an denen Und wenn Sie mal nachschauen, finden Sie dort die 12 besten Trainingsanzüge für Herren, fashion beans.com , eine Modeseite zum Thema Einer der Vorteile von Tav ist, dass dadurch sichergestellt wird, dass die Informationen, die Sie zurückerhalten, mit größerer Wahrscheinlichkeit mit dem zusammenhängen, wonach Sie suchen Wie Sie bei Google wissen, würden wir einfach alles zurückbekommen, was sich auf diesen Satz bezieht, alles, was bestimmte Keywords hat aber wenn wir verschiedene Parameter ändern, können wir dem, was wir bei unserer Recherche suchen, viel näher kommen was wir bei unserer Recherche suchen Jetzt bin ich also zufrieden, dass wir einige Recherchen zurückbekommen haben. Wir können immer optimieren, was hier drin ist. Wir können die Tiefe der Suche ändern. Wir können eine Menge ändern, aber es ist ein guter Anfang. Wir können sogar das Land ändern und es auf die USA ausrichten Aber im Moment haben wir einen guten Start. Was wir jetzt tun werden, ist, uns auf den nächsten Teil zu konzentrieren, nämlich das Versenden der Informationen per E-Mail. Um also Informationen per E-Mail zu versenden, werden wir die Ergebnisse daraus nehmen. Wir werden es in HTML ändern und diesen HTML-Code in die E-Mail einfügen. Wenn Sie also kein Programmierer sind, ist eine der Schönheiten von ChatGPT, dass Sie zu ChatGPT gehen und es bitten können, den Code für Sie zu generieren, was genau das ist, was ich getan habe Code für Sie zu generieren, was genau das ist, was Aber was wir zuerst tun müssen, ist den richtigen Knoten einzufügen, der diesen Code akzeptieren Der Knoten, der das akzeptiert , ist also Überraschung, Überraschung, Codeknoten genannt. Also lass uns darauf klicken. Geben Sie den Code ein. Wir werden den Code in JavaScript einfügen. Und das ermöglicht uns, hier Code einzufügen , nach Belieben ausgewertet wird. Wir werden es dazu bringen , es in HTML auszuwerten. Also, was ich jetzt gerne mache, ist, ich gehe gerne zu ChatGPT, um das zu tun Also habe ich beschlossen, ChatGPT zu verwenden, um zu demonstrieren, wie Sie es dazu bringen können, Code für Sie zu erstellen Nun, hier ist die Eingabeaufforderung, die ich verwende. Aber es ging in etwa so Wie schreibe ich die Ergebnisse und Bilder vom Tavl-Knoten in eine E-Mail Und was dabei herauskam, war Folgendes. Also habe ich den Code buchstäblich einfach kopiert. Also wenn wir jetzt zurückgehen. Das ist also unser Codeknoten, und jetzt können wir das, was wir von TaChpt erhalten haben, direkt einfügen von TaChpt erhalten haben, direkt Wenn Sie also jetzt hier nachschauen, schauen wir uns die Ergebnisse und Bilder an Die Ergebnisse sind das, was die Informationen im Text enthält, und die Bilder sind das, was Bilder zu unserer Anfrage enthält, die hier oben steht, was die beliebtesten Trainingsanzüge in den USA sind oben steht, was die beliebtesten Trainingsanzüge in den USA Es hat also im Grunde nur eine Konstante von Ergebnissen und Bildern. Es richtet unseren HTML-Code für uns ein. Und es durchsucht die Ergebnisse und erstellt dort eine Liste von HTML-Listenelementen Es fügt das dem HTML-Code hinzu. Und dann fügt es natürlich einen Bild-Header hinzu und durchläuft dann alle Bilder in natürlich einen Bild-Header hinzu und durchläuft dann einer Schleife, und es erstellt auch etwas HTML für die Bilder Wenn wir also diesen Schritt ausführen, können wir sehen, dass Assal im Schemer fertig ist. Sie können im Grunde sehen, dass HTML drin ist, und das wird unsere Webseite erstellen Ist der HTML-Code. Sie können es als Tabelle sehen. Es ist immer noch HTML. Es gibt wirklich nicht viel zu sehen. Und in JCN-Form ist es immer noch HTML. Die Hauptsache ist , dass es das HTML erstellt hat , das wir für die nächste Phase benötigen Gehen wir jetzt zurück zu unserem Canvas. Jetzt haben wir also eine HTTP-Anfrage. Wir haben das in Code umgewandelt, und als Nächstes fügen das in eine E-Mail ein , die wir senden können. Jedes Mal, wenn wir diesen Workflow ausführen, ruft diese Automatisierung die Informationen von Tav ab, wandelt sie in HTML-Code um und fügt sie dann in eine E-Mail für uns ein Also wie schon zuvor, Bit plus Outlook, wollen wir wieder eine Nachricht senden Klicken Sie auf Nachricht senden. Hier ist es. Also werden wir stehlen, ich werde bei meinem ursprünglichen Konto bleiben. Das alles ist richtig, es ist eine Botschaft. Du wirst es schicken. Schicken Sie es an dieselbe Adresse. Ich nenne das mal Recherche nach neuen Produkten. Und der Titel wird die Abfrage sein, die wir ausgeführt haben. Wie Sie jetzt sehen können, befinden sich hier links mehr Objekte. Wir wollen also, was wir von unserer HDTPRQuest bekommen haben , und nehmen wir die Abfrage und verwenden sie als Titel Jetzt heißt es also: Forschung zu neuen Produkten. Und dann können Sie hier unten sehen, dass es uns das Ergebnis gegeben hat, was dieser Code ausführen wird, und es wird sagen: Was sind die beliebtesten Trainingsanzüge in den USA Das wird also unser Thema sein. Sobald das Team das hat, wird es wissen, dass es Produktrecherchen für diese Frage beinhalten wird . Werde den Weltraum los. Und so wird die Nachricht jetzt die Ausgabe dieses Codeknotens sein . Also lass uns das einfach reinziehen. Also, jetzt können wir dem Team einen kleinen Gruß aussprechen. Ich habe also High Product Team gesagt. Ich habe ihm zwei Zeilenumbrüche gegeben und die Ergebnisse der Abfrage angegeben, was mit dieser Abfrage identisch ist, und Sie können alles auch hier sehen. Die Ergebnisse der beliebtesten Traces in den USA sind unten aufgeführt. Es hat zwei Zeilenumbrüche, und das ist HTML für alle Ergebnisse, und das wird Links zu beliebigen Artikeln und auch Links zu den Bildern enthalten, und das alles wurde in unserem Codeknoten erstellt. Lassen Sie uns nun diesen Schritt ausführen und sehen, was passiert. Es heißt also Erfolg, was bedeutet dass die E-Mail gesendet wurde, und in all diesen steht einfach dasselbe. Wenn wir jetzt zu meiner E-Mail übergehen, werden wir sehen, welche E-Mail gesendet wurde. Bevor wir das tun, werde ich speichern , was sehr wichtig ist. Nochmals, in meinen gesendeten Artikeln, weil sie von meinem Team gesendet wurden. Es sieht also so aus, und ich weiß genau, warum das passiert ist. Der Grund dafür ist, dass wir es als Klartext gesendet haben, aber wir haben es in HTML. Gehen wir also zurück und klären das. Zurück in NHN wollten wir also, wenn wir auf unsere HTML-Nachricht klicken und den Nachrichtentyp auswählen und sicherstellen, dass es sich um HTML handelt , und erneut ausführen Ja, also viel Erfolg. Gehen wir zurück zu unserer E-Mail. Sie können sehen, dass eine neue E-Mail eingetroffen ist, und los geht's. Also los geht's. Das Thema sagt, Forschung nach neuen Produkten. Was sind die beliebtesten Rennsitze in den USA? Hohes Produktteam. Die Ergebnisse der beliebtesten Leichtathletikplätze in den USA sind unten aufgeführt. Suchergebnisse, 12 beste Trainingsanzüge für Herren, Ultimate Style Guide im Jahr 2025 Die besten Trainingsanzüge für Männer insgesamt, und dann gibt es hier einige Informationen. Es gibt einen Link und es gibt verschiedene Bilder, die das belegen. Nun, das ist wieder ein sehr, sehr hohes Niveau. Wir sind nicht ins Detail gegangen. Wir haben nichts Konkretes. Wir haben nicht gesagt, ob der Kurs für Männer oder Frauen geeignet ist. Wir haben weder das Jahr noch den Ort gesagt. Aber zu diesem Zeitpunkt können Sie bereits erkennen , dass wir hier anhand einer einfachen Abfrage sehr saubere Ergebnisse erhalten haben. Kein Durcheinander, nicht die Art von Dingen, die Sie von Google bekommen, wo Sie Seiten und Seiten bekommen, von denen einige nicht einmal miteinander verwandt Das ist also eine hervorragende Verwendung einer API, und wir können auch spezifischer auf das Thema eingehen, nach dem wir suchen Wir können auch spezifisch auf das Land, das Jahr, den Zeitrahmen und all diese Dinge eingehen, basierend auf dem, was ich Ihnen gezeigt habe. Hoffentlich können Sie sehen, wie mächtig das sein kann, und Sie haben genau gelernt , wie Sie einen API-Aufruf verwenden können , um Ihr Ziel zu erreichen. Jetzt sind Sie also dran. Ich möchte, dass Sie eine sich wiederholende Forschungsaufgabe in Ihrer Karriere, Ihrem Unternehmen oder Ihrem Projekt auswählen eine sich wiederholende Forschungsaufgabe in Ihrer Karriere, Ihrem und einen Arbeitsablauf erstellen, der von dieser Lektion inspiriert Beispiele für Anregungen: Wenn Sie Produktmanager sind, können Sie von der Produktrecherche eines Mitbewerbers zu einer E-Mail an das Team übergehen , so wie wir es getan haben Wenn Sie ein Marketingmanager sind, können Sie von der Trendanalyse in den sozialen Medien zu einer wöchentlichen Zusammenfassung übergehen zu einer wöchentlichen Zusammenfassung Ein Vertriebsleiter kann von den meistverkauften SKUs zu einem internen Bericht übergehen meistverkauften SKUs zu einem internen Operations Manager können von Aktualisierungen der Lieferantenpreise zu einer E-Mail-Benachrichtigung übergehen, und ein Analyst kann von Finanzdaten oder einem Pool von KPI-Informationen zu einem formatierten Ich möchte also, dass Sie einen Workflow erstellen , der eine Art Trigger verwendet, Daten über eine API abruft, sie mit einem Codeknoten oder in HTML formatiert, je nachdem, welches Format Sie möchten, und dann eine strukturierte E-Mail an die Beteiligten sendet Und sobald dieser Prozess automatisiert ist, können Sie und Ihr Team sich auf die Entscheidungsfindung konzentrieren Also da hast du's. Hoffe, das hat dir gefallen. Wir sehen uns in der nächsten Lektion. 7. So automatisieren Sie Text in Google Sheets: In dieser Lektion werden wir die Automatisierung der Produktrecherche , die wir in einer früheren Demo eingebaut haben , auf ein höheres Niveau bringen. Anstatt die Ergebnisse der Produktforschung per E-Mail zu senden , speichern wir sie in Google Sheets, sodass das Team sie ganz einfach überprüfen, vergleichen und im gesamten Team wiederverwenden kann. Der Arbeitsablauf reicht also von der Produktrecherche bis hin zu Google Sheets. Warum verwenden wir ihn? Wir verwenden es, um Produktforschung zu speichern und zu strukturieren , sodass Teams sie analysieren, vergleichen und im Laufe der Zeit darauf reagieren können. Gibt es für jede Rolle übliche Verwendungszwecke für diese Art von Workflow? Nun, Produktmanager können damit Wettbewerber vergleichen, Marketingteams können damit Kampagnen planen, Betriebsteams können damit Lieferanten überprüfen, Vertriebsteams Trends verfolgen und Gründer oder CEOs oder Vorstandsvorsitzende Ideen validieren Das Szenario ist also, dass wir von der Recherche nach einer E-Mail zu einem gemeinsamen System übergehen wollen von der Recherche nach einer E-Mail zu einem gemeinsamen System übergehen In der vorherigen Lektion haben wir mithilfe einer API nach den Top-Track-Suiten in den USA gesucht und die Ergebnisse dann per E-Mail gesendet, und das ist nützlich E-Mails sind jedoch temporär. Was wir also wirklich wollen, ist eine zentrale Quelle der Wahrheit, die mit der Zeit wächst. Und das kann gefiltert und überprüft werden und ist für mehrere Manager zugänglich. Anstatt die Ergebnisse per E-Mail zu versenden, speichern wir sie in Google Sheets Jetzt haben wir bereits ein Tabellenkalkulations-Setup namens Passion Sports Product Research Lassen Sie uns einen Blick darauf werfen. Das ist also unser Blatt in Google Sheets. Es heißt Passion Sports Product Research. Und wie wir sehen können, haben wir den Tisch schon hier. Es ist in den Artikeln zum Trainingsanzug enthalten. Tab oder Blatt. Und dann haben wir noch ein weiteres, nämlich das Tracksuimages-Blatt Sie können sie also beide hier unten sehen. Und jeder hat einen Tisch. Damit Sie das in der Tabelle sehen können, haben wir die Suchabfrage. Was sind die beliebtesten Trainingsanzüge in den USA. Wir haben einen Artikeltitel, zum Beispiel die sieben besten Trainingsanzüge für Männer, Artikelbeschreibung, unsere Lieblings-Trainingsanzüge für Männer. Und wenn wir ein bisschen weitermachen, können wir sehen, dass wir hier einen Link zu dem Artikel haben Also, wenn ich darauf klicke und es öffne, los gehts. Dieser ist zufällig in Esquire, und hier sind ein paar Sachen über Trainingsanzüge oder über diesen Trainingsanzug drin Trainingsanzüge oder über diesen Trainingsanzug Wir haben auch einen Recherchetermin, damit wir sagen können, wann diese Recherche durchgeführt wurde Wir werden schnell wissen, ob es irrelevant ist oder nicht. Die nächste Registerkarte oder das nächste Blatt, Bilder von Trainingsanzügen, haben wir wieder die Suchabfrage, mit der sie ausgeführt wurde, und dann haben wir den Bildlink, der mit einem Bild verknüpft , das mit dieser Abfrage zurückgekommen ist, und dem Recherchedatum Es ist also dasselbe, wenn wir das öffnen. Wenn wir ein paar davon in einem neuen Tab öffnen, schauen wir uns diesen letzten an. Das war also der vorherige Artikel. Hier haben wir ein Bild von einem der Trainingsanzüge, die wir gefunden haben. Es ist ein anderes Bild für Damen, ganz anderer Stil, natürlich, verschiedene Farben, alles. Hier haben wir ein ganz anderes. Der ist ziemlich farbenfroh, oder? Das sind also die Bilder und die Recherchen, die wir gemacht haben, als wir Tav benutzt haben Deshalb wollen wir diese Dokumente jetzt automatisch generieren, anstatt die gesamte Recherche per E-Mail zu diese Dokumente jetzt automatisch versenden, und das kann mit der Zeit einfach wachsen Gehen wir also zu unserem Workflow und Sie werden genau sehen, wie wir das gemacht haben. Und wir gehen zur Produktforschungs-API zur E-Mail. Klicken Sie darauf. Sie können sehen, dass wir diesen nie ganz fertiggestellt haben, aber hier können Sie sehen, dass wir im Grunde eine HTTP-Anfrage erstellt haben, einen Codeknoten erstellt haben, um Code auszuführen , um die Ergebnisse daraus zu erhalten und ihn in HTML umzuwandeln und diesen im Grunde eine HTTP-Anfrage erstellt haben, einen Codeknoten erstellt haben, um Code auszuführen, um die Ergebnisse daraus zu erhalten und ihn in HTML umzuwandeln und diesen dann in einer E-Mail zu versenden. Also wenn wir jetzt zurückgehen und ich Ihnen zeige, was wir erstellen werden. Also hier, das ist es, was wir jetzt tun müssen. Jetzt nehmen wir dieselbe HTTP-Anfrage entgegen. Wir werden die Ergebnisse in verschiedene Elemente aufteilen und diese in eines unserer Blätter schreiben, das sind die Artikel Also werden wir das als Zeile an dieses Blatt anhängen. Aber gleichzeitig werden wir die Bilder aufteilen und sie auf ein völlig anderes Blatt senden Und das müssen wir erstellen. Also lass uns zurückgehen und damit beginnen, und ich werde dir genau zeigen, wie wir dazu gekommen sind. Wenn wir also zurückgehen beginnen wir mit der Produktrecherche per E-Mail. Was wir tun können, ist das sofort zu duplizieren. Und nennen wir es Produktforschungs-API für Google Sheets. Es ist also gut, das zu duplizieren, denn jetzt haben wir einen guten Ausgangspunkt. So können wir das loswerden, das in einer früheren Lektion nur zu Demonstrationszwecken da war . Und wenn wir uns das jetzt ansehen, wollen wir immer noch dieselbe HTTP-Anfrage. Wir wollen nicht mehr per E-Mail schreiben. Das wollen wir eigentlich loswerden. Und was wir wollen, ist, dass wir jetzt zu Google Sheets gehen wollen. das zu tun, klicken wir auf Plus Wenn ich ein Blatt eintippe, können wir sehen, dass es einen Google Sheet Snod gibt Klicken Sie darauf und wir erhalten eine Reihe von Optionen. Jetzt brauchen wir keinen Auslöser. Was wir brauchen, ist eine Aktion, und wir entscheiden uns für „Anhängen“ oder „Zuweisungsblatt aktualisieren“ Jetzt müssen Sie Ihre Zugangsdaten auswählen. Ich habe mir bereits ein Google-Konto eingerichtet. Wenn Sie jedoch noch keinen eingerichtet haben , erstellen Sie neue Anmeldeinformationen, behalten zwei bei und melden sich dann bei Google Sobald Sie dies getan haben, verwenden Sie das Google-Konto Ihrer Wahl in dem Sie Ihr Blatt speichern möchten Sobald du das Clicksave gemacht hast, werde ich es schließen. Ich habe es schon gemacht Also habe ich mein Google Sheets-Konto ausgewählt. Wir wählen ein Blatt innerhalb des Dokuments aus. Und hier unten heißt es Zeile anhängen oder aktualisieren und wir wollen eine Zeile anhängen Es gibt uns später mehr Flexibilität , falls wir es tatsächlich aktualisieren möchten, und wir können zu demselben Knoten zurückkehren und einfach die Einstellung ändern Jetzt wählen wir das Dokument aus einer Liste aus. Wenn Sie hier klicken, werden all die verschiedenen Blätter durchgesehen , die ich habe, und wir werden uns in diesem Fall für Passion Sports Product Research entscheiden . Sie sollten also Ihr Blatt mit den richtigen Spalten erstellt haben . Wenn ich also zurückgehe, können Sie sehen, dass ich das bereits erstellt habe. Also wirst du das einrichten wollen. Also werde ich die Zeilen loswerden, die ich bereits habe. Da haben wir es schön sauber. Vielleicht möchten Sie sich diese Zeilen, die ich bereits habe, zur Kenntnis nehmen . Es sollte schön und sauber beginnen, damit wir sehen können , wann wir neue Inhalte hineinschreiben. Jetzt, zurück bei NAN, wählen wir ein Dokument aus einer Liste aus, und innerhalb des Dokuments befinden sich Tabs, als Blätter bezeichnet werden. Also werden wir aus einer Liste wählen. Sie haben die Möglichkeit, nach einer URL, einer Idee oder einem Namen zu wählen. Ich wähle gerne einfach aus der Liste , weil sie bereits ziemlich gut benannt sind. Wir können also aus einer Liste wählen, und der erste, den wir machen werden , sind Trainingsanzug-Artikel. Nun, hier werden wir die Spalten der Daten zuordnen. In diese speziellen Spalten. Wir werden die Daten den jeweiligen Spalten zuordnen. Aber bevor wir das tun, gehen wir zurück und schauen uns unsere Leinwand an. Im Moment löst es das aus, weil wir die Informationen nicht weitergeben Nun, da wir mehrere Zeilen mit Informationen haben , müssen wir die Informationen, die hier reinkommen , tatsächlich aufteilen Informationen, die hier reinkommen , tatsächlich aufteilen Also wirst du diesen Auslöser nicht nutzen. Und wir können den Codeknoten, den wir in unserer vorherigen Lektion verwendet haben, auch nicht verwenden den Codeknoten, den wir in unserer vorherigen Lektion verwendet haben, um ihn in HTML umzuwandeln , weil wir ihn nicht als HTML einsenden. sind separate Zeilen, also werden wir das loswerden, aber wir werden immer noch dieselbe HTTP-Anfrage annehmen. Wenn wir das also schnell ausführen, werden wir sehen, welche Daten daraus hervorgehen werden. Das sind also die Daten im Moment. Eine Sache, die ich weiß, ist, dass wir im Moment auf MX-Ergebnisse eins eingestellt sind, und deshalb haben wir hier nur ein Ergebnis. Also mache ich es auf Max. Ergebnisse zehn und führe es erneut aus. Da hast du's. Jetzt haben wir also vier Bilder, die zurückgekommen sind. Wir haben viele weitere Ergebnisse. Das sind also die Artikel , die rüberkommen werden. Wir wollen also jedes dieser Bilder und jedes dieser Ergebnisse aufnehmen und sie in diese Tabelle auf der jeweiligen Registerkarte einfügen . Also, wie machen wir das jetzt? Also werden wir Code benötigen. Dies ist jedoch ein gutes Beispiel dafür, Ihnen zu zeigen, wie wir die integrierten KI-Funktionen in NHN tatsächlich nutzen können Nehmen wir an, Sie sind kein Entwickler und möchten dies trotzdem tun können Sie wissen, wie man die HTTP-Anfrage , weil sie nicht zu intensiv war. Sie wissen, wie man einen Knoten erstellt , weil das auch nicht zu intensiv ist. Ziemlich einfach für eine technisch nicht versierte Person. Sie sind sich jedoch nicht sicher, wie Sie diese Ergebnisse aufteilen sollen, um sie in dieses Blatt aufzunehmen. Hier können wir KI einsetzen und ihr einfach genau sagen, was wir tun wollen. Der schnellste Weg, das zu tun , ist einfach hier nach rechts zu gehen , wo NH N AI steht Klicken Sie darauf und stellen Sie die Frage buchstäblich. Das ist also die Frage, die ich zuvor gestellt habe . Wenn es mehrere Ergebnisse gibt, wie schreibe ich dann jedes Ergebnis nacheinander in die Tabelle Lassen Sie uns das also ausführen. Also, das wird nachdenken und es wird einen Denkprozess durchlaufen , um herauszufinden, wie das geht. Und weil es weiß, dass wir diese beiden Knoten bereits haben, kann es die Informationen nutzen, die es bereits hat, um herauszufinden, was in der Mitte stehen sollte, um sie zu verbinden und uns das gewünschte Ergebnis zu liefern. Das ist eine Menge von dem, was in ChatGPT getan werden kann, aber jetzt, mit der Leistungsfähigkeit der KI in NN, erledigt es uns die Arbeit tatsächlich Da haben wir's. Die KI ist fertig, also schauen wir mal, was sie gemacht hat. Also habe ich gefragt, ob es mehrere Ergebnisse gibt, wie schreibe ich jedes Ergebnis in die Tabelle Und es heißt, ich kann sehen, dass Ihr Workflow mehrere Ergebnisse von der Tab-API erhält, und die Ergebnisse sind derzeit so, nur das erste Ergebnis in das Blatt geschrieben würde Sie müssen einen Loop over items-Node hinzufügen , um jedes Ergebnis einzeln zu verarbeiten Weise können Sie sich die Schritte ansehen, die es durchlaufen hat Abrufen von „Keine Details“, das Durchsuchen von Knoten, Abrufen von „Keine Details“, das Entfernen einer Verbindung. Ich habe Code für einen Codeknoten hinzugefügt und die Knoten verbunden. Ich habe einen Knotenparameter erhalten, Knotenparameter aktualisiert und dann den Workflow validiert. Und es heißt, geändert wurde, ist, dass ein Codeknoten hinzugefügt wurde , der das Ergebnisarray aus der API-Antwort extrahiert. Es handelt sich also im Grunde genommen um eine Sammlung aller Ergebnisse , die extrahiert wurden, und jedes Ergebnis wird jetzt als separates Element mit einer Suchabfrage und dem aktuellen Datum ausgegeben . Google Sheets-Knoten fügt jetzt eine Zeile pro Ergebnis an und nicht nur das erste Ergebnis, was genau das Problem war, das ich lösen wollte Und es heißt, dass der Workflow jetzt alle Ergebnisse der Tab-API verarbeitet und jedes einzelne in eine separate Zeile in Ihrer Tabelle schreibt jedes einzelne in eine separate Zeile in Ihrer Der Codeknoten wandelt die einzelne API-Antwort, die mehrere Ergebnisse enthält , in mehrere Elemente um, die an den Knoten Google Sheets Sheets weitergeleitet Lassen Sie mich wissen, wenn Sie etwas anpassen möchten, was großartig ist, und wir können es tatsächlich ausführen und verfeinern Bevor ich das mache, gehen wir zurück und schauen uns an, was es gemacht hat. Was wir jetzt haben, ist, dass wir immer noch die HTTP-Anfrage haben und wir haben immer noch die ApenRow Aber wenn wir hineinklicken, wenn wir hier nachschauen, haben wir tatsächlich einen neuen Knoten namens Extract Results Array Doppelklicken wir darauf. Und hier ist der Code. Damit wir die Eingabe sehen können. In der Eingabe haben wir die Abfrage, und das Wichtigste ist, dass wir Bilder und Ergebnisse haben . Und Bilder sind ein Haufen verschiedener Bilder, die vier Bilder, die ich Ihnen zuvor gezeigt habe. Und Ergebnisse sind ein Haufen verschiedener Ergebnisse. Sie können alles bis zu zehn Ergebnisse sehen, wir melden uns zurück, weil ich ein Limit auf zehn gesetzt habe. Und da haben wir zufällig neun. Und in diesem Fall wollen wir jedes Ergebnis auswählen und es als Zeile an unser Google-Dokument anhängen Was dieser Code macht, werde ich nicht zu sehr ins Detail gehen, aber im Grunde genommen erfasst er die Eingabe und findet die Ergebnisse, und das ist das, und er verarbeitet diese Ergebnisse, indem er verschiedene Informationen herauszieht, die wir benötigen, nämlich den Titel, die Inhalts-URL und das Forschungsdatum Und das wird im Wesentlichen so in diesem JSON-Objekt gespeichert , dass wir es Zeile für Zeile herausziehen und an unser Google Sheet anhängen können es Zeile für Zeile herausziehen und an unser Google Sheet anhängen unser Google Wenn wir das also ausführen, sehen wir die Ausgabe. Hier. Auf der rechten Seite können wir jetzt sehen, dass die Ausgabe im Wesentlichen aus einer Anzahl von Zeilen besteht, und jede Zeile ist ein Ergebnis von links, und jede Zeile ist ein Ergebnis von links, es werden nur die Ergebnisse abgerufen , weil ich es hier drüben darum gebeten habe. Jetzt haben wir also eine andere Informationszeile, und Sie können sehen, dass sie in die richtigen Spalten aufgeteilt ist. Das wird in unsere Tabelle aufgenommen , was ausgezeichnet ist Jetzt können wir das testen, wenn wir in unser angehängtes Zeilenblatt gehen. Sie können sehen, dass es bereits alle richtigen Es wurden die richtigen Informationen abgerufen. Wir haben hier also eine Suchabfrage von links abgerufen. Das werden also die beliebtesten Trainingsanzüge sein. Und wir haben einen Artikeltitel , der von hier übernommen wurde, und das ist nur ein Ergebnis, ein Beispiel für ein Ergebnis. Da steht also die 11 besten Trainingsanzüge. Die Artikelbeschreibung, also die lange Beschreibung in diesem Inhaltselement hier, die URL, die die URL zum Artikel ist , und das Recherchedatum, das abgerufen und hier abgelegt wird. Jetzt haben wir also alle Informationen in einer Form, die direkt in unsere Tabelle aufgenommen werden kann Lassen Sie uns diesen Schritt ausführen und sicherstellen, dass er tatsächlich in das richtige Blatt aufgenommen wird, das Sie verwenden. Gemäß der Ausgabe wird diese Zeile also an unser Blatt angehängt Die einzige Möglichkeit, das zu sehen, besteht darin, zu unserem Blatt zu gehen und einen Blick darauf zu werfen, und da sind Sie wie von Zauberhand Da sind die Zeilen , neun Zeilen, einfach durch unsere Automatisierung in unser Blatt eingefügt wurden. 8. So automatisieren Sie Text in Google Sheets: Gehen wir zurück und werfen wir einen Blick auf unsere Automatisierung. Also da hast du's. Wir gehen von der HTTP-Anfrage aus, extrahieren die Ergebnisse und fügen sie als Zeile an unser Forschungsdokument in einem unser Forschungsdokument in Blatt namens Tracksuit Als Nächstes möchten wir die Bilder des Trainingsanzugs herausziehen und sicherstellen , dass sie in den entsprechenden Zeilen auf dieser Registerkarte in diesem wir also zurück und machen das. Im Grunde wollen wir genau dasselbe. Wir möchten, dass es aus der HTTP-Anfrage stammt und wir möchten, dass es auf genau die gleiche Weise angehängt wird, aber dieses Mal möchten wir, dass es ein anderes Blatt angehängt wir also leicht selbst tun können, ist, das zu nehmen und zu duplizieren Und hier findest du die Artikel von Sheet Tracksu. Wir möchten, dass es in die Sheet-Track-Bilder aufgenommen wird. Und wir wollen nicht dieselben Spalten, also werden wir alle Spalten entfernen. Und dieses Mal können wir „Automatisch zuordnen“ sagen. Wir wollen also genau so etwas wollen, aber für unser Bildarray statt für das Ergebnis-Array. Und das liegt daran, dass wir im Grunde die Informationen von hier bekommen wollen , anstatt sie in dieses Array in dieses Blatt zu bekommen, wir wollen die Ergebnisse der Bilder in einem anderen Array und sie in dieses Blatt einfügen. Also, auch das können wir tun , ohne Code zu schreiben , indem wir etwas sehr Ähnliches schreiben. Also habe ich es aktualisiert und eine neue Frage an die KI gestellt, die lautet: Wenn es mehrere Bilder gibt, wie schreibe ich dann jedes Bild in eine Zeile im selben Dokument in selben Dokument in einem anderen Blatt, dem so genannten Trainingsanzug-Bilderblatt Lassen Sie uns das ausführen und sehen, was passiert. Bitteschön, die KI ist fertig. Mal sehen, was es diesmal gesagt hat. Da ist also meine Frage. Im Folgenden wurden wie üblich Schritte ausgeführt , der Code hinzugefügt usw., keine Parameter aktualisiert und validiert. Was hat sich geändert Es heißt, es wurde ein zusätzlicher Bilder-Array-Code-Node hinzugefügt , der das Bilderarray aus der API verarbeitet es mit dem Trainingsanzug-Bildblatt verbunden Jede Bild-URL wird jetzt als separate Zeile mit Suchabfrage und Recherchedatum geschrieben als separate Zeile mit Suchabfrage und Recherchedatum Der Workflow ist jetzt in zwei parallele Pfade aufgeteilt, einen für Artikel und einen für Bilder Der Workflow verarbeitet jetzt sowohl Ergebnisse als auch Bilder aus der Tavl-API und schreibt jedes ihrer jeweiligen Blätter in dasselbe Google Sheets-Dokument Lassen Sie mich wissen, ob Sie etwas anpassen möchten. Und es ist bereit, ausgeführt zu werden. wir uns also wie üblich vor der Ausführung an, Schauen wir uns also wie üblich vor der Ausführung an, was es bewirkt hat. Wie Sie hier jetzt sehen können, haben wir eine weitere parallele Ebene. Wir haben immer noch das Ergebnis-Array an die Zeile in diesem Blatt angehängt wird, aber jetzt haben wir das Bilderarray, an das in einem anderen Blatt angehängt Doppelklicken wir also, um das zu öffnen. Das macht also so ziemlich das Gleiche. Es schnappt sich die Daten. Es nimmt die Bilder aus diesen Daten heraus, was das ist, und es durchläuft jedes einzelne dieser Bilder und nimmt Und jedes Mal, wenn es eines nimmt, fügt es den verschiedenen Variablen genau die Informationen hinzu , die wir benötigen Also die Suchanfrage, die Bild-URL und das Recherchedatum, was genau das ist, was in unserem Blatt, in unseren Google Sheets Es geht also nur darum, herauszufinden, was wir hier brauchen. Und wenn ich diesen Schritt ausführe, können wir sehen, dass die Zeilen hier hinzugefügt wurden, also eins , zwei, drei, vier, fünf Zeilen für die ein, zwei, drei, vier, fünf Bilder. Und es hat das, was die Abfrage ist, was jedes Mal dieselbe Abfrage ist und die Ergebnisse, die aus dieser Abfrage zurückkamen, nämlich die verschiedenen Bilder. Das ist also genau das, was wir wollen. Also lass uns das schließen. Das alles wurde für uns über KI erledigt. Keine Codierung erforderlich. Diese fünf Elemente, die jetzt durchgegangen sind bis zu diesem Knoten durchgekommen. Das ist also der Teil , den wir vorher nicht gemacht haben. Das wurde geändert, sodass jede Spalte manuell zugeordnet wird. ist also das Erste, und es hat jede der Spalten hinzugefügt, die wir in der Google-Tabelle benötigen, die Suchanfrage, die es hier ausgewählt hat , und das in den Bildlink eingefügt , von dem es hier ausgewählt wurde, Bild-URL, und das und das Forschungsdatum, von dem es hier ausgewählt wurde, und das dort eingegeben. Und jetzt, wenn wir diesen Schritt ausführen, werden diese Informationen für jede einzelne Zeile verwendet und in unser Google-Dokument aufgenommen. Und da hast du's. Hier sind die Informationen , die in unserem Google-Dokument enthalten sein werden , und lassen Sie uns das überprüfen. Und da haben Sie es wie von Zauberhand. Auch hier haben wir den Forschungstag auf der rechten Seite, damit Forscher wissen, wie relevant er ist. Noch wichtiger ist jedoch, dass wir für diese spezielle Anfrage fünf Bilder haben, auf die wir bei Trainingsanzügen klicken können . Das ist also ausgezeichnet. Also, jetzt haben wir beide Tabs. Wir haben Informationen. Unsere Forscher können diese Informationen für Folgemaßnahmen verwenden , oder unser Product Owner kann einfach nachschauen , welche zu unserer Marke zu passen scheinen oder die wir für die weitere Entwicklung verwenden möchten . Und das alles wurde automatisch ohne Code erledigt, und das in einem Format, das gemeinsam genutzt werden kann und durch die Automatisierung kontinuierlich aktualisiert werden kann Jetzt sind Sie also dran. möchte, dass Sie eine Herausforderung in Ihrer Karriere, Ihrem Unternehmen oder einem Ihrer Projekte auswählen, etwas, das sich wiederholt und das Sie lösen möchten, und einen Arbeitsablauf erstellen , der wie immer von dem inspiriert ist, was Sie in dieser Lektion gesehen haben Also Beispiele für deine Inspiration. Wenn Sie ein Produktmanager sind, könnten Sie einen Workflow verwenden, um Recherchen von Mitbewerbern oder Funktionsvergleiche in Google Sheets zu speichern Recherchen von Mitbewerbern oder Funktionsvergleiche , so wie ich es gezeigt habe. Marketingmanager, du könntest Kampagnenideen sammeln, Beispiele oder Markeninspirationen hinzufügen und diese speichern. Ein Betriebsleiter könnte Lieferanten, Materialien oder Logistikforschung verfolgen . Ein Vertriebsleiter könnte Preisangebote und Positionierungen von Wettbewerbern protokollieren . Ein Gründer oder Manager könnte Produktideen validieren und Marktsignale im Laufe der Zeit verfolgen. Fangen Sie ganz einfach an und verwenden Sie jeweils einen Auslöser, also kann es sich nur um einen API-Aufruf handeln, oder vielleicht lösen Sie ihn selbst aus, eine API und ein Ziel, wie ich es getan habe. Und wenn Sie das einmal getan haben, denken Sie offiziell wie ein Automatisierungsbauer, jemand, der alles in seinem Unternehmen automatisieren kann, und genau dort möchten Sie sein. Ich hoffe, Ihnen hat diese Lektion gefallen. Wir sehen uns in der nächsten. 9. Automatisieren von Design-Prompts mit dem Product Design Concept Agent: In dieser Lektion gehen wir von der Produktrecherche zur Designausführung Wir haben bereits Forschungsbilder für Top-Trainingsanzüge in den USA. Jetzt wollen wir diese Forschungsbilder in Markendesignkonzepte umwandeln , die strikt an unsere Markenrichtlinien halten. Dazu setzen wir einen Experten für Produktdesignkonzepte ein. Das stimmt. Jetzt ist es die Welt der KI-Agenten. Dies ist ein KI-Agent, dessen einzige Aufgabe darin besteht, anhand einer Aufforderung präzise Bilder zu generieren einer Aufforderung präzise Bilder die auf den Stilregeln basieren, die er erhält. Und dieser Agent generiert Bilder nicht von alleine. Ich habe gerade genug Argumente, um die richtigen Anweisungen zu generieren, die später zur Bearbeitung des Bildes und zur Erstellung unseres Designkonzepts verwendet werden . Lassen Sie uns über den Arbeitsablauf sprechen. Der Workflow ist der Agent für das Produktdesignkonzept. Warum verwenden wir ihn? Wir verwenden es, um Forschungsbilder in Markendesignkonzepte umzuwandeln , und das wollen wir konsequent tun. Und allgemeine Verwendungszwecke für die speziellen Rollen , in denen Sie möglicherweise tätig sind. Produktmanager können damit Ideen validieren, Marketingteams Bildmaterial generieren, Gründer können damit verschiedene Richtungen ausloten , die sich für Produkte eignen, und Unternehmen können es zur Vorbereitung der Beschaffung von Produkten verwenden , um sicherzustellen, dass sie für das, was auch immer sie beziehen, richtig aussehen für das, was auch immer sie beziehen, richtig Hier sind wir bei unserer Tabelle zur Produktforschung für Passionssportarten Tabelle zur Produktforschung für Passionssportarten Und wenn wir hier ein wenig hineinzoomen, können Sie sehen, dass wir die Anfrage erhalten haben Also das haben wir gemacht, um zu recherchieren. Was sind die beliebtesten Trainingsanzüge in den USA? Wir haben einen Link zu einem Bild, das wir von der Recherche zurückbekommen haben. Ich habe ein paar eigene hinzugefügt , die von anderen Orten stammen. Aber wir haben diese Kolumnen hinzugefügt, um zu sagen: Ist es schon eine Marke für Passionssportarten? Weil einige dieser Bilder, zum Beispiel dieses, Konzept des CEO sind und das Branding bereits angewendet wurde. Schauen wir uns also dieses an. Das sieht schon ziemlich elegant aus und hat bereits schwarze und goldene Farben, und das wollte der CEO oder die Person, die sich die Idee ausgedacht hat. Mit der Marke ist es also schon fertig. Ich denke, das einzige , was fehlt, ist das Logo. Aber was die Markenpräsenz angeht, macht es das, und nicht alles muss ein Logo haben, je nach Fall. Wenn wir also zurückgehen und uns einige der anderen ansehen, ist dies eine Recherche, die wir anhand einer Abfrage durchgeführt haben. Lassen Sie uns sehen, was das Ergebnis gebracht hat. Das kam also mit diesen Trainingsanzügen zurück. Und das hat uns als Unternehmen gezeigt, dass diese Trainingsanzüge derzeit zu den Bestsellern gehören. Wir möchten jedoch, dass ein solches Konzept unter Verwendung unserer Marke entwickelt wird. Da wollen wir also hin. Wenn wir zurückgehen und uns diese ansehen, haben wir viele verschiedene Bilder. Das sagt uns, wie wir die Tabelle verwenden. Die einzige andere Sache ist das Forschungsdatum. Das ist das Datum, an dem wir die Informationen tatsächlich gefunden haben. Und Sie können sehen, dass auf einigen dieser Bilder steht , nein, sie sind nicht markenrechtlich geschützt. Die meisten von ihnen sind nicht gebrandmarkt , weil wir sie gerade online gefunden haben. Wir haben sie über Recherchen und über eine API gefunden und wollen daraus Konzepte generieren, aber sie haben noch keine Marke. Es ist schwer vorstellbar, wie sie in unserer Marke aussehen werden , bis wir das getan haben. Und einige von ihnen sagen ja, weil wir die Marke bereits verwendet haben oder sie bereits Teil unseres Unternehmens sind, aber wir beziehen sie immer noch als Produktforschung mit ein. Und jetzt gehen wir zu unseren Markenrichtlinien über. Für diese Übung habe ich die Markenrichtlinien sehr einfach gehalten. Und wie Sie hier sehen können, haben wir diese Tabelle mit dem Titel Passion Sports Product Brand Guidelines Einfach gesagt, der Herrenstil und der Damenstil, zwei Kolumnen haben es sehr einfach gehalten Wir können sie aufteilen, aber aus diesem Grund haben wir es einfach gehalten. Der Männerstil sagt zum Beispiel, Schwarz und Gold, alle Logos durch das Passion Sports Logo zu ersetzen, es eng anliegend zu machen und sonst nichts zu tun. Das wollen wir auf die Bilder anwenden , die wir gesehen haben. Der Damenstil ist genau der gleiche, aber er zeigt nur Schwarz und Rosa statt Schwarz und Gold. Wir wollen zu dem Punkt kommen, dass wir von einem Bild wie diesem zu einem Bild wie diesem übergehen , wie Sie sehen können, Schwarz und Gold steht jetzt für Passionssport. Und das haben wir daraus generiert. Lassen Sie uns zu unserem Workflow übergehen und sehen, wie wir das machen können. Wie Sie sehen können, ist das jetzt für den CEO oder irgendjemanden im Unternehmen sehr hilfreich jetzt für den CEO oder irgendjemanden im , um sich unsere Version dieser Art von Trainingsanzug vorstellen zu können , und genau das wollen wir tun Gehen wir zurück zu unserem Arbeitsablauf und schauen wir uns an, wie wir das machen können. Das ist der Arbeitsablauf. Was wir jetzt tun werden, ist, dass er manuell ausgelöst wird. Wir könnten das so planen , dass es jeden Tag passiert oder dass es passiert, wenn das Forschungsdokument etwas Neues enthält. Aber es wird das Forschungsdokument lesen. Wenn das Bild mit einem Branding versehen werden muss , wird es an unseren Agenten weitergeleitet, der die Arbeit erledigt. In unserem Agenten besteht unser Agent nun aus einem Gehirn, dem Chat-Modell, ChatGPT Und das wird er nutzen, um zu argumentieren, nachzudenken und herauszufinden, was er als Nächstes tun sollte um sicherzustellen, dass er nur natürliche Sprache verwenden kann, die Anweisungen, die wir ihm im Agenten geben , um eine Aufforderung zu generieren Der Speicher würde normalerweise etwas Speicher haben. Je nachdem, was wir tun, müssen wir manchmal etwas Speicher anhängen , den wir uns bei jedem Lauf merken können , und er kann auch lernen. Es ist das Konzept des maschinellen Lernens, aber in diesem Fall ist es ziemlich einfach. Wir haben keinen Speicher angeschlossen. Werkzeug. Ein Tool ist normalerweise das, was es verwendet, um zu bestimmen, was es tun soll oder nicht. In diesem Fall werden beispielsweise Markenrichtlinien verwendet. Es liest diese, um herauszufinden, was es als Nächstes tun sollte. Und darin ist eine Aufforderung und wir werden das weiter durchgehen. Und sobald das erledigt ist, wird es eine HTTP-Anfrage stellen, um das Bild abzurufen, das richtige Bild aus der Tabelle Es gibt ein bisschen Code, den Sie vielleicht nicht benötigen, aber ich brauche ihn, weil ich einige meiner Dateien auf Dropbox gespeichert habe und der Mime-Typ sich aus verschiedenen Gründen in Dropbox ändert Noch wichtiger ist, dass wir von dieser HTTP-Anfrage über den Code zu diesem Knoten zum Bearbeiten von Bildern gehen . Und das wird wiederum ChatGPT gezielt verwenden , um unsere Designkonzepte zu bearbeiten und ein Markendesignkonzept zu erstellen , das den Markenrichtlinien entspricht Und am Ende laden wir es in unseren Designkonzept-Ordner in Wir hätten Google Drive oder etwas anderes verwenden können. Ich finde Dropbox einfach viel einfacher einzurichten, aber Sie können das auch verwenden. Lassen Sie uns die Schritte genau durchgehen, wie wir das einrichten. Als Erstes erstellen wir wie gewohnt einen Workflow. Ich nenne es Produktdesign-Konzept. Und das ist unser Agent. Wir arbeiten von links nach rechts uns als Erstes schnappen uns als Erstes unser Google Sheet. Und was wir tun wollen, ist, dass wir eine Zeile aus dem Blatt ziehen wollen. Und wir sind bereits mit unserem Google Sheets-Konto verbunden . Wir werden das Blatt in den Dokumenten finden . Das ist richtig. In unserer Dokumentenliste finden wir Forschung zum Thema Passion Sports. Und den Tab, den wir in den Bildern von Trainingsanzügen haben wollen. Wir gehen nicht zu Artikeln. Wir werden aus den Bildern schöpfen, und das ist alles, was wir dort tun müssen. Sorgen wir dafür, dass das läuft. Das läuft gut. Informationen sind rausgekommen. Lassen Sie uns das etwas zur Seite legen , damit wir sehen können, was wir tun. Sobald wir das haben, können wir unseren Agenten auslösen, der dann entscheidet, was zu tun ist. Also, wenn wir hier klicken und AI Agent wollen. Aber KI-Agent hier ein paar Dinge. Wir beziehen für eine Aufforderung eine Benutzernachricht, und wir haben hier auch die Möglichkeit, Optionen hinzuzufügen. Nun, normalerweise ist eine Benutzernachricht erforderlich, wenn sich die Eingabe ändern soll. Die Nachricht, die wir hier eingeben, wird sich also je nach Fall im Laufe der Zeit ändern. Zum Beispiel können wir es manchmal anweisen, auf dem Bild nach Trainingsanzügen zu suchen. Manchmal fragst du es vielleicht, nach T-Shirts auf dem Bild oder ähnlichem zu suchen. Und wir können das dynamisch ändern, indem wir nicht wirklich etwas ändern, also brauchen wir das nicht. Also werden wir es so einstellen, dass es unten definiert wird, und wir werden das ändern weil es immer etwas erfordert . Ich werde es nicht sagen, um es zu reparieren. Ich setze es auf Ausdruck und dann setzen wir es einfach auf leer. Aber was wir brauchen, ist eine konsistente Aufforderung, eine konsistente Nachricht an das LLM, GPT zu chatten Und was wir tun werden, ist, eine sogenannte Systemnachricht hinzuzufügen eine sogenannte Systemnachricht Eine Systemnachricht wird immer dann verwendet, wenn wir möchten , dass immer wieder dieselbe Eingabeaufforderung verwendet wird. In diesem KI-Agenten werden wir also wirklich zusammenstellen, was genau zu tun ist. Vorerst lasse ich es und komme darauf zurück. Ich werde zuerst hinzufügen, was es braucht , um seine Arbeit zu erledigen, und dann kommen wir zurück und schreiben die Eingabeaufforderung und die Systemnachricht. Ich werde auf Speichern klicken. Nun, wie ich schon sagte, haben Sie das Gehirn, das Chat-Modell, das Gedächtnis im Tool. Also werde ich das Chat-Modell hinzufügen und wir werden ChatGPT verwenden, das ist also offene KI Klicken Sie auf Chat-Modell. Wir werden vier verwenden und wir werden 4.1 Mini verwenden. Der Grund dafür ist, dass ich das getestet habe und weiß, dass es funktioniert. Wenn es nicht kaputt ist, versuche nicht, es zu reparieren. Genau das haben wir hier. Und wir werden alles andere beim Alten lassen und das beenden. Nun, das ist das Gehirn der Operation, das LLM oder im Grunde ist es das, was hinter ChatGPT Sie könnten sich vorstellen , dass dies die Schnittstelle ist, die Sie normalerweise in ChatGPT eingeben würden, aber das ist der Teil des GPT-Modells hinter den Kulissen Speicher, den wir nicht benötigen, weil wir uns zwischen den Durchläufen an nichts erinnern werden an nichts Was das Tool angeht, werden wir tatsächlich unsere Markenrichtlinien abrufen so werden wir tatsächlich unsere Markenrichtlinien abrufen und diese als Instrument verwenden, um zu entscheiden, wie wir vorgehen, wie wir unser Designkonzept erstellen. Auch hier wollen wir Google Sheet verwenden. Da es sich um ein Tool handelt, werden wir gefragt, wir die automatisch oder Beschreibung dessen, was es tut, automatisch oder manuell festlegen möchten. Ich wähle das Set gerne manuell aus, und dann erhalten wir eine nette Beschreibung dessen, was wir genau tun wollen, Zeilen in das Blatt in Google Sheets zu bekommen , und das ist genau das, was wir wollen. Die Ressource ist wieder ein Blatt innerhalb des Dokuments, und wir erhalten wieder Zeilen aus einer Liste. Dieses Mal werden wir die Markenrichtlinien auswählen. Das wollen wir. Und darin befinden sich verschiedene Blätter. Wir werden die Richtlinien für Trainingsanzüge auswählen. Und das ist alles was wir brauchen. Jetzt haben wir einen Agenten , der ein GPT-Modell als Gehirn der Operation verwenden wird Und als Tool wird es von hier aus die Markenrichtlinien abrufen diesen beiden haben wir überprüft, ob sie funktionieren, und das funktioniert, wenn es vom Agenten ausgeführt wird. Sorgen wir dafür, dass wir unseren Ruder zurückbekommen. Wir können mit der rechten Maustaste klicken und X Akuter Schritt wählen. Und wir können sehen, dass das erfolgreich die Reihe bekommt, wenn wir reingehen. Wir können sehen, dass die Informationen Kampfstil für Männer und im Stil der Damen sind. Hervorragend. Jetzt können wir zu unserem Agenten zurückkehren. Das Wichtigste in der Systemnachricht ist, herauszufinden, was sie tun soll. Und das ist im Grunde die Macht des Agenten. Das ist eine Aufforderung in natürlicher Sprache , die wir einfügen können die ihm genau sagt, was er mit dem Gehirn und den Tools machen soll. Ich erhalte die Eingabeaufforderung , die ich zuvor erstellt habe , und gehe dann genau durch, was wir tun werden. Jetzt haben wir unsere Systemnachricht. Wir können das tatsächlich öffnen . Hineinzoomen. Und was wir hier haben, ist eine Nachricht , die dem Agenten genau sagt, um welche Art von Agent es sich handelt und was er tun sollte. Sie generieren einen einzelnen Abschlussball, mit dem Sie ein Produktdesign-Konzeptbild bearbeiten können. Bei der Eingabe handelt es sich um die Daten der Markenrichtlinien, die über das verbundene Google Sheet-Tool bereitgestellt werden. Anweisungen: Wählen Sie in der Spalte Herrenstil den richtigen Text aus den Markenrichtlinien aus. Geben Sie genau einen Satz im Klartext aus. Und das ist der Klartext. Suchen Sie die Trainingsanzüge auf dem Bild und ändern Sie die Farben der Trainingsanzüge so, dass sie den Text im exakten Stil wiedergeben. Wenn Sie nun etwas in diesen eckigen Klammern sehen, der Agent sehr gut weiß der Agent sehr gut, dass es sich um einen Platzhalter Es wird den genauen Stiltext, den es in den Markenrichtlinien gefunden hat , hier einfügen es in den Markenrichtlinien gefunden hat , Wir sagen tatsächlich: Suchen Sie die Trainingsanzüge auf dem Bild, ändern Sie die Farben der Trainingsanzüge auf Schwarz und Gold, ersetzen Sie alle Logos durch ein Passionssport-Logo, machen Sie es eng anliegend, sonst nichts. Eigentlich hätte ich nichts anderes von hier rausnehmen und es in den Agenten geben können, aber es ist einfach drin geblieben. Jetzt heißt es: Lokalisieren Sie den Track auf dem Bild, ändern Sie die Farben des Trainingsanzugs in Schwarz und Gold, ändern Sie das Logo und all die Dinge, die es in den Markenrichtlinien findet . Dann gehen Sie durch. Fügen Sie keine Erklärungen, Formatierungen oder zusätzlichen Text hinzu. Und das fügen wir hinzu, weil diese Dinge häufig bei Agenten passieren , sagen Sie es, wenn Sie es nicht anders sagen. Wenn Sie zum Beispiel ChatGPT aufrufen, werden Sie wahrscheinlich feststellen, dass Agenten GPT im Hintergrund verwenden, wenn Sie eine Nachricht senden, in der sie aufgefordert werden, etwas zu tun , was manchmal auch andere Dinge beinhaltet eine Nachricht senden, in der sie aufgefordert werden, etwas zu tun, was manchmal auch andere Dinge beinhaltet, aber sie haben den gleichen Das ist wirklich eine Leitplanke , um dem entgegenzuwirken. Wenn der erforderliche Style-Text fehlt, geben eine leere Zeichenfolge Dies ist wirklich eine Ausnahmebehandlung, nur um sicherzugehen , dass der Stiltext möglicherweise fehlt. Und es gibt noch viel mehr, das wir hinzufügen könnten, aber es wurde getestet. Dieses Format wurde getestet und was? Ich werde es einfach halten. Was das tun wird, ist, diese Eingabe mit einem Bildlink zu übernehmen . Dies wird für jede Zeile der vorherigen Tabelle ausgeführt, und dann werden diese Anweisungen ausgeführt, um eine Eingabeaufforderung zu generieren Diese Eingabeaufforderung enthält Anweisungen zum Ändern von Aspekten des Bildes wie der Farbe, dem Logo usw. Cool. Das ist es. Jetzt können wir diesen Schritt ausführen und überprüfen, welche Aufforderung ausgegeben wird. Warum lassen wir das Ganze nicht hinter uns, damit wir den Ablauf bis zum Agenten verfolgen können? Dann klicken wir einfach mit der rechten Maustaste und führen den Schritt aus. Da hast du's. Sie sehen, es läuft, es spricht mit dem GPT-Modell. Es läuft, um die Zeilen zu bekommen, die es benötigt. Jetzt weiß es, was zu tun ist, und es spricht mit dem Agenten. Und es geht weiter, bis es alle Informationen hat, die es benötigt. Ich werde mit dem Chat-Modell hin und her gehen , um herauszufinden, was am besten zu tun ist, die benötigten Zeilen abzurufen und los geht's. Scheint funktioniert zu haben. Mal sehen, was es sich ausgedacht hat. Wenn ich mir jetzt die JSON-Datei ansehe, können Sie sehen, dass wir eine, zwei, drei, vier, fünf, sechs, sieben, acht Ausgaben haben . Suchen Sie die Trainingsanzüge auf dem Bild, ändern Sie die Farben der Trainingsanzüge in Schwarz und Gold, ersetzen Sie alle Logos durch das Passion Sports-Logo, passen Sie sie eng an und tun Sie nichts weiter. Und sie sagen alle ziemlich dasselbe. Der Grund dafür ist , dass in diesem Fall, in dieser Phase des Agenten, nur eine einzige Aufforderung generiert, aber die Markenrichtlinien verwendet werden. Und da die Markenrichtlinien dieselben sind und ich hier gesagt habe, und ich hier gesagt habe dass die Spalte „Männerstil“ verwendet wird, dann wird wirklich dieselbe Ausgabe erzeugt. Es heißt, die Trainingsanzüge auf dem Bild zu finden und dann die Farben der Trainingsanzüge wie hier beschrieben zu ändern, ebenso wie das Logo, das in den Markenrichtlinien steht. Und wie gesagt, dem hat es nichts hinzugefügt. Das funktioniert sehr gut und es hat die Aufforderung generiert 10. Automatisieren von Images und Konzepten mit dem Product Design Concept Agent: Jetzt wissen wir, dass das funktioniert. Der nächste Schritt besteht wirklich darin, die Bilder zu schnappen, damit wir sie dafür bearbeiten können. Wir werden eine HTTP-Anfrage stellen, und in dieser HTTP-Anfrage gehen wir tatsächlich zurück und holen die URL von dem, was aus dem Blatt übergeben wurde, und das wird der Bild-Link sein. Das werden wir uns schnappen. Wir benötigen keine Authentifizierung, aber wir müssen festlegen, dass aus diesem Link tatsächlich eine Bilddatei generiert wird. Und das tun wir, indem wir hier eine Option hinzufügen. Und die Option ist, dass wir eine Antwort benötigen . Das Format ist eine Datei und das Ausgabefeld sind Daten. Was es tut, ist, diesen Bild-Link zu verwenden, der die URL sein wird, die es bekommen wird. Es wird die Methode get anwenden und dann wird es eine Datei erstellen, und diese Dateien werden die Namensdaten haben. Fahren wir mit dem nächsten Schritt fort. Lassen Sie uns diesen Schritt tatsächlich ausführen und sicherstellen, dass er funktioniert. Und da hast du es. Das hat jetzt den Link zum Bild und hat diese Datenbits generiert, da ist eins davon. Das nächste, was wir tun müssen, was nicht unbedingt in allen Fällen getan werden muss, aber in diesem Fall schon, ist, weil ich einige Dateien von Dropbox habe, manchmal verlieren sie ihren MIME-Typ, der im Grunde die Dateierweiterungen sind. Sie haben PNG-Dateien. Es ist wirklich der Dateityp. Wenn Sie PNG-Dateien, JPEG-Dateien oder verschiedene Arten von Bildern haben , beim Hochladen einer Dropbox diese Erweiterung, verliert sie beim Hochladen einer Dropbox diese Erweiterung, da Dropbox den Link generiert und die Datei generiert. Was ich tun werde, ist Code zu verwenden, um das einzustellen. Wir wählen, wo du hingehst, füge das Code-Element hinzu. Wir werden JavaScript wählen, nett und einfach. Und hier müssen wir das nur durch den Code ersetzen , den ich zuvor erstellt habe. Im Grunde nehmen wir einen Gegenstand heraus. Diese Dollar-Eingabe schnappt sich einfach den nächsten Artikel und wird von hier aus einen Artikel nach dem anderen herausziehen hier aus einen Artikel nach dem anderen herausziehen Und für jedes Element, das herausgeholt wird, wird es den binären Datentyp auf Bilder PNG setzen, und es wird den Dateinamen auf Bildpunkt PNG setzen Auf diese Weise ist es im Grunde eine Art zu sagen, dass es sich bei der Datei um ein PNG handelt. Lass uns das ausführen. Da hast du's. Also für jede Binärdatei können wir das hier tun. Und es ist derzeit nicht sichtbar, aber es ist normal, dass diese Bilder manchmal in dieser Form nicht sichtbar sind. Im Moment heißt es also „Einmal ausführen“ für alle Artikel. Und das bedeutet, dass es das auf einmal für alle Elemente in der Liste tun wird, dass es für jedes Element einmal ausgeführt wird, was uns ein bisschen mehr Kontrolle über jedes Mal gibt, was uns ein bisschen mehr Kontrolle über jedes Mal gibt wenn es ausgeführt wird. Und ich werde diesen Schritt jetzt ausführen. Und da hast du's. Jetzt können Sie sehen, dass es für alle Artikel erledigt wurde und es immer noch nicht sichtbar ist. Aber es wurde für jedes Objekt ausgeführt . Und das ist kein Grund zur Sorge. Wir werden sehen, ob das funktioniert. Sie können es tatsächlich herunterladen und einfach überprüfen. Es hat den richtigen Artikel heruntergeladen, und das hat es auch getan. Nachdem wir das getan haben, können wir sicher sein, dass die Datei und der Mime-Typ korrekt auf PNG gesetzt wurden. Das ist in Ordnung. Das nächste , was zu tun ist, ist das Bild tatsächlich zu bearbeiten. Also Überraschung, Überraschung, wir werden uns einen Knoten zum Bearbeiten von Bildern schnappen, und der wurde von OpenAI erstellt Wenn du also auf Open AI klickst und dann nach Bild bearbeiten suchst, bist du fertig Zu diesem Zeitpunkt benötigen Sie ein offenes AI-Konto. Der Weg, das zu tun, besteht wie üblich darin, hier die Anmeldeinformationen einzugeben. Sie werden wahrscheinlich für die meisten Nodes standardmäßig diese NAN Free Open AI Credits verwenden. Und das mag in einigen Fällen für ChatGPT funktionieren, es kann funktionieren oder auch nicht, aber normalerweise funktioniert das für Aber bei Dingen wie der Bearbeitung, weil es ihre API verwendet und sie möchten, dass Sie dafür einen kleinen Betrag zahlen, kann es Sie dazu zwingen, ein Konto zu erstellen Wenn das steht, dann brauchst du wahrscheinlich etwa 5$, etwas in der Art, sehr wenig Und wie üblich, erstellen Sie einfach einen neuen Berechtigungsnachweis. Sie müssen sich Ihren API-Schlüssel schnappen und ihn einfach hier eingeben und auf Speichern und schließen klicken Wenn Sie sich nicht sicher sind, wie das geht, funktioniert es so, dass Sie auch loslegen. Du kannst zu ChatGPT gehen und sagen, wie führe ich den Knoten „Bild bearbeiten“ von NN aus mit einem offenen AI-Konto Denken Sie darüber nach, und es sollte Ihnen alle Schritte geben, die Sie dafür benötigen Wenn Sie außerdem jemals ein offenes AI-Konto einrichten möchten, um deren API zu verwenden, teilen Sie dies einfach Track GPT mit, und Sie erhalten die erforderlichen Schritte Ich habe gesagt, wie richte ich ein offenes AI-Konto ein? Ich muss die API für einen Knoten zum Bearbeiten von Bildern verwenden. Und dann führt es Sie durch die Schritte. Sie müssen im Grunde ein Konto erstellen, auf diesen Link gehen, sich anmelden, und es dauert nur eine Weile bis Sie fünf bis 15 Minuten haben. Aber sobald es dich identifiziert hat, und ja, es muss dich nicht identifizieren, wird es dich einrichten. Aber im Grunde müssen Sie die Abrechnung hinzufügen. Ich habe zu diesem Zeitpunkt 5$ eingezahlt. Hoffentlich bleibt der Preis gleich. Erstellen Sie einen API-Schlüssel , der nur eine lange Zahl ist. Du kopierst das und fügst es zu NAN hinzu, du kommst zurück. Und du fügst das hier zu NAN hinzu und klickst auf Speichern. Und dann können Sie den Knoten Bild bearbeiten verwenden. Denken Sie daran, dass es manchmal fünf bis 15 Minuten dauert , weil sie Sie brauchen. Ich bin mir nicht sicher, warum sie dich brauchen, aber Open AI hat beschlossen , dich zu identifizieren. Stelle sicher, dass du der bist, für den du dich ausgibst , bevor du die API verwendest. Folgen Sie einfach den Anweisungen. ChatGPT ist beste Wahl, wenn Sie Zweifel haben Sie haben also Ihr offenes AI-Konto eingerichtet und dieses ausgewählt, dann ist die Ressource Bild Sie müssen das Bild bearbeiten und es bei GPT-Bild eins belassen. Und das ist die Aufforderung. Dadurch wird Edit Image genau mitgeteilt, was es tun muss. Und das wird vom Agenten generiert. Was Sie tun möchten, gehen Sie zurück zum Schema, Sie werden sehen, dass die Ausgabe eingegangen ist, und was Sie tun werden, ist , diese Ausgabe abzurufen. Sie können diese Ausgabe direkt vom AI-Agenten abrufen. Geben Sie das ein und Sie können sehen, dass die Aufforderung da ist Suchen Sie die Trainingsanzüge auf dem Bild, ändern Sie die Farben der Trainingsanzüge in Schwarz und Gold und ersetzen Sie alle Logos Passionssport-Logo usw. Es generiert ein Bild, das auf der Verwendung von Daten basiert. Das ist die Binärdatei , die durchgekommen ist. Data ist der Name dieser Binärdatei. Das lassen wir gleich. Ich habe das alles gleich gelassen. Ich generiere ein Bild pro Bild, das reinkommt. Ich habe dieses oh 24 nach dem anderen oh 24 gelassen. Sie können definitiv damit herumspielen , sobald Sie es zum Laufen gebracht haben. Und ich habe die Qualität auf Auto belassen und das Ausgabeformat auf PNG , weil es das ist, was es ist. Führe diesen Schritt jetzt aus. Dieser Teil kann eine Weile dauern. Es geht tatsächlich in die Cloud. Es wird jedes dieser Bilder senden und dann basierend auf dieser Aufforderung ein neues Bild generieren . Okay, der Knoten „Bild bearbeiten“ wurde beendet und es hieß: Ungültige Bilddatei oder Modus für Bild eins. Bitte überprüfen Sie Ihre Bilddatei wenn Sie der Meinung sind, dass dies ein Fehler ist. etwas schief gelaufen Bei der Bildbearbeitung ist etwas schief gelaufen. Mal sehen, was es ist Open AI hat einfach ungültige Bilddatei oder einen ungültigen Modus für Bild eins gemeldet. Bitte überprüfen Sie Ihre Bilddatei. Wenn Sie glauben, dass dies ein Fehler ist. Kontaktieren Sie uns unter help.open.com und geben Sie die Anfrage-ID an Ich bin mir nicht sicher, was es sein könnte. Ich werde nachforschen und von dort aus weitermachen. Das Erste, was Sie tun müssen, wenn dies passiert, ist, auf die Bilder zurückzuschauen , die auftauchen, und zu sehen, was das Problem sein könnte. Okay, ich habe das Problem gelöst und wir können jetzt loslegen. Was passiert war, war, dass ich in unserer Google Sheet-Datei die falsche URL eingegeben hatte und wir daher ein Problem hatten, weil die URL nicht korrekt war und wir das Bild, eines der Bilder, nicht abrufen konnten. Ich habe es mit einem getestet, und das ist bis zum Ende durchgegangen, und wir können sehen, dass es ankommt. Das Aufregende daran ist, wie Sie sehen können, dass es jetzt komplett schwarz auf gold ist. Wenn wir ein bisschen hineinzoomen, ist das wirklich nett. Wir können jetzt eine Visualisierung unseres Designkonzepts sehen. Was wir jetzt tun wollen, ist, das auf Dropbox hochzuladen, und wir werden jetzt mit unserem Workflow fortfahren und das Dropbox-Element hinzufügen. Dazu klicken wir natürlich auf unser Pluszeichen und suchen Dropbox. Und was wir tun möchten, ist, dass Sie eine Datei hochladen möchten. Ich habe mein Dropbox-Konto bereits eingerichtet, richten Sie sich eines davon ein oder Sie können die Datei einfach woanders ablegen. sich für diese Demonstration jedoch Besorgen Sie sich für diese Demonstration jedoch ein Dropbox-Konto. Quelle ist wie immer Datei, und dann geben wir einfach den Pfad zu unserem Ordner ein, und ich hole ihn mir von Dropbox. Leg das einfach hier rein. Ich habe die Prozent 20 herausgenommen, die ein Leerzeichen darstellen. Und dann werde ich für den Dateinamen den Dateinamen aus ein paar Variablen erstellen . Ich mache das normalerweise so, dass ich zum Schema zurückkehre, unten nach diesen Variablen und dem Kontextelement suche , und wir haben verschiedene Dinge. Normalerweise verwende ich gerne das Jetzt, das ist das Datum oder der Zeitstempel. Weil es einzigartig ist und sich jedes Mal ändert, wenn ich einen Lauf mache, und auf diese Weise kann ich sehen, wo sich eine neue Datei befindet. Wir gehen zurück zu Schema, klicken auf Variablen und Kontext, und ich werde es jetzt mit dem aktuellen Zeitstempel benennen, alle Leerzeichen entfernen Und dann füge ich natürlich die Dateierweiterung und eine.dazwischen Der Name der Datei wird PNG mit dem Zeitstempelpunkt sein , was hervorragend ist Und dann klicken Sie auf diesen Schalter für die Binärdatei, und das Feld sollte Daten sein Es wird nur die Daten von hier rausholen. Es wird das Objekt von hier rausholen , das als Daten bezeichnet wird. Das ist das binäre Eingabefeld, wie es hier steht und das die hochzuladende Datei enthält. Sobald das erledigt ist, wird im Wesentlichen die Datei, die wir aus unserem Knoten Bild bearbeiten erhalten haben , abgerufen und an der richtigen Stelle in Dropbox hochgeladen. Wenn wir diesen Schritt ausführen, die Datei gerade hochgeladen und wir können die Ausgabe hier sehen. Es besagt, dass der Dateipfad, wenn wir ein wenig heranzoomen, dieser sein wird, nämlich 2025, 12, 1915 37. Wenn wir zurückgehen, ist es genau dort. Wenn wir darauf klicken, ist das das Bild. Das wurde direkt auf Dropbox übertragen . Das ist ausgezeichnet. Das beweist, dass unser Arbeitsablauf wie erwartet funktioniert. Wenn wir wieder herauszoomen, ist dies unser gesamter Workflow, bei dem der AI UD-Agent von Ende zu Ende arbeitet. Wenn ich das speichere, nenne ich es eigentlich Product Design Concept Creator, was ein Agent ist, und das gibt ihm sogar einen besseren Namen, weil es nicht das Konzept selbst ist, sondern der Schöpfer des Konzepts. Deshalb können Sie sich das als Mitglied Ihres Teams vorstellen, das tatsächlich eine Forschungsidee aufnimmt und mit einem Prompter-Agent einige Markenrichtlinien prämiert Und konvertiert es dann in eine echte Datei, bearbeitet sie und lädt sie hoch, wo immer Sie wollen Und das funktioniert jetzt Ende an Ende. Da hast du es. Jetzt bist du dran. Ich möchte, dass Sie darüber nachdenken, wo es gibt in Ihrer Organisation eine einzige oder mehrere regelbasierte Entscheidungen bei denen Sie nicht unbedingt wollen, dass es immer nur Regeln sind, wo Sie einen Agenten oder, wenn Sie es als Teamkollegen betrachten, die Arbeit immer wieder für Sie erledigen lassen könnten Teamkollegen betrachten, die Arbeit immer wieder für Sie erledigen , und das würde einige Reibungsverluste in Ihrer Organisation eine einzige oder mehrere regelbasierte Entscheidungen gibt, bei denen Sie nicht unbedingt wollen, dass es immer nur Regeln sind, wo Sie einen Agenten oder, wenn Sie es als Teamkollegen betrachten, die Arbeit immer wieder für Sie erledigen lassen könnten, und das würde einige Reibungsverluste in Ihrem verarbeiten und automatisieren lassen Beispiel für einen Produktmanager Sie könnten die visuelle Erstellung von Konzepten standardisieren , so wie wir es mit Konzeptbildern tun Vom Marketingmanager aus könnten Sie es verwenden, um die visuelle Konsistenz Ihrer Kampagnen indem Sie bestimmte Kampagnenkonzepte auf jede einzelne Marketingkampagne anwenden auf jede einzelne Marketingkampagne Wenn Sie ein Gründer sind, können Sie sehr schnell Konzepte für alles erstellen sehr schnell Konzepte für , egal, wo Sie sich gerade entwickeln. Ein Betriebsleiter könnte Visualisierungen für Lieferanten erstellen, automatische Briefings, die auf der Grundlage eines beliebigen Produkts an Lieferanten gesendet werden könnten auf der Grundlage eines beliebigen Produkts an Lieferanten Und ein Kreativteam könnte Bildbearbeitungen nicht nur für Konzepte, sondern jedes Mal auch für die echten Bilder erstellen , exakt die gleiche Weise unter Verwendung von Markenrichtlinien oder anderen von Ihnen gewünschten Richtlinien Fangen Sie klein an, beginnen Sie mit einer Regel, beginnen Sie mit einem Agenten, und schon erhalten Sie ein Ergebnis, auf das Sie sich verlassen können Und hoffentlich können Sie jetzt sehen Gentic-Systeme wirklich leistungsfähig sind und eine leistungsstarke, zuverlässige und flexible Möglichkeit bieten, alles zu tun, was Sie wollen, und es schnell zu automatisieren 11. Markenproduktbilder, die vom Product Design Concept Agent erstellt wurden: Um die Macht des Agenten für Produktdesignkonzepte wirklich zu verstehen , müssen wir uns ansehen, was passiert ist , wenn es darum geht, unsere Forschungsbilder aufzunehmen und unsere Produktdesignkonzepte mit unserer Marke zu entwickeln. Das ist also unsere Tabelle mit den Forschungsergebnissen. Und was ich getan habe, ist, dass ich alle Forschungsartikel geöffnet habe , die mit Nein gekennzeichnet waren, und wir werden sehen, wie unser Produktkonzeptentwickler sie gebrandmarkt hat Wir sind im Wesentlichen von hier zu dem übergegangen . Hier ist ein Bild. Wie Sie sehen können, war dies das Originalbild. Jetzt kannst du sie sehen. Sie haben das Logo. Nun, es hat etwas mit Rechtschreibung zu tun. Wenn Sie etwas verwenden, das mit LLMs zu tun hat, haben sie es nicht perfektioniert, den Text unverändert zu lassen, oder sie haben vielleicht ihre Gründe ihn zu ändern, was mit dem Urheberrecht zu tun hat, und sie denken, dass wir die Marke eines anderen verwenden Aber das ist unsere Marke. Das heißt nicht gleich Leidenschaft, aber wie Sie sehen können, ist das eine gute Qualität Es heißt, es auf Schwarz und Gold umzustellen, genau wie unsere Markenrichtlinien, Logo. Sieht wirklich gut aus. Auf der linken Seite können Sie sehen, wie es vorher war, danach rufen Sie mich voreingenommen an, aber ich weiß, welches ich bevorzuge. Also das ist der erste Als nächstes haben wir das, das ist das Ober- und Unterteil. Mal sehen, wie unsere ausgegangen sind. Also da hast du die Seite. Auch hier wird es auf das Branding angewendet. Diesmal ist die Schreibweise korrekt. Es hat ein schönes Logo statt dieses Logos, und der Hintergrund ist ein bisschen glatter gehalten und gehalten der Hintergrund ist ein bisschen glatter Nochmals, weil wir die Größe des Bildes nicht explizit festgelegt haben, wurde es ein wenig beschnitten, aber diese Dinge lassen sich leicht beheben Der nächste, einer meiner Favoriten. Das war also das Vorher und Nachher unseres Brandings, das ist das Nachher. Also wurde alles auf Schwarz und Gold umgestellt. Es hat das Logo ersetzt. Nun, es hat ein Logo ersetzt, aber leider hat es das Nightti übrig gelassen Ich habe es schon einmal benutzt und es hat es geschafft, es zu ersetzen. Wenn wir also zurückgehen, schauen wir uns das mal an. Ja, wir können hier sehen, dass es das vorher durch ein P ersetzt und das Nike-Häkchen durch Leidenschaft ersetzt hat und dann diese Form, die eigentlich ziemlich cool aussieht. Es hat sogar das Aussehen des Modells verbessert, was ein zusätzlicher Bonus ist. Als nächstes folgt diese Werbung für die besten Fußball-Trainingsanzüge im Jahr 2025, Stil, Komfort und Leistung mit einem Mann, der Fußball tritt Also sind wir von diesem Forschungsbild zum Designkonzept übergegangen diesem Forschungsbild zum , auch hier passt es leicht, aber das Wichtigste ist, auch hier Schreibweise nicht korrekt, aber Sie können sehen, es wurde zu Schwarz und Gold geändert, ziemlich ähnlich eng Es hat sogar die Farben seiner Turnschuhe entsprechend geändert, sodass wir sie ein wenig vergrößern können. Auch hier geht es sogar darum, Dinge zu ändern, um diesen Look und dieses Gefühl zu bekommen, aber alles ist gut aufeinander abgestimmt. Und sobald wir die Größe hier geklärt haben, sieht das wirklich gut aus, und das sieht aus wie etwas, mit dem man Werbung machen und Leute ansprechen könnte . Also ein nettes Designkonzept für unseren Trainingsanzug. Als nächstes haben wir die Damen. Das war also die Verwendung von Männerfarben auf den Bildern der Damen. Wenn ich also Männerfarben sage, es die Farben , die speziell für Männer spezifiziert wurden , und wir werden sehen, wie das aussieht Also vor der Recherche nach dem Bild, danach ist das unser Designkonzept. Ich finde, das sieht wirklich gut aus. Sie sieht dort in Schwarz und Gold wirklich gut aus. Auch hier wurden sogar die Schuhe entsprechend geändert. Es hat jedes einzelne Element so verändert, dass es schwarz und gold ist. Also, außer aus irgendeinem Grund, dieses Top, ich bin mir nicht sicher warum, vielleicht weil es etwas außerhalb des Bildschirms war, aber Sie können sehen, dass dieses Bild jetzt ein Logo hat und es ist in Schwarz und Gold. Sie können sehen, dass dieses jetzt das Logo ersetzt hat. Alles ist schwarz, aber es ist nur für das Logo in Gold gehalten. Und das sind Details , die wir in unseren Richtlinien für den Markenstil oder in unserer Aufforderung ändern könnten . Sie können auch sehen, dass eine Sache, die Sie beachten sollten, die Passform ist. Wenn Sie sich das hier ansehen, haben wir „elegant“ gesagt, und das hat eine viel schlankere Passform, und es hat auch ihr Aussehen leicht verändert , was interessant ist Und der letzte ist dieser hier auf der linken Seite, etwas außerhalb des Wir müssen die Größe des Bildes ändern, aber es hat das Logo komplett ersetzt, es schwarz und gold gemacht, und das sieht einfach sehr schick aus. Ich glaube, ich könnte sogar einen kaufen. Und für dieses Bild ist es das. Also muss ich sagen, dass ich sehr zufrieden bin mit dem, was es gemacht hat. Ich denke, es hat großartige Arbeit geleistet mit wirklich minimalem Aufwand, einige Forschungsbilder aufzunehmen und sie dann in einige Produktdesignkonzepte umzuwandeln sie dann in einige Produktdesignkonzepte mit unserer eigenen Marke, unserem eigenen Logo und den Farben, die wir gesagt haben, und wie vielseitig unser KI-Agent sein kann, sobald wir ein paar Änderungen vorgenommen haben, um es noch detaillierter zu gestalten. 12. Der Projektplanungsagent – Einführung: Lektion: Wir werden die Erstellung eines übergeordneten Projektplans automatisieren , der bereit ist, in einem weltweit anerkannten Tool wie Jira für die Planung von Projekten verwendet zu werden wie Jira für die Planung von Projekten Wir werden also eine Tabelle verwenden, die Details zu den bevorstehenden Projekten und Projektideen enthält , und dann werden wir jede Zeile mithilfe eines KI-Agenten in einen professionellen Jira-fähigen Produktplan umwandeln Hier glänzen KI-Agenten wirklich, indem sie Entscheidungen auf der Grundlage von Wissen aus der realen Welt genauso wie es ein Projektmanager tun würde Lassen Sie uns also über unseren Arbeitsablauf sprechen. Der Workflow ist der Agent-Workflow des Projektplanungsmanagers . Und warum wir ihn verwenden: Wir verwenden ihn, um Projektideen mithilfe des richtigen Umsetzungsansatzes in Jira-fähige Pläne umzuwandeln mithilfe des richtigen Umsetzungsansatzes in Jira-fähige Pläne Verschiedene Rollen werden häufig verwendet, um Ideen in Epen oder Phasen umzuwandeln, die richtige Projektmanagement-Methode wie Agile oder Waterfall zu wählen , Zeit im Vorfeld bei der Planung zu sparen und Planungsfehler zu reduzieren Lassen Sie uns das Szenario durchgehen. Das Szenario ist also, dass wir am Ende den richtigen Projektplan haben wollen , der auf den Projektideen basiert, die wir haben. Wenn wir also zunächst mit dieser Tabelle beginnen, bei der sich um Projektpläne für Passionssport handelt, gibt es hier zwei verschiedene Arten von Plänen. Sie können also sehen, dass alles einen Projekttitel, einen Projekttyp, ein Projektziel, die Hauptmerkmale des Projekts, die Lieferbeschränkungen, also die Dinge, die wir unbedingt tun müssen, und dann Qualitätsziele hat Also zum Beispiel Passion Sports AI Track Suit 2026. Das ist der Name des Projekts. Die Art von Projekt ist es für Kleidung. Es ist also ein Bekleidungsprojekt. Also müssen wir ein paar Klamotten kreieren. Und die Idee bezieht sich auf das Produktziel Wir wollen einen eleganten Herren-Trainingsanzug für den britischen Markt mit dem Passion Sports Branding kreieren . Aufgrund der Lieferbeschränkungen muss es aus China zum bestmöglichen Preis bezogen werden , es muss so schnell wie möglich auf den Markt kommen und muss von hoher Qualität sein Wie Sie sehen können, ist das eine ziemlich lockere Sprache. Es ist so , dass, wenn Sie verstehen was hohe Qualität bedeutet, Sie wissen, was zu tun ist. Aber abgesehen davon müssen Sie wirklich etwas recherchieren. Sie werden wissen, wovon Sie sprechen. Qualitäts- und Leistungsziel. Es muss sich erstklassig anfühlen, langlebige Nähte und eine einheitliche Größe Auch hier ist die Sprache ziemlich locker und erfordert einige Produktkenntnisse, um dies richtig zu machen Und dann heißt das nächste Projekt Passion Is Also Passion Sports und es ist die Premier League-Website. Das Projekt schreibt eine Website, und das Ziel ist es, eine erstklassige britische Fußball-Website über die Premier League zu erstellen . Das Hauptmerkmal ist, dass alle von Fußballfans erwarteten Komponenten wie Spielpläne, Ergebnisse, Ligatabellen, Spielberichte, Bilder und Video-Highlights auf dieser Website enthalten sein sollten. Und aufgrund der Lieferbeschränkungen sollte es cloudbasiert sein. Es muss vor dem ersten Tag des FA Cups veröffentlicht werden. Es muss über FACAP-Medien verfügen und für den Verkehr am Spieltag skalierbar sein Das ist also so ziemlich das größte Turnier in Großbritannien. Also wird es viel Verkehr geben. Und auch das erfordert Wissen aus der realen Welt, um zu wissen was für ein Verkehr es ist, um zu erfahren was der FACUP ist , solche Sachen Man könnte nicht einfach ein paar Regeln verwenden , um herauszufinden, wie das geht Qualitäts- und Leistungsziele Die Ladezeit der Seite muss weniger als 2,5 Sekunden betragen und es muss die beste Benutzererfahrung seiner Klasse sein. Auch hier war Projektwissen erforderlich. Wir wollen also von hier zu einer Liste übergehen im Wesentlichen wichtige Dinge zu erledigen hat, einem Projektplan, und das alles nur aus diesem Text , der ausschließlich Text in natürlicher Sprache ist. Was wir wollen, ist Zeug , das so aussieht. Das ist also eine Art Zeitleiste, aber sie hat ein ähnliches Format wie ein Gan-Diagramm, im Grunde eine Liste von Phasen auf hoher Ebene und dann Daten oder eine Zeitleiste, und dann Daten oder die angibt, wie lange es dauern würde. Sie können das also dort sehen, ziemlich vertraut. Aber das ist für einen Projektstil, zu dem ich noch kommen werde, und dann ist der andere Stil buchstäblich eine Liste von dem, was wir Epen nennen Das sind also große Features, große Geschichten. Und so erscheinen diese in einem völlig anderen Format. Die Frage ist also, wie entscheiden wir welches Format wir wählen und was leitet uns bei welchem Format? Das bringt uns also zu verschiedenen Projektmanagementstilen. Es gibt also zwei wichtige, bekannte Projektmanagementstile. Der erste ist agil und als adaptiver Stil bezeichnet. Und es ist sinnvoll, wenn das Projekt, zum Beispiel für digitale Projekte, wenn sich die Anforderungen ändern könnten, wenn Sie lernen und sich im Laufe der Zeit verbessern möchten. Und ein gutes Beispiel ist der Aufbau einer neuen E-Commerce-Funktion oder einer neuen Website oder sogar eines internen Tools, bei dem Sie konsistentes einer neuen E-Commerce-Funktion oder einer neuen Website oder sogar eines internen Tools, oder sogar eines internen Tools Feedback wünschen, oder Sie möchten das Feedback iterativ berücksichtigen und dann Ihr Produkt auf der Grundlage dieses Feedbacks ändern und aktualisieren Und das könnte aus der Umgebung kommen, es könnten Dinge sein, die mit dem Markt zu tun haben, oder es könnte Feedback von Benutzern sein Und dann werden agile Pläne in der Regel zu Epen, wie ich Ihnen gezeigt habe, und dann sind Epen große Features, große Geschichten Erstellen Sie eine Liste davon, und sie bilden einen sogenannten Produkt-Backlog, und Sie iterieren also von Zeit zu Zeit, normalerweise in einem Zeitraum von ein bis vier Wochen , planen also von Zeit zu Zeit, normalerweise in einem Zeitraum von ein bis vier Wochen , um und bauen erneut In dieser Situation hätten Sie also etwas, das so aussieht , buchstäblich eine Liste Neben Schätzungen gibt es sogenannte Story Points, Fibonnaci-Zahlen. Und das ist Standard für diese Art von Projektmanagement. Dann ist die andere Art des Projektmanagements Wasserfall oder vorausschauend Und Wasserfall funktioniert am besten, wenn das Projekt physische Produkte umfasst, zum Beispiel physische Produkte, nicht immer, aber normalerweise Dinge wie physische Produkte oder Fertigung Und das ist der Fall, wenn die Arbeit in einer bestimmten Reihenfolge und mit einem bestimmten Umfang erledigt werden muss , also die Menge an Arbeit, die als Arbeit spezifizierten Dinge , meistens von Anfang an festgelegt sind. Sie nehmen immer so ziemlich die gleiche Zeit in Anspruch, es sei denn, Sie stoßen auf ein größeres Hindernis Was Sie tun, ist die Funktionen von Anfang an festgelegt sind, und normalerweise sind die Zeitskalen jedes Mal gleich Ein gutes Beispiel ist die Produktion einer neuen Modelinie, Aufbau von Logistik oder der Infrastruktur, wo Abhängigkeiten eine Rolle spielen, aber normalerweise dauert das ungefähr die gleiche Zeit wenn es keine Hindernisse gibt Wasserfallpläne führen also oft zu wirklich klaren Phasen, festen Zeitplänen, sofern sich nichts ändert, und am Ende erhalten Sie so etwas wie ein Gant-Diagramm, also die Zeitpläne , die ich Ihnen gezeigt Es sieht also ungefähr so aus. Hier sind die Phasen und hier sind die Zeitpläne, die sich auf jede dieser Phasen beziehen , ziemlich einfach Je nach Art des Projekts muss entschieden werden, ob es sich um ein agiles Projekt oder ein Wasserfallprojekt handelt. Das bedeutet, dass die generierten Phasen oder Epen einer anderen Struktur folgen Manche haben eine Geschichte und sind so formuliert, oder sie könnten so aussehen und einen anderen Stil haben, und einen anderen Stil haben wie z. B. die Anforderungsanalyse und die Entwurfsspezifikation Dann gibt es da drin eine Beschreibung. Definieren Sie detaillierte Produktspezifikationen, einschließlich der Stoffauswahl von Valour, Slim Fit, Herrengrößen für Großbritannien Es gibt also nur eine Beschreibung dessen, was es zu diesem Zeitpunkt ist In der agilen Welt bildet dies hier eine Zusammenfassung, und dann gibt es in der Beschreibung sogenannte Akzeptanzkriterien. Der Benutzer sollte in der Lage sein, die neuesten Spiele nach Datum sortiert anzuzeigen . Der Benutzer sollte in der Lage sein, Spielergebnisse und Spielstände in Echtzeit sowie einige Sonderfälle zu sehen Spielergebnisse und Spielstände in Echtzeit , mit denen er sich befassen muss, falls etwas schief geht. Es gibt also zwei verschiedene Arten des Projektmanagements, je nachdem , welchen Stil Sie wählen. Und genau das soll der KI-Agent auswählen. wir nun zurück zum KI-Agenten selbst Das ist der Agent des Projektplanungsmanagers, und hier findet der ganze Spaß statt. Wir verwenden hier also zunächst einmal einen manuellen Auslöser, den wir so ändern können , dass er geplant und täglich, wöchentlich oder gelegentlich ausgeführt wird. Aber im Moment ist es manuell, wenn wir auf Ausführen klicken. Es werden Zeilen unseres Projektplanungsblatts mit den Details aller Projekte abgerufen , die geplant werden müssen. Hohes Niveau in natürlicher Sprache, wie ich es Ihnen gezeigt habe, und das wird an unseren Projektplanungsagenten geschickt. Und der Agent wird ein umfangreiches Sprachmodell als Gehirn verwenden, wie ChatGPT. In diesem Fall ist es ChatGPT oder ich sollte sagen GPT Es ist also nicht ChatGPT, sondern dasselbe Backend. Und es wird anhand dessen, was es aus der Tabelle gelesen hat, herausfinden , welche Art von Projekt es Sollte es ein agiles Projekt sein , weil es anpassungsfähiger ist, oder sollte es ein Wasserfallprojekt sein, weil es ziemlich feste Zeitskalen oder feste Phasen hat Darauf aufbauend wird es je nach Stil eine Liste von Epen oder Phasen erstellen je nach Stil eine Liste von Epen oder Phasen Dann teilt dieser Code sie im Wesentlichen in eine Liste von Epen und die Methodik auf, unabhängig davon, ob es sich um einen Wasserfall oder eine agile Methode handeln soll Und der Grund dafür ist , dass wir verschiedene Dinge tun werden, je nachdem, um welches es Also diese Aussage, ob wir entscheiden werden, ob sie Wasserfall oder agil sein wird? Wenn es ein Wasserfall ist, gehen wir diesen Weg. Wenn es agil ist, werden wir diesen Weg einschlagen. Und je nachdem, welchen Weg wir wählen, werden wir im Grunde Epen Wir werden Epics verwenden, auch wenn die Sprache von Epic eine agilere Sprache ist, aber es ist ein guter Weg, um am Ende die Probleme zu lösen, die wir Die Phasen oder Epics, die wir in dem Format benötigen , das Jira Wenn es sich nun um eine Phase im Wasserfallstil handelt, legen wir das Start - und das Enddatum dafür Und wenn es ein Epos ist, dann legen wir einfach die Story-Point-Schätzung und belassen es wirklich dabei. Alle werden eine Beschreibung und eine Zusammenfassung haben, und der KI-Agent entscheidet, was in eine Beschreibung oder Zusammenfassung jeder Phase aufgenommen werden soll. Am Ende werden wir also entweder etwas haben, das so aussieht, oder etwas, das eher so aussieht. Das muss der KI-Agent also tun, und das ist unser Arbeitsablauf. Wir brauchen kein Gedächtnis, weil es dazwischen nichts zum Auswendiglernen Und in diesem Fall gibt es kein spezielles Tool, denn alles, was wir brauchen, ist eine Tabelle, und all die lustigen Dinge laufen hier ab Also lasst uns weitermachen und kreieren 13. Automatisieren von Projektplänen mit dem Project Planning Agent: Wie üblich beginnen wir also mit der Erstellung unseres Workflows. Klicken Sie auf die Workflow-Schaltfläche. Und ich werde ihm sofort den Namen Project Planning Manager Agent geben. Also das Erste, was wir tun wollen, ist unsere Tabelle zu lesen, also werde ich hier klicken. Gehen Sie zum Arbeitsblatt und die Aktion ist Get Rose. Ich habe bereits mein Google-Konto. Es steht in den Dokumenten, und wir holen uns die Rose und wählen aus einer Liste. Wir werden zu Passion Sports Project Plans übergehen. Und das Blatt, aus dem wir auswählen möchten, wird Projektdetailblatt genannt, und das war's. Und das ist sofort wo. Wir können sehen, dass es zwei Reihen für den Passion Sports AI Track Suit und die Passion Sports Premier League-Website ausgewählt den Passion Sports AI Track Suit hat, zwei verschiedene Projekte. Los geht's. Es hat dort einen manuellen Auslöser hinzugefügt, weil es das automatisch tut, dass es irgendwie starten muss. Als Nächstes fügen wir den KI-Agenten hinzu. Es ist der Agent, der das hinzufügt, und hier wählen wir „Definition unten“, weil wir nicht ändern, was er tut, basierend auf irgendwelchen Eingaben, die unten definiert sind. Und wir werden das als Ausdruck leer lassen . Es ist also leer. Und das ermöglicht uns, runterzugehen und eine Systemnachricht zu erstellen. Systemnachricht wird jedes Mal ausgeführt . Und das lassen wir vorerst liegen. Wir kommen zurück und kleben unsere Zinken ein. Aber bevor wir das tun, schauen wir uns an, was wir haben. also fehlt, ist das Gehirn der Operation, nämlich das Open AI GPT. Und das ist das Chat-Modell. Und GPT 4.1 mini ist absolut in Ordnung, also lassen wir das. Ich bin daran gewöhnt. Ich habe es getestet, also lass uns damit weitermachen. Jetzt haben wir das Gehirn der Operation eingerichtet, unsere Eingabeaufforderung, und wir werden danach andere Dinge tun , die danach folgen. Es gibt also eine Eingabeaufforderung, die ich zuvor erstellt habe, also werde ich sie einfügen. Wenn wir das also ein wenig erweitern, in unserer Systemnachricht habe ich in unserer Systemnachricht ein Format verwendet, das wirklich gut funktioniert. Es wird das Ziel, die Rolle, der Kontext, die zu ergreifenden Maßnahmen genannt die Rolle, der Kontext, , was alles im Kontext, im Format und dann alle Regeln oder Gebote und Verbote bedeutet Ein bisschen mehr aufgeschlüsselt als das, aber es löst sich Und dies ist ein bekanntes Muster, Aufforderungsmuster, um sicherzustellen, dass Sie die richtige Ausgabe vom LLM ChatGPT erhalten die richtige Ausgabe vom LLM Ich werde das mal kurz durchgehen, aber ich gebe dir einen Überblick darüber, was Das Ziel besteht also darin, die Projektdetails zu analysieren, die geeignete Bereitstellungsmethode wie bei Agila Waterfall auszuwählen wie bei Agila Waterfall und einen für Jira geeigneten Projektplan zu erstellen Die Rolle besteht darin, dass Sie ein Projektplanungsagent sind , der ein professionelles Projektmanagement-Urteilsvermögen anwendet Der Kontext und die Projektdetails werden über ein verbundenes Google Sheets abgerufen. Das haben wir an der Vorderseite angebracht, und dann bietet das Blatt eine Reihe von Zeilen. Jede Zeile enthält den Projekttitel, den Projekttyp, das Produktziel, die wichtigsten Merkmale und den Umfang, Lieferbeschränkungen und die Qualitäts- und Leistungsziele. Und das sind die Parameter, die wir hier tatsächlich aus der Eingabe erhalten werden. Ich hatte sie schon drin, weil ich das aus einem anderen Projekt eingefügt habe, also sollte es den gleichen Namen haben, aber das werden wir überprüfen Und wenn nicht, dann ziehen wir sie rein. Das muss ein Ausdruck sein. Und wenn ich das wieder öffne, kannst du sehen, dass sie alle grün sind, was bedeutet, dass sie dieselben Namen behalten haben. Die Entscheidungsregeln, agil, agil oder adaptiv, wenn das Projekt digital ist, erfordern also Anforderungen, die iterative Umsetzung beinhalten können und Optimierungen Ist ein Wasserfall oder ein prädiktiver Ansatz , wenn das Projekt physische Produktion oder Fertigung beinhaltet Die Arbeit erfolgt sequentiell mit starken Abhängigkeiten. Der Umfang wird weitgehend im Voraus festgelegt. Und dann gibt es einige Entscheidungsgründe für den Fall, dass es schwierig ist, zu entscheiden, ob Unsicherheit und Iteration die agile Methode dominieren, ob Beschaffung, Sequenzierung oder Logistik dominieren, entscheiden, ob Unsicherheit und Iteration die agile Methode dominieren, ob Beschaffung, Sequenzierung oder Logistik dominieren, dann der Wasserfall. Dann werden die Aktionen anhand der von Google Sheets bereitgestellten Projektdetails gelesen , festgestellt, ob Agile oder Waterfall die festgestellt, ob Agile oder Waterfall geeignetste Methode ist, und eine Liste mit wichtigen Arbeitselementen generiert, die für Jira-Epics geeignetste Methode ist, und eine Liste mit wichtigen Arbeitselementen generiert, die für Jira-Epics geeignet sind. Und dann die Beschreibungsregeln. Hier gehe ich also detailliert darauf ein, was in die Beschreibung der einzelnen Arbeitselemente aufgenommen werden soll. Wenn es also agil ist, sollte die Beschreibung Akzeptanzkriterien und Randfälle mit fett gedruckten Überschriften für Apple-Fälle enthalten Akzeptanzkriterien und Randfälle , und ich gehe im Detail darauf ein, wie das aussehen sollte Wasserfall: Die Beschreibung sollte eine branchenübliche Beschreibung als PMP-Projektmanager enthalten branchenübliche Beschreibung als PMP-Projektmanager Das ist ein Projektmanagement-Profi. Also sage ich ihm nur, dass er Industriestandards und Schätzregeln verwenden soll Industriestandards und Schätzregeln Für Agile habe ich gesagt, dass es Epics mit einer Zusammenfassung generieren soll , die in dem Format als Rolle, Anforderung, also aus diesem Grund geschrieben ist, und das ist Industriestandard Und schätze das Epos anhand von Fibonacci-Storypoints ab. Das ist also eine bekannte Methode zur Schätzung in Agile. Wenn es Wasserfall ist, behandle jedes Epos als Phase für jede Phase gib die Dauer und das Startdatum an, das danach beginnen muss. Das habe ich von hier reingeschleppt. Also jetzt das aktuelle Datum oder die aktuelle Uhrzeit. Wenn es also ein Startdatum hat, muss es nach heute sein, ich kann nicht in der Vergangenheit sein. Und ich weiß das, denn wenn ich das schon einmal gemacht habe, entstehen immer wieder Probleme oder Aufgaben, die in der Vergangenheit angefangen haben. Deshalb habe ich das dort abgelegt. Und es muss ein Enddatum haben, und die Daten müssen sequentiell und realistisch sein , basierend auf Abhängigkeiten Wie Sie sehen können, steckt hier eine Menge Argumentation drin, Dinge, die Sie sonst nicht unbedingt angeben könnten weil ein realistisches, auf Abhängigkeiten basierendes Denken begründet werden muss Es braucht etwas zum Nachdenken, und aus diesem Grund haben wir unser GPT, unser LLM, beigefügt , damit es auch wirklich argumentieren kann Und das ist die Macht des KI-Agenten. Das Ausgabeformat Die Ausgabe sollte strukturierte Daten sein , die nur für die direkte Erstellung von Jira-Epics geeignet Und auch Dinge, die in die Methodik aufgenommen werden sollen, müssen agil oder wasserfallartig sein Es wird also tatsächlich eine Struktur schaffen, die all diese Dinge als Ausgabe hat . Also wird es ausgegeben. Die Methodologie wird entweder agile Werte oder Wasserfallwerte haben. Es werden einige Epics ausgegeben. Dabei handelt es sich um ein Array, in dem jedes Element eine Zusammenfassung und, wie gesagt, einen prägnanten Titel für das Jira-Epic enthält und, wie gesagt, einen prägnanten Titel für das Jira-Epic sich aus dem Projektumfang, der Beschreibung, der klaren Beschreibung im Jury-Stil, der Schätzung, den agilen Storypoints, der Dauer, dem Start - und Enddatum des Wasserfalls und allen wichtigen Annahmen ableitet klaren Beschreibung im Jury-Stil, der Schätzung, agilen Storypoints, der Dauer, dem Start - und Enddatum des Wasserfalls und allen wichtigen Annahmen und allen Und dann fügen mehr Regeln keine erzählerischen Erklärungen außerhalb der strukturierten Ausgabe Sie nicht agile Schätzmethoden und Wasserfallschätzungen, verwenden Sie branchenübliche Annahmen und Bereiche und stellen Sie sicher, dass Zusammenfassungen und Beschreibungen in professioneller Jira-Sprache verfasst sind in professioneller Jira-Sprache verfasst Falls erforderlich, geben Sie Daten ein. Wenn die erforderlichen Eingabedaten fehlen, Ausgabe und das Ergebnis leer sein, die Ausgabe muss die Ausgabe und das Ergebnis leer sein, die Ausgabe genau dem strukturierten Ausgabeschema entsprechen Geben Sie JSN nicht als Text zurück. Umschließen Sie die Ausgabe nicht in Markdown- oder Codeblöcke. Das ist also im Wesentlichen ausreichend, um sicherzustellen, dass sie das Ziel, die Rolle und den Kontext kennt Sie weiß, was sie tun muss. Ich weiß, in welchem Format es das machen muss. Und im Grunde gibt es einige Vor- und Nachteile, Dinge, die man tun muss und Dinge, die man nicht tun sollte Das ist also eine sehr strenge Botschaft oder eine sehr strenge Aufforderung an unser GPT, damit es genau weiß, was Das erste, was wir tun müssen , ist diesen Schritt auszuführen und sicherzustellen , dass er tatsächlich funktioniert und uns etwas Output gibt und wir sehen, was das Ergebnis ist Also lass uns das machen. Wir können also sehen, dass die Knoten gut laufen und dass hier eine ganze Menge Informationen enthalten sind. Ich kann sehen, dass es zwei Ergebnisse gibt. Wie Sie hier sehen können, zwei Elemente, und das liegt daran, dass zwei Elemente aufgenommen wurden, die zwei Zeilen aus unserer Tabelle Und ich kann in der ersten Version sehen, die Methode Wasserfall ist In der zweiten ist die Methodik agil. Das sieht also schon gut aus, und das wissen wir, denn hier ist das erste ein Bekleidungsprojekt und das zweite eine Website. Websites wären also normalerweise agil, weil wir bei Software normalerweise iterieren und uns ständig ändern wollen Bei etwas wie Kleidung ist es dagegen ziemlich fix. Normalerweise gibt es einen Vertrag, und wir wissen, dass es sich bei einem solchen Projekt in der Regel um ein Projekt im Wasserfallstil handelt, bei dem alles im Voraus definiert und dann in Phasen aufgebaut wird Das ist also ein guter Anfang. Sie werden feststellen, dass die JSON-Struktur hier ziemlich viele Anführungszeichen enthält. Das passiert normalerweise , und wir müssen etwas tun, um dem entgegenzuwirken. Aber der erste Teil hat wirklich gut funktioniert. Lassen Sie uns jetzt nach dem Agenten suchen. Übrigens, ich möchte, dass du dich daran erinnerst , dass es Argumentation ist, um all diese Dinge zu generieren Das sind alles Phasen , in denen es generiert wird. Und es hat alle Phasen und Epen nur auf der Grundlage dieser Informationen generiert , wirklich lockere Sprache, und das ist die Stärke einer KI 14. So automatisierst du Waterfall (Predictive) Projektpläne direkt in Jira: Ein. Wenn ich zurückblicke, das nächste, was zu tun ist , herauszufinden, was zu tun ist. Jetzt, wo wir all diese Epics haben, müssen wir sie in Jira integrieren, und wir müssen verschiedene Dinge tun und einen anderen Vorgangstyp erstellen. Nun, vielleicht nicht den Problemtyp, aber wir müssen unterschiedliche Probleme für Wasserfallprojekte und unterschiedliche Probleme für agile Projekte erstellen für Wasserfallprojekte und unterschiedliche Probleme für agile Also wegen des Formats, weil es viele Zitate gibt und es den Dingen entgangen ist und es ein bisschen chaotisch gemacht hat, und ich habe manchmal Schwierigkeiten, den KI-Agenten dazu zu bringen, das sauberer zu machen Normalerweise füge ich danach etwas Code hinzu, der das bereinigt Lassen Sie uns das jetzt tun, und es wird die Tatsache herausstellen, dass wir eine Methodik haben , auf die eine Reihe von Epen folgt Das wird das hier viel klarer machen. Deshalb können wir alle Epen durchgehen und sie an Jira senden Wir können auch sehr schnell erkennen, was die Methode ist, ob es sich um einen Wasserfall oder eine agile Methode handelt, und verschiedene Dinge tun Lassen Sie uns das also tun, indem wir es in eine etwas sauberere Form bringen, damit wir leichter hineingreifen und das nehmen können, was wir wollen. Um das zu tun, benötigen wir einen Codeknoten, und das machen wir in JavaScript. Und ich habe die Codola erstellt, also werde ich sie einfach einfügen und erklären Also, was wir machen, ist auf der linken Seite, wir haben das Objekt, das ist diese Ausgabestruktur Wir werden das bekommen und wir werden es aus der Eingabe herausholen, was eigentlich diese Struktur ist. Und sobald wir die Rohausgabe haben, werden wir sie weitergeben. Und wenn es eine Zeichenfolge ist, werden wir das Roh-JSON herausnehmen, das wir benötigen. Wir werden, wie ich schon sagte, die Felder hinter uns lassen, auf die oberste Ebene heben , weil es so einfacher ist, das zu finden, was wir wollen. Somit wird die Item-Methodologie die Vergangenheitsmethodik sein. Mit anderen Worten, wir werden das hier aus dieser Reihe heraussuchen und wir werden auch die Epen daraus heraussuchen Und dann werden wir den neuen Artikel zurückgeben , der viel sauberer ist Das macht es einfach viel einfacher zu finden, was wir wollen, die Methodik, sodass wir erkennen können, ob es agil oder Waterfall ist , und dann die Epen , sodass wir sie durchgehen können Schauen wir uns also an, was passiert , wenn wir das ausführen. Das Erste, was mir aufgefallen ist, ist, dass ich vergessen habe, etwas zu tun. Hier oben können Sie sehen, dass nur ein Artikel zurückgegeben wurde, obwohl es zwei Artikel gab, einen für jede Zeile in der Eingabe. Und der Grund dafür ist, dass ich das hier einmal für alle ausgewählten Artikel ausgeführt habe. Also hätte ich für jeden Artikel einmal ausführen sollen. Auf diese Weise erledigt es das für jede Zeile aus der Tabelle, es das für jede Zeile aus der Tabelle, und das macht es uns leicht, jede Zeile als Ausgabe zu versenden und sie unterschiedlich zu verarbeiten Also, wenn ich das ausführe, los geht's. Und das ist jetzt ein bisschen übersichtlicher , sodass wir das Ergebnis abrufen können, und es macht es einfach ein bisschen einfacher, reinzukommen und das zu bekommen, was wir brauchen, die Methodik und die Epen Außerdem haben wir jetzt zwei Elemente, einen hier in der Output-Struktur und einen weiteren weiter unten Sie können hier also sehen, dass die Methode von außen klar ist, Wasserfall ist, und darauf folgen eine Reihe von Epen Und wenn ich innerhalb dieser Output-Struktur zur nächsten übergehe , ist die Methodik agil, und dann haben wir eine Reihe von Epen, und das sind die Informationen, an die wir einfach herankommen wollen an die wir einfach herankommen wollen hat also funktioniert. Als Nächstes müssen wir uns für jedes dieser Elemente entscheiden. Wir müssen entscheiden, ob es agil oder wasserfallartig ist , und dann jedes Mal etwas anderes machen. Also, dafür werden wir ein I verwenden. Und das ist raus ob, und was wir drinnen tun werden, ist die Methodik auszuwählen, die hier ist, nett und einfach zu erlernen. Und dann werden wir das machen. Wenn es gleich Wasserfall ist, gehen wir den ersten Weg hinunter. Und aus jedem anderen Grund gehen wir davon aus, dass es agil ist, und dann den zweiten Weg einschlagen. Lassen Sie uns das also ausführen. Und wenn Sie hier nachschauen, können Sie sehen, dass es einen echten Zweig und einen falschen Zweig gibt. heißt, wenn es stimmt, dass dieser Gegenstand, der reingekommen ist, ein Wasserfall ist. Es heißt, die Methode ist Wasserfall, dann endet es im wahren Zweig. Aber wenn es falsch ist, dann landet es im falschen Zweig. Und das liegt daran, dass die erste Zeile Methodologie Waterfall, die erste Zeile und die zweite Zeile Methodologie Agile ist. Es ist also erfolgreich verzweigt, das ist also gut. Also lass uns das hinter uns lassen. Also , was wollen wir als Nächstes tun? Wenn es sich also um eine Wasserfallmethodik handelt, wollen wir eine andere Art von Problem in Jira erstellen Es wird immer noch den Problemtyp episch haben, aber wir werden dort einige verschiedene Felder einrichten , damit wir es als Gan-Diagramm anzeigen können Und wenn es agil ist, machen wir etwas anderes. Aber lassen Sie uns zuerst das Problem mit dem Wasserfallstil lösen. Was wir also tun müssen, und das gilt eigentlich für beide Fälle, ist, dass wir die Epen an dieser Stelle aufteilen müssen Wir wissen also, dass dieser Track für Waterfall ist. Lassen Sie uns also die Epen von den Wasserfällen trennen, und die Epen sind die Phasen in Bezug auf den Wasserfall , die wir als Form-Epos an Jira senden Also wählen wir diesen aufgeteilten Knoten aus, und das wird die Epics herausnehmen, die Also werden wir hier buchstäblich Epen hineinziehen, und das ist es, was wir aufteilen wollen Ab diesem Zeitpunkt wollen wir nur noch eine Liste von Epen haben, und da gibt es nichts anderes zu tun Lassen Sie uns also testen, ob wir unsere Epen in der Ausgabe haben, und da sind wir Das ist also eine Liste von Epen oder Phasen in Waterfall, jede eine Zusammenfassung, eine Beschreibung, eine Schätzung mit einem Start- und Enddatum hat, und genau das wollen wir für jede einzelne Phase , die generiert Das ist es also. Als Nächstes wollen wir all diese Dinge zu Jira hinzufügen Sie können also sehen, dass es als ein Artikel herauskam. Jetzt teilen wir es in fünf auf, und das sind die fünf Epen oder Phasen, die wir zu Jira hinzufügen werden, also wird es jetzt fünfmal aufgerufen Wir werden also auf Plus klicken und dann Jira suchen, und wir wollen Jira-Software und wir wollen Und innerhalb der Jira-Software werden wir ein Problem erstellen Deshalb habe ich bereits ein Jira-Software-Konto. Wenn Sie Jira haben, sollten Sie ein Konto haben, um sicherzustellen, dass Sie es richtig einrichten, damit Sie Epics hinzufügen können Und die Sache, die Sie wählen sollten, ist ein Scrum-Projekt. Und Sie können bei der Einrichtung von Jira ein Scrum-Projekt sowohl für die Wasserfallseite als auch für die agile Seite auswählen sowohl für die Wasserfallseite Einrichtung von Jira ein Scrum-Projekt sowohl für die Wasserfallseite als auch für die agile Seite Wenn Sie das so lange tun, wie Sie es tun, haben Sie Zugriff auf die richtige Art von Problem Sobald Sie sich mit einem Jira-Konto eingerichtet haben, können Sie wie gewohnt Ihr Konto auswählen und wie gewohnt neue Anmeldeinformationen erstellen. Es wird Cloud sein. Sie müssen Ihr API-Token abrufen und es hier eingeben. Und sobald Sie das und Ihre E-Mail-Adresse hier getan haben, können Sie weitermachen. Wir haben also schon die richtigen Dinge hier drin. Problem ist die Ressource, und die Operation ist erstellt. Also werde ich aus einer Liste all meiner Projekte auswählen. Und das ist das Wasserfall-Projekt. Wenn es also Wasserfall ist, wissen wir, dass wir wollen, dass es für dieses Projekt verwendet wird, Passionssport, KI-Tracks. Genau in diese Richtung zielen unsere Wasserfall-Projekte ab, denn sind all unsere Wasserfall-Projekte im Moment sind all unsere Wasserfall-Projekte Trainingsprojekte. Mit der Zeit könnten wir das ändern. Das sind zum Beispiel nur Bekleidungsprojekte, oder wir hätten es Wasserfallprojekte nennen können. Aber nur der Klarheit halber habe ich es vorerst so genannt. Und dann ist die Art von Problem, das dadurch entstehen wird , vorerst episch. Jetzt wollen wir also anfangen, die Informationen hinzuzufügen, und das ist der Grund, warum wir Waterfall getrennt von agilen Problemen erstellt haben . Die Zusammenfassung spricht also für sich. Das wird aus der Zusammenfassung hervorgehen. Und das werden Dinge wie der Titel dieser Phase sein, nämlich die Finalisierung des Designs des Passionssport-Trainingsanzugs für Herren Und die anderen Dinge , die wir hinzufügen wollen, sind, dass wir buchstäblich alles hinzufügen könnten, aber wir wollen eine Beschreibung hinzufügen, und die kommt von hier. Und das erklärt, dass diese Phase Fertigstellung des Produktdesigns beinhaltet, einschließlich der Auswahl von Valère-Trainingsanzügen usw. Die andere Sache, die wirklich wichtig ist, hinzuzufügen, ist das Startdatum Und jetzt erscheint das Startdatum nicht in unserer Liste. liegt daran, dass es sich derzeit in Jira um ein benutzerdefiniertes Feld handelt Dann fügen Sie ein benutzerdefiniertes Feld aus einer Liste hinzu, Startdatum. Das ist es, was wir wollen. Und dann ziehen wir das mit rein. Und das ist so ziemlich alles, was wir brauchen. Wir könnten noch mehr hinzufügen, aber der Prägnanz halber werde ich es dabei belassen Eine Sache, die wir beachten sollten, ist, dass wir derzeit kein Enddatum, also das Fälligkeitsdatum, angeben können Wir können das nicht durch den Knoten bekommen. Wenn Sie versuchen, im benutzerdefinierten Anzeigenfeld nachzuschauen, werden Sie feststellen, dass das Fälligkeitsdatum , also Jiras Version eines Enddatums, nicht in der Liste steht Gegenwärtig gibt es nur ein Problem, bei dem es das nicht durchzieht, aber wir können das später immer noch ergänzen Es ist gut genug, und wir könnten das an einer anderen Stelle platzieren, damit wir das Fälligkeitsdatum als Teil der Beschreibung angeben und es dann einfach auswählen und später hinzufügen können. Es ist ein bisschen umständlich, aber im Moment ist das eine Möglichkeit, damit umzugehen Das sind also alle Informationen, die wir benötigen. Lassen Sie uns nun überprüfen, ob wir dieses Epos erfolgreich in Jira erstellen können dieses Epos erfolgreich in Jira erstellen Da hast du's. Es sieht also so aus, als ob es ein, zwei, drei, vier, fünf Epen in Jira erstellt drei, vier, fünf Epen in Jira Wenn wir das jetzt hinter uns lassen, sollten wir in der Lage sein, zu Jira zu gehen und zu sehen, ob es dann erstellt wurde Eine Möglichkeit, das zu überprüfen, ist, wenn wir zurückgehen und uns die Ausgabe ansehen Sie können die IDs hier sehen, Sie können die Schlüssel hier sehen, PSAT 265, PSAT 266 Also, wenn ich jetzt zurück zu Jira gehe und wir den KI-Trainingsanzug wollen, wenn ich ihn auffrischen will, dann hast du's Sie können also sehen, dass alles von 65, 66, sieben, 68 und 69 hier erschienen ist Nun, wenn ich diese alten lösche, nur um Verwirrung zu vermeiden. Tatsächlich muss ich zu AW gehen und all die alten löschen, sodass uns nur diese neuen bleiben, die direkt gekommen sind, und das merkt man am Datum. Wenn ich jetzt zur Zeitleistenansicht zurückkehre, können Sie sehen, dass es sich eher um ein Gan-Diagramm handelt und dass im Wesentlichen die Zeiten, die Start- und Endzeiten für jede dieser Aufgaben angezeigt werden. Das ist also ausgezeichnet. Wir haben den ersten erledigt. Gehen wir jetzt zurück. Also was wir haben ist, wenn es ein Wasserfallprojekt ist, dann verursacht es das Problem und es erzeugt es. Wichtig ist, dass es mit einem Startdatum erstellt wurde. Und die Tatsache, dass es ein Startdatum hat , bedeutet, dass es in der Zeitleistenansicht , weil es ein Startdatum hat, hier beginnt und weitergeht. Obwohl es kein Fälligkeitsdatum hat, wie Sie hier sehen können, geht es weiter. Ich denke, es gibt eine Art Standardeinstellung, aber es dauert definitiv nicht länger als in der nächsten Phase. Und dann hört es dort auf, und diese Phase geht weiter, und dann ist da noch eine Phase. Aus diesem Grund ist es glücklicherweise, obwohl es kein Fälligkeitsdatum gibt, ziemlich einfach zu erkennen, dass es funktioniert hat. Und wir haben einen Zeitplan, der fast wie ein Gancha aussieht. Also das ist großartig. 15. So automatisierst du agile (adaptive) Projektpläne direkt in Jira: Jetzt wollen wir diesen Backlog für Agile erstellen So agil für agile Aufgaben, sie nicht mit einem Starttag erstellt werden, was bedeutet, wenn Sie sich das in der Zeitleiste ansehen, kann es im Moment nicht einmal die Zeitleiste anzeigen . Pit ist interessant. Aber in der Timeline werden keine dieser Geschichten oder Epen gezeigt, weil es dieser Geschichten oder Epen erstens Geschichten sind Sie fügen Geschichten ein, keine Epen, also werden sie nicht gezeigt, und sie haben kein Startdatum, also wirst du sie hier nicht sehen So wissen wir also, dass es sie erfolgreich als agile Storys umgesetzt hat. Also werde ich diese löschen, damit wir wissen, wann die neuen reingekommen sind. Geh, das ist völlig sauber. Und wenn wir jetzt zum Backlog für die Fußball-Website von Passion Sports, Premier League, zurückkehren Backlog für die Fußball-Website von Passion Sports, , werden wir eine ganze Reihe neuer Artikel sehen , sobald das funktioniert hat Wenn wir also zurückgehen, wollen wir jetzt an diesem zweiten Teil von I arbeiten. Im ersten Teil wurden Elemente für alles erstellt , was ein Wasserfallprojekt ist Jetzt wollen wir etwas sehr Ähnliches machen, aber die Probleme leicht ändern. Also lass uns das duplizieren, anhängen. Wenn wir jetzt hineinschauen, wird es genau dasselbe sein. Es wird sie immer noch als Epen betrachten und dann werden wir am anderen Ende einfach verschiedene Sachen machen am anderen Ende einfach verschiedene Sachen Also lassen Sie uns diesen Schritt ausführen. Vergewissere dich, dass das funktioniert, ja, es sie in Epen ausspucken, wie du hier mit einer Zusammenfassung und einer Beschreibung und einer Schätzung der Storypoints sehen kannst einer Zusammenfassung und einer Beschreibung und einer , was der wichtige Teil ist, wie Jetzt haben wir sie aufgeteilt und wir haben sechs Artikel, alle bei Epic, wir können wieder ein Problem erstellen und das anhängen Also lass uns das öffnen. Und wir werden hier einige Änderungen vornehmen. Das Erste ist also, dass wir nicht von derselben Liste ausgehen werden. Also, was ich tun werde, nur um sauber zu sein, ist, dass ich diese Teile lösche, weil wir sie später einfügen werden. Ich werde sogar die Zusammenfassung löschen , sodass wir komplett neu anfangen. Das Projekt, von dem wir ausgehen, ist also immer noch dasselbe, es sind also dieselben Anmeldeinformationen Wir gehen an den gleichen Ort. Es entsteht immer noch ein Problem, also ist es ein Ressourcenproblem, Operation Create. Das Projekt ist jedoch anders. Unsere agilen Projekte werden also auf der Fußball-Website von Passion Sports, Premier League, veröffentlicht. Wir gehen also davon aus, dass es im Moment dieses Projekt sein muss, wenn es agil ist . Das können wir später ändern. Der Typ wird Geschichte sein. Wir werden es nicht als Epos bezeichnen, weil Epen dazu neigen, auf der Timeline zu erscheinen Geschichten erscheinen im Blog, also wollen wir sie im Projekt Blog für agilen Stil haben, also klicken wir auf Story Und der Rest ist sehr ähnlich. Wir werden uns unsere Zusammenfassung schnappen und sie zusammenfassen. Und das ist im agilen Stil geschrieben. Als Fußballfan möchte ich genaue und aktuelle Spiele und Ergebnisse der Premier League sehen Spiele und Ergebnisse der Premier League , damit ich die Spielpläne und Ergebnisse verfolgen kann. Nett. Die Zusammenfassungen da drin Jetzt müssen wir die Beschreibung hinzufügen. Und das werden wir von hier aus übernehmen und ein dynamisches Spielplan- und Ergebnismodul entwickeln und pflegen . Das ist also die Beschreibung. Und was bei agilen Projekten anders ist Anstatt das Start - und Enddatum im Voraus anzugeben , würden wir Schätzungen eingeben Normalerweise würde das vom Team gemacht werden, aber ich habe es nur eingegeben, um zu demonstrieren, wie es aussehen würde Wenn wir also ein Feld hinzufügen, ist es kein normales Feld. Es ist in benutzerdefinierten Feldern. Klicken Sie auf Benutzerdefiniertes Feld hinzufügen, wählen Sie es aus der Liste aus, und wir möchten eine Story-Point-Schätzung. Und der Wert wird von hier kommen. Also werden wir das einfach reinschreiben. Und das ist der Zeiger von acht. Das ist also alles, was wir brauchen weil es kein Startdatum hat, es wird nicht in unserer Timeline erscheinen und wir wollen auch nicht, dass es so ist. Wir möchten, dass es sich um eine Liste in einer Liste handelt, die als Blog-Liste bezeichnet wird. Lassen Sie uns diesen Schritt ausführen, und wir können sehen, dass er jetzt eine, zwei, drei, vier, fünf, sechs Storys generiert zwei, drei, vier, fünf, hat, beginnend Schlüssel PS PL 65 und endend mit dem Schlüssel PS PL 70. Wir sollten also all diese in unserem Backlog sehen, aber sie werden nicht auf der Timeline stehen, und sie sollten nur auf der Fußball-Website von Passion Sports und dem Premier League-Projekt als Stories erscheinen aber sie werden nicht auf der Timeline stehen, und sie sollten nur auf der und sie sollten nur Fußball-Website von Passion Sports und dem Premier League-Projekt als Stories Jetzt haben wir also beide Tracks gemacht. Gehen wir zu Jira und sehen uns unser agiles Projekt an. Das ist also unser Backlog. Wenn wir auffrischen, los gehts. Sie können sehen, dass unser Backlog alle Geschichten zwischen 65 und 70 umfasst. Sie klicken auf eine davon. Das Tolle ist, dass wir nicht nur unsere Zusammenfassung als Fußballfan usw. haben , sondern wir haben auch eine Beschreibung, die ausgezeichnet ist , weil sie Akzeptanzkriterien für Randfälle enthält, die alle von unserem KI-Agenten generiert wurden Randfälle enthält, die alle von unserem KI-Agenten generiert , weil wir ihm gesagt haben , dass er Dinge in einem bestimmten Format machen soll, und das hat er für jede einzelne Geschichte getan Das kann also jederzeit geändert, verfeinert und aktualisiert werden, aber es ist ein ausgezeichneter Ausgangspunkt Es wurden sogar einige Schätzungen vorgenommen, und diese werden auf echtem Wissen basieren. Auch hier ist es die Art von Dingen, die sich das Team ansehen müsste, um es abzuschätzen, aber es ist nur eine Demonstration dessen, was wirklich möglich ist. Und wenn wir zurückgehen und uns unseren KI-Agenten ansehen. Es ist alles daraus entstanden. Es kam alles daher, dass ich gesagt habe, dass die Beschreibung Akzeptanzkriterien in Randbuchstaben mit fett gedruckten Überschriften in Großbuchstaben enthalten sollte Akzeptanzkriterien in Randbuchstaben mit fett gedruckten Überschriften in Großbuchstaben Das ist alles da drin. Darin stand, wie man die Epen mit einer Zusammenfassung generiert , die als Rolle I geschrieben ist, damit vernünftige Schätzungen der Fibonacci-Story Also all das Zeug wurde verwendet, um Geschichten zu generieren. Und wenn Sie darüber nachdenken, ist das alles nur aus einer Tabelle und in erster Linie aus einer Tabelle und in erster Linie der Tatsache, dass es ein Produktziel gibt, das besagt, eine erstklassige britische Fußball-Website zu erstellen, eine erstklassige britische Fußball-Website zu erstellen die die Premier League abdeckt und einige wichtige Funktionen wie Fußballfans erwarteten Komponenten wie Spielpläne, Ergebnisse, Ligatabellen usw. enthält Es ist wirklich toll, dass wir von diesem Workflow zu diesem übergegangen sind , einer Liste von Geschichten, hochrangigen Geschichten oder Epen , an denen das Team arbeiten kann. Das ist also unser Arbeitsablauf. Wirklich genial. Unser Projektplanungsmanager ist wirklich ein Teil des Teams, und dieser KI-Agent hat hervorragende Arbeit geleistet, indem er mithilfe von zwei verschiedene Tracks generiert Argumentation und seinem Gehirn zwei verschiedene Tracks generiert hat, das Open AI GPT-Modell, um vollständige Projektpläne für ein Wasserfallprojekt oder ein agiles Projekt zu erstellen für ein Wasserfallprojekt oder ein agiles Projekt , alles auf der Grundlage wirklich minimaler Informationen hier drin, aber wirklich realistischen Plänen auf der Grundlage von das, eigentlich Also jetzt ist es deine Zeit. Ich möchte, dass du darüber nachdenkst, wie oft du dich entscheiden musstest, ob das ein agiler Wasserfall sein sollte oder wie oft du Projektpläne von Grund auf neu erstellen musstest, größere Tabellen ausfüllen in denen du jede einzelne Aufgabe, jede einzelne Phase, jedes einzelne Epos selbst eingeben musst Phase, jedes einzelne Epos selbst Denken Sie also darüber nach und ich möchte, dass Sie sich ein Projekt ausdenken, das als Automatisierung in NAN eingespeist wird und Ihnen das Leben erleichtert. Und einige Beispiele sind: Wenn Sie Projektmanager sind, können Sie damit die Pläne automatisch erstellen und an Jira senden. Oder Sie können sie von Projektbeschreibungen oder übergeordneten Ideen verwenden, genau wie wir Produktmanager, können Sie damit Ihre Ideen in Backlog-fähige genau wie wir Produktmanager, Epen umwandeln in Backlog-fähige Wenn Sie ein Gründer sind, können Sie die Ausführung teamübergreifend standardisieren , sodass, wenn Sie eine Idee haben, diese für alle Teams auf die gleiche Weise umgesetzt wird. Sie können diesen Workflow einfach verwenden, Sie können diesen Workflow einfach verwenden um Aufgaben an das Tool ihrer Wahl zu senden. Wenn Sie Betriebsleiter sind, können Sie dafür Produktions- oder Logistikinitiativen planen dafür Produktions- oder Logistikinitiativen Und wenn Sie ein Teamleiter sind, können Sie Unklarheiten bei der Planung frühzeitig beseitigen und Aufgaben erstellen, die in Ihrem gesamten Team einheitlich generiert werden in Ihrem gesamten Team einheitlich generiert Beginnen Sie also mit einer Tabelle, einem Agenten und einer Planungsentscheidung Und dann bauen Sie von dort aus weiter. Auf diese Weise ersetzen die behördlichen Workflows und Automatisierungen Besprechungen und nicht Urteilsvermögen, da Sie immer noch Einfluss darauf nehmen können. Aber wie Sie sehen, ist es sehr leistungsfähig, um die Planung Ihrer Projekte zu automatisieren Hoffe das hat dir gefallen. Wir sehen uns in der nächsten Lektion. 16. Automatisieren von Beiträgen und Bildern mit dem Social Media Campaign Agent: In dieser Lektion werden wir einen der sich wiederholenden und zeitaufwändigsten Teile der Markenführung automatisieren der sich wiederholenden und zeitaufwändigsten , nämlich die Erstellung von Inhalten für soziale Medien Wir werden das mit einem KI-Agenten machen. Warum verwenden wir es? Wir verwenden es, um konsistente Markeninhalte in sozialen Medien zu generieren , und dabei werden einige Ressourcen, Markenrichtlinien und Markenbilder gemeinsam genutzt, häufig für verschiedene Rollen verwendet, Beiträge in sozialen Medien automatisiert die Markensprache einheitlich gehalten, und die Markensprache einheitlich gehalten, sodass sie immer das gleiche Erscheinungsbild hat Wir lassen Teams sichere Inhalte erstellen , die bestimmten Richtlinien oder bestimmten Regeln innerhalb des Das ist also unser Workflow, der Social Media Campaign Agent. In diesem Fall verwenden wir dazu eine Chat-Nachricht, und der Hauptgrund dafür ist, dass es wirklich praktisch ist, hier unten zu chatten, um unseren Chat zu verwenden, um Nachrichten an unseren Agenten zu senden. Und es gibt auch andere Möglichkeiten, das zu tun. Wir können es planen, und wir können zu einem späteren Zeitpunkt dazu kommen. Aber vorerst werden wir den Chat verwenden, weil es wirklich praktisch ist. Es wird funktionieren, als würde es eine Nachricht an den Agenten senden. Der Agent verwendet wie üblich ein GPT-Modell für das Gehirn. Dieses Mal werden wir Speicher haben, weil wir jedes Mal einen Beitrag in den sozialen Medien schicken wollen jedes Mal einen Beitrag in den sozialen Medien schicken Und wir wollen uns an die letzten Bilder erinnern , die wir gesendet haben, weil wir nicht wollen, dass wir dieselben Bilder immer wieder verwenden . Ich möchte heute nicht morgens einen Beitrag verschicken und abends dasselbe Bild wiederverwenden. An dieser Stelle werden wir also das Gedächtnis einführen. Und bevor wir den Beitrag überhaupt abschicken, werden wir uns auf Markenressourcen beziehen. Dies sind im Grunde unsere Markenrichtlinien. Und unsere Markenbilder, um sicherzustellen , dass die Richtlinien uns Informationen über die Produktfarbe und den Stil geben und die Bilder uns die richtigen Bilder zeigen, die wir im Einklang mit dem Beitrag verwenden können. Und hier werden wir einen Agenten einsetzen , weil ein KI-Agent uns hilft, komplexe Probleme mit Argumenten zu lösen Wir möchten also, dass der Agent tatsächlich über verschiedene Szenarien nachdenkt, welche Richtlinien es gibt und sicherstellt, dass wir die richtigen Beiträge zur richtigen Zeit senden , indem er einige Überlegungen anstellt, um sicherzustellen, dass alles, was wir posten, den Richtlinien entspricht Daher ist es sinnvoll, einen Agenten zu verwenden und nicht, wenn das sonst ein Regelwerk Wir werden dann diese HTTP-Anfrage wie in der Vergangenheit verwenden , um die richtigen Bilder zu finden. Und wir werden einen Beitrag erstellen. In diesem Fall gehen wir zu LinkedIn. Es ist ziemlich einfach, und ich werde Ihnen zeigen, wie das geht, aber es kann für jede Social-Media-Site gemacht werden. Es kann für jedes soziale Netzwerk gemacht werden. Es kann für Facebook, Instagram, Tik Tok und natürlich hier gemacht werden , Tik Tok und natürlich , wie Sie LinkedIn und natürlich X sehen können In diesem Fall werden wir also auf LinkedIn posten. Und hier ist ein Beispiel dafür, was wir posten werden. Dies ist eine Darstellung unserer Passionssport-Seite auf LinkedIn. Und wir teilen sowohl unseren Geschäftspartnern als auch unseren Kunden mit, dass dies kommen wird, und diese Leute sind Leute, die vielleicht in großen Mengen kaufen und es in Geschäfte verkaufen, aber einige von ihnen auch Kunden , die zufällig auf LinkedIn waren. Und wir haben einen Beitrag erstellt. Sie können sehen, dass es speziell auf die Markteinführung am zweiten Weihnachtstag Erleben Sie die perfekte Mischung aus Stil und Leistung mit der neuesten Kollektion von Passion Sports , die auf eine schmale Passform zugeschnitten unverwechselbare Passion Sports-Logo aufweist, Herrenmodelle in auffälligem Schwarz und Gold, Damen in kräftigem Schwarz und Rosa, Sie Ihr Sportswear-Spiel auf und setzen diesem zweiten Weihnachtstag ein Statement Passionssport-Design für Champions Das alles wird generiert, und dann haben wir unser Image Trainingsanzüge für Passionssportarten. Wir haben da ein paar Wir haben das ursprüngliche Konzept, das vom CEO stammt. Wir haben auch einige andere Markenbilder, die ein elegantes Design zeigen. Es ist eine großartige Verwendung von Bildern. Das ist das Endspiel. Lass uns zeigen, wie wir dahin kommen. Um das zu schaffen, werden wir es Schritt für Schritt tun. Wenn Sie sich erinnern, haben wir zunächst mit einem Google-Dokument auf unsere Markenressourcen verwiesen. Wir werden zeigen, wie wir von einem Google Doc zu MCP wechseln und warum wir es verwenden würden ersten Schritt wie gewohnt Lassen Sie uns im ersten Schritt wie gewohnt einen Workflow erstellen Ich nenne ihn den Social Media Campaign Agent. Und das Erste, was wir tun werden, ist, unseren Chat-Knoten hinzuzufügen. Das werden wir verwenden, um den Beitrag auszulösen. Da ist es, und dazu gibt es im Moment nichts weiter zu sagen. Wir werden natürlich unseren KI-Agenten haben. Und was wir tun werden, ist, dass er bereits mit dem Chat-Trigger-Knoten verbunden ist, was großartig ist, und es wird bereits Chat-Eingaben entgegennehmen, was wir auch benötigen. Was wir tun werden, ist, wie üblich, unsere Systemnachricht hinzuzufügen. Und das wird uns sagen , was jedes Mal passieren soll, unabhängig von der eingehenden Nachricht. Aber bevor wir unsere Aufforderung annehmen, werden wir darüber nachdenken, welche Tools wir zuerst verwenden, wir werden wie gewohnt die Gehirne der Operation hinzufügen. Und das ist das offene Aichat-Modell. 4.1 Mini ist wie immer in Ordnung. Und an dieser Stelle möchten wir jedes Mal, wenn wir eine Nachricht erhalten, auf unsere Markenrichtlinien und unsere Markenbilder verweisen unsere Markenrichtlinien und unsere Markenbilder , um den Beitrag erstellen zu können. Die Markenrichtlinien helfen dabei , sicherzustellen, dass wir den richtigen Text haben, und die Markenbilder stellen sicher, dass wir die Bilder verwenden können, um den Beitrag tatsächlich zu versenden. Wir werden zu Google Sheets gehen. Und wir werden unsere Markenrichtlinien bekommen , Richtlinien für Trainingsanzüge. Ich setze gerne manuell ein, aber es weiß, dass wir eine Zeile innerhalb des Blattes bekommen. Da hast du's. Da sind die Informationen, Männerstil, Damenstil. Und die andere Sache, die wir tun wollen, ist, uns die Markenbilder zu schnappen. Also gehen wir immer noch, wir werden tatsächlich zum Produktforschungsblatt gehen. Und wir werden Bilder von Trainingsanzügen und schon kann es losgehen. Da hast du's. Wir haben dort die Bildlinks für verschiedene Bilder. Das ist das Sammeln der richtigen Informationen. Und damit führen wir schnell den Schritt ausführen aus und kehren zu unserem Agenten zurück Im Moment kommt nichts rein, weil wir noch nicht einmal eine Nachricht gesendet haben. Hier drin können wir eine Nachricht senden. Zum Beispiel können wir es anweisen, einen Beitrag zum zweiten Weihnachtsfeiertag zu erstellen . Klicken Sie dort auf Enter. Und das bedeutet, dass einige Daten reinkommen. Jetzt können Sie, wie üblich, die Chat-Eingaben sehen und einen Beitrag zum zweiten Weihnachtsfeiertag für unser Produkt erstellen , sehr vage und bewusst sehr locker Und das soll Ihnen zeigen , dass wir etwas tun können, wir können mit etwas sehr lockerem und vagen beginnen und dann mit einem richtigen Social-Media-Beitrag enden , der auf diesem Agenten basiert Im Moment kommt nichts raus, und das liegt daran, dass es nur heißt Sie ein hilfreicher Assistent sind Jetzt nehme ich unsere Eingabeaufforderung und wir werden das hier reinschreiben und wir werden sehen, was das ergibt, und es wird viel mehr Sinn machen. Okay, hier ist unsere Aufforderung. Darin heißt es: Sie sind ein Assistent, für Markenkonformität und Social-Media-Inhalte verantwortlich ist. Überprüfen Sie zunächst die Markenrichtlinien mithilfe des Tools Get Brand Guidelines. Zweitens: Generieren Sie LinkedIn-Texte für soziale Medien, wie im Chat angefordert , und stellen Sie sicher, dass bei der Beschreibung der Bilder Markenrichtlinien verwendet werden. Drittens: Suchen Sie alle Bild-Links im Tool Get Brand Images , wo Passion Sports Branded auf Ja steht. Viertens, gib nur einen Bild-Link aus. Fünftens: Text in diesem Format ausgeben, nichts ändern. Und hier gibt es ein strukturiertes JSON, das ist Beitragstext, Posttext steht hier, Bildlink, Bildlink hier. Die Aufforderung ist sehr einfach. Im Grunde heißt es: Holen Sie sich einige Markenrichtlinien, holen Sie sich einige Bildlinks , geben Sie nur einen der Bildlinks und geben Sie dann Text in diesem Format aus, ändern Sie nichts. Und in diesem Format enthält es buchstäblich den Text, der hineingeht , und den Link zum Bild. Also machen wir das einfach als Test und stellen sicher, dass das läuft und schauen, was das Ergebnis ist. Hier können wir also sehen, dass Jason ausgegeben wurde. Wir haben einen Post-Text. diesem zweiten Weihnachtsfeiertag Ihr Sportbekleidungs-Spiel auf das nächste Level mit Passion Sports. Diese eleganten und stylischen, schmal geschnittenen Trainingsanzüge in Schwarz und Gold wurden exklusiv für Herren entworfen und perfekt mit dem Passion Sports-Logo versehen Ihr Sportbekleidungs-Spiel auf das nächste Level mit Passion Sports. Diese eleganten und stylischen, schmal geschnittenen Trainingsanzüge in Schwarz und Gold wurden exklusiv für Herren entworfen perfekt mit dem Passion Sports-Logo Unsere Bekleidung vereint Leistung und Eleganz. Lassen Sie sich mit unserer Premium-Kollektion nicht entgehen , den Geist der Saison zu verkörpern Hashtag Boxing Day, Hashtag Sport, Sportbekleidungs-Eleganz. Und dann ist der Bildlink ein Link direkt zu Dropbox mit dem ersten Bild Das ist also ausgezeichnet. Und denken Sie daran, dass das alles eine wirklich einfache Botschaft zurückzuführen ist, die besagt, erstellen Sie einen Boxing Day-Beitrag für unser Produkt. Sie haben nichts über die Farbe und nichts über das Produkt gesagt . Aber weil wir hier unten sehen könnten, dass wir unsere Markenrichtlinien und unsere Markenbilder haben, können wir den Beitrag generieren. Wenn wir das also öffnen und einen kurzen Blick auf unsere Markenrichtlinien werfen. Sie können sehen, dass es aus dem Laken gezogen wurde. Es ist schwarz und gold, ersetzen Sie alle Logos durch ein Passion Sports-Logo, passen Sie es eng an, sonst nichts. Und obwohl das ein bisschen wie eine Aufforderung ist, würde ich das wahrscheinlich so ändern, dass ich nicht sagen würde, nichts anderes zu tun und nicht sagen Logos durch ein Passionssport-Logo zu ersetzen. Es war immer noch klug genug, herauszufinden , was wir machen wollen, und herauszufinden, dieser Text ausreichend aussagt, ob es einen Herren- oder einen Damenstil gibt einen Herren- oder einen Damenstil und wie dieser aussieht und sich anfühlt. Das ist ein guter Anfang. Jetzt haben wir unsere Ausgabe, nämlich den Beitragstext. Im Grunde wollen wir unser Bild aufnehmen und es in ein echtes Bild verwandeln. Und dann mach daraus einen Beitrag. Der erste Schritt ist, dass wir den HTTP-Knoten verwenden. Und für die URL werden wir die URR hier rausziehen. Der Weg, das zu tun, besteht darin, in das JSON zu gehen und das zu tun, indem wir die Ausgabe abrufen Aber innerhalb der Ausgabe, innerhalb der Ausgabe, wollen wir tatsächlich den JSON übergeben und den Bildlink herausziehen, und das sieht ungefähr so aus. Das heißt im Grunde, dass wir es innerhalb des JSON übergeben und dann das Ausgabeelement und dann daraus den Bildlink abrufen. Wenn Sie hier drüben nachschauen, werden wir in dieser Struktur nachschauen. Wir werden uns dieses Bild-Link-Element hier schnappen. Sie können hier ein Beispiel sehen. Sie können sehen, dass diese URL abgerufen wurde , was genau das ist, was wir wollen. Und wie üblich müssen wir hier Teile setzen, um sicherzustellen, dass wir unsere Rohdaten erhalten. Also gehen wir runter zu den Optionen und wählen die Antwort. Das Format wird eine Dateidatei sein. Und das wird bewirken, es wird diese URL in ein Bild umwandeln , echte Bilddaten. Lassen Sie uns das ausführen. Da hast du's. Da ist es. Das können wir herunterladen. Und da ist es. Dies ist das erste Bild , das wir jetzt herunterladen Basierend auf unseren Bildlinks, die wir der Recherche erhalten haben, den Markenprodukten. Das ist es. Das nächste, was zu tun ist. Das Wichtigste ist, das in den sozialen Medien zu posten. Wenn wir in sozialen Medien posten wollen , brauchen wir dafür nur einen Knoten. Ich werde das sehr einfache Beispiel von LinkedIn verwenden , wie man soziale Netzwerke veröffentlicht. Klicken Sie auf R plus, geben Sie LinkedIn und wir wollen Post. Und da ist es. Das erste, was Sie tun möchten, ist einen Berechtigungsnachweis zu erstellen Jetzt habe ich meinen bereits erstellt, aber wenn Sie einen Berechtigungsnachweis erstellen müssen, müssen Sie einige Dinge tun Es gibt zwei Möglichkeiten, das zu tun. Die erste Möglichkeit ist, wenn Sie einen Berechtigungsnachweis erstellen, dann bleiben Sie buchstäblich beim Standard In der Regel werden diese nicht mehr vom Unternehmen unterstützt, während ältere Versionen möglicherweise deaktiviert sind Ich habe sie aus einem bestimmten Grund eingeschaltet, den ich dir sagen werde. Dann gehst du und verbindest dein Konto. Es wird hier geöffnet und dann melden Sie sich an. Und wenn Sie einmal angemeldet sind, werden Sie im Wesentlichen wieder hierher zurückgebracht. Jetzt werden Sie vielleicht feststellen, dass das nicht funktioniert, weil die Art und Weise, wie LinkedIn erwartet, dass Sie posten können, nicht funktioniert. Und Sie können diese Dokumente tatsächlich hier öffnen , indem Sie auf Dokumente öffnen klicken. Und es wird dir sagen, was die Voraussetzungen sind , um posten zu können. Es heißt, Sie können diese Anmeldeinformationen verwenden LinkedIn zu authentifizieren Dies ist der Knoten, den wir verwenden. Und die Voraussetzungen sind, dass Sie ein LinkedIn-Konto erstellen müssen. Sie müssen eine LinkedIn-Unternehmensseite erstellen. Und jetzt habe ich beides. Ich schließe das und gehe zurück. Ich habe natürlich ein Konto. Deshalb bin ich angemeldet und das ist meine Unternehmensseite für Passions Sports Ich habe diese beiden Dinge schon. Möglicherweise müssen Sie jedoch organisatorischen Support erstellen und dann auf Organisationssupport und dann auch auf Legacy klicken. Und dann gibt es verschiedene Möglichkeiten, eine Verbindung zu LinkedIn herzustellen. Wenn wir zu den Dokumenten zurückkehren, zeigt sich, dass es zwei Methoden gab , die unterstützte Authentifizierungsmethode. Community-Management mit OWL zwei. Benutze diese Nachricht Verwenden Sie diese Methode, wenn Sie ein neuer LinkedIn-Nutzer sind oder eine neue LinkedIn-App erstellen. Und dann ist da noch AOT zwei. Verwenden Sie die Nachricht, verwenden Sie die Methode für ältere LinkedIn-Apps und Benutzerkonten Es ist ein bisschen vage , welche verwendet werden soll. Ich werde dir zeigen, wie man jeden einzelnen macht. Ich habe dir gerade gezeigt, wie man mit OWL Two buchstäblich eine Verbindung Aber ich musste dir zeigen, wie man beide macht, nur für den Fall, dass einer von ihnen nicht für dich funktioniert Und es fällt mir schwer, das zu wissen , ohne dein Setup zu kennen. Ich werde dir zeigen, wie man beides macht. Sobald das erledigt ist und Sie Ihre Verbindung getestet haben, können Sie einfach buchstäblich hier speichern klicken und es schließen. Und stellen Sie dann sicher, dass Sie hier die richtige Verbindung ausgewählt haben . Ich werde diesen loswerden. Ich brauche ihn nicht. Aber wähle hier den richtigen aus. Ich habe LinkedIn-Konto drei verwendet und bleibe dabei. Das Wichtigste hier ist also, je nachdem, welches Setup Sie verwenden, wenn Sie ein normales OOTH verwenden, können Sie möglicherweise als Person posten Und wenn Sie die Community OOth verwenden, würden Sie als Organisation posten Ich benutze die Community-Version . Ich werde als Organisation posten. Was Sie dann brauchen, ist die Organisation, in der Sie sich befinden. Dies ist eine eindeutige ID, eine eindeutige ID , die Sie hier einfügen werden. Und der beste Weg, das zu bekommen, ist , wenn Sie zu Ihrer LinkedIn-Seite zurückkehren Sie werden hier oben sehen, dass es eine eindeutige ID gibt , und Sie können sie einfach abrufen , kopieren und hier einfügen. Und das teilt LinkedIn die genaue Seite mit, auf der Sie posten. Als Nächstes möchten wir uns den Text schnappen , den wir tatsächlich veröffentlichen werden. Wir schnappen uns den Text. Wir können das aus dem JSON oder aus dem Schema abrufen. Und wie zuvor müssen wir den Text verteilen. Wir werden uns genau den Teil der Struktur schnappen , den wir benötigen, nämlich diesen Beitragstext, diesen Teil der Struktur. Das ist es, was wir brauchen. Und der JSON-Code dafür ist dieser, wir können sehen, dass er bereits den richtigen Text heraussucht Und jetzt die Kategorie Medien. Wir wollen ein Bild posten, ein Bild auswählen und das Eingabe-Binärfeld besteht aus Daten, und das liegt daran, dass es automatisch die Daten findet , die hier drin sind, also im Binärbereich. Es wird das automatisch finden, solange wir ihm den richtigen Namen für das Element geben und Sie den Namen der Elementdaten sehen können. Sobald wir das getan haben, sollte es Lage sein den Text aufzunehmen, den wir benötigen, und die Daten, um unseren Beitrag zu erstellen. Wenn wir das ausführen, wird es sogar automatisch auf LinkedIn gepostet. Sorgen wir dafür, dass das passiert. Der Weg, das zu tun, besteht darin, auf die Seite zu gehen. Sie können sehen, dass das erste Bild hier dieses Bild aller Trainingsanzüge ist , die ich zuvor gepostet habe, und es sollte sich zu unserem Mannequin-Bild ändern , weil das das erste ist , das aufgenommen wurde Lass uns das testen. Sie können hier sehen, dass es uns gegeben wurde. Ich sagte URN LI Aktie und dann eine Zahl. Das ist eine eindeutige Kennung für diesen Beitrag, und sie gibt uns nicht viel mehr. Wir können den Beitrag nicht sehen, weil das alles auf LinkedIn gegangen ist. Es zeigt nur dasselbe in verschiedenen Formen. Wenn wir jetzt zu LinkedIn zurückkehren und die Seite aktualisieren, haben Sie sie. Da ist unser neuer Beitrag. Da steht der Text, dieser zweite Weihnachtsfeiertag, verbessere deine Sportbekleidung, und es hat unsere Mannequins Wir wissen, dass es funktioniert hat. Das ist großartig. Das ist unser erstes Post-Game automatisch an LinkedIn gesendet wird. Und das Wichtigste ist, dass alles aus einer Chat-Nachricht stammt. Und wenn Sie sich die Chat-Nachricht ansehen, wird aus der Chat-Nachricht einfach ein Boxing Day-Pass für unser Produkt erstellt. Sie können sehen, dass wir nichts über die Marke gesagt haben, nichts über Bilder, und Sie können sehen, dass wir einen richtigen Beitrag generiert haben 17. Wann Sie Model Context Protocol (MCP) und Speicher verwenden sollten: Da hast du es. Da ist unser neuer Beitrag. Da ist der Text. diesem zweiten Weihnachtstag deine Sportbekleidung auf ein neues Level und es gibt unser Wir wissen, dass es funktioniert hat. Das ist großartig. Das ist unser erstes Post-Game automatisch an LinkedIn gesendet wird. Und das Wichtigste ist, dass alles aus einer Chat-Nachricht stammt. Und wenn Sie sich die Chat-Nachricht ansehen, sorgt die Chat-Nachricht einfach einen zweiten Weihnachtsfeiertag für unser Produkt. Sie können sehen, dass wir nichts über die Marke gesagt haben, nichts über Bilder, und Sie können sehen, dass wir daraus einen richtigen Beitrag generiert haben . Das ist alles schön und gut, damit bin ich zufrieden. Jetzt ändern sich die Dinge geringfügig , wenn Sie einen weiteren Beitrag senden möchten. Wir könnten das buchstäblich einfach kopieren und einfügen, und es würde einen weiteren Beitrag für uns generieren. Lass uns das machen, und dann werden wir ein paar Dinge sehen , die wir ändern müssen. Das beinhaltet den gesamten Prozess der Generierung eines neuen Beitrags, und das hat einen weiteren Beitrag generiert. Wenn wir jetzt zu LinkedIn gehen, aktualisieren, können Sie sehen, dass ein neuer Beitrag generiert wurde, aber mit genau demselben Bild. Wir wissen, dass es neu ist, weil es heißt: This boxing day elevate und hier heißt es: Celebrate Boxing Day with style and confidence in passion sports, exclusive Trainingsanzüge Warum hat es das getan? Warum hat es dasselbe erste Bild aufgenommen Nun, zuallererst ist dieses Bild das erste in unseren Markenbildern Wenn wir auf das Markenimage eingehen und dann die Tabelle öffnen Wir können auf dem Blatt mit den Bildern von Trainingsanzügen sehen , dass keines dieser Produkte von der Marke Passionssport stammt Und unser KI-Agent sagte: Suchen Sie nach der Marke Passion Sports. Und Sie können sehen, dass die erste Figur hier drin diese Mannequin Passion Trainingsanzug-Mannequin ist diese Mannequin Passion Trainingsanzug-Mannequin Und was passiert, ist, dass es hier den ersten heraussucht, der gebrandmarkt Und das ist das Modell mit der Schaufensterpuppe. Aber was wir wollen, ist, dass es jetzt abwechselnd all diese Bereiche durchläuft Nun, ich hätte es dazu bringen können, aber ich wollte es bewusst nicht so machen. Ich kann dir das Nächste zeigen. Gehen wir zurück zum Arbeitsablauf. Und wenn wir uns unseren Agenten ansehen und das ein wenig öffnen, schauen wir uns die Regeln an. Sie sind Assistentin und verantwortlich für markenbezogene Inhalte in sozialen Netzwerken Überprüfe die Markenrichtlinien mithilfe des Tools „Markenrichtlinien abrufen“, generiere Links im Text für soziale Medien, wie im Chat gewünscht , und stelle sicher, dass bei der Beschreibung des Bildes Markenrichtlinien verwendet der Beschreibung des Bildes Markenrichtlinien Suchen Sie im Tool zum Markenimage nach allen Bild-Links , bei denen Passion Sports Branded auf Ja gesetzt ist Geben Sie nur einen Bild-Link aus. Ausgabetext in diesem Format ändert nichts. Es hat getan, was wir ihm gesagt haben. Was wir ihm jedoch nicht gesagt haben, ist, das nächste Bild aus einer langen Liste von Bildern auszuwählen. Jetzt gibt es zwei Dinge , an die man sich erinnern sollte. Erstens: Jedes Mal, wenn wir diese Nachricht senden, geht sie rein wendet dieselben Regeln an und schnappt sich das Bild. Aber was es nicht tut, ist , dass es kein Gedächtnis hat. Es kann sich nicht erinnern, was die letzte Nummer eins war, und das wusste ich. Ich habe die Aufforderung nicht aktualisiert, um sie noch ausgefeilter zu gestalten. Was wir hätten sagen können, ist, das nächste Bild in der Liste zu bekommen . Aber was ich bereits weiß, ist, weil es kein Gedächtnis gibt, wird es sich nicht daran erinnern, was das nächste Bild ist. Deshalb habe ich das zu diesem Zeitpunkt nicht getan. Eine weitere Sache, die man beachten sollte , ist, dass wir diese Tabellen derzeit an mehreren Stellen verwenden, weil wir sie schreiben, wir schreiben in diese Tabelle in der Recherche in unserem Recherche-Workflow, wo wir einige Nachforschungen über die Bilder anstellen, und dann fügen wir alle Bilder, die wir gefunden haben und von denen wir denken, in diese Tabelle ein wäre gut für unsere Marke, und dann ändern wir dieses Image Es passt zu unserer Marke. Das alles machen wir da drin. Und dann verweisen wir auch an anderen Stellen auf Markenrichtlinien. Wir wollen diesen Schuppen bauen und hier kommt MCP ins Spiel Wir haben also tatsächlich ein paar Dinge zu tun. Wir benötigen etwas Speicherplatz, damit wir uns an den letzten Beitrag erinnern können , den wir geschrieben haben, und ihn dann aktualisieren können. Es gibt andere Möglichkeiten, das zu tun, aber an dieser Stelle erinnere ich mich gerne an das, was wir zuletzt getan haben, damit wir immer darauf zurückgreifen können. Und wenn sich etwas an unseren Richtlinien für soziale Medien ändert und wir uns an einen Beitrag erinnern wollen oder wollen, gut funktioniert hat oder so, wird er im Gedächtnis bleiben. Und die andere Sache , die wir tun wollen, ist wir dies einfach zwischen verschiedenen Diensten und verschiedenen Workflows teilen können Wir wollen nicht weiter mit dieser Tabelle weitermachen , weil wir sie irgendwann vielleicht nicht mehr in einer Tabelle haben wollen Vielleicht möchten wir es in einer Datenbank oder in einer anderen Form haben. Hier kommen zwei Konzepte ins Spiel: Speicher , auf den wir später noch eingehen werden, und gemeinsam genutzte Ressourcen, gemeinsam genutzte Daten, und gemeinsam genutzte Daten werden normalerweise mit dem Model Context Protocol behandelt. Lassen Sie uns ganz schnell darüber sprechen. Was ist Model Context Protocol? Model Context Protocol oder MCP ist eine Möglichkeit, KI-Agenten gemeinsame Daten, konsistente Regeln und zentralisierte Richtlinien sowie kontrollierten Zugriff auf Informationen zu Anstatt die Markenregeln direkt in jeden einzelnen Agenten, jeden einzelnen Workflow und jede Aufforderung einzubetten direkt in jeden einzelnen Agenten, jeden einzelnen Workflow und jede Aufforderung einzubetten , können wir mit MCP Dinge wie unsere Markenrichtlinien, Bildbibliotheken, alle Regeln, Compliance-Regeln und ähnliches beibehalten Bildbibliotheken, alle Regeln, Compliance-Regeln Compliance-Regeln Bewahren Sie sie alle an einem Ort auf und lassen Sie mehrere Agenten sicher darauf zugreifen. Warum wir MCP verwenden und wann wir MCP verwenden würden und wann nicht Wir würden MCP verwenden, wenn mehrere Agenten oder Workflows dieselben Regeln oder Daten verwenden Wenn wir etwas wie Compliance oder Branding wollen , das überall auf die gleiche Weise durchgesetzt werden muss, brauchen Sie eine Informationsquelle, einen Ort, an den Sie sich wenden können, von dem Sie wissen, dass Sie immer diesen Ort haben werden , ist der Ort, an dem Sie nach Regeln suchen, und Sie teilen diese, und Sie möchten nicht, dass die Logik in all Ihren Workflows dupliziert Und würden wir nicht MCP verwenden? Wir würden es nicht verwenden, wenn es sich bei dieser Aufgabe um eine einmalige oder rein experimentelle Aufgabe handelt oder es keine gemeinsamen Regeln oder Einschränkungen gibt oder wenn Geschwindigkeit wichtiger ist als Steuerung, wobei Steuerung wirklich sicherstellt, dass die Regeln überall korrekt angewendet werden Die Dinge werden auf die richtige Weise geregelt. Hier werden wir MCP verwenden, weil soziale Medien ein ziemlich hohes Risiko darstellen Es ist ziemlich öffentlich. Wir wollen eine gewisse Markenkonsistenz, und das wird geteilt. Die Regeln werden von vielen Komponenten gemeinsam genutzt. So großartig, dass es eine großartige Möglichkeit ist, es zu teilen. Selbst im Internet können verschiedene Komponenten und Workflows dieselbe Quelle und dieselben Markenrichtlinien aufrufen . Und das passiert in Unternehmen überall. Und wir wollen das Gleiche durchsetzen, dieselbe Markenstimme verwenden, kontrollieren, welche Bilder erlaubt sind und welche nicht. Und dann sorgt es auch dafür, dass die Regeln im gesamten Team einheitlich bleiben. Lassen Sie uns nun auf dieser Grundlage zeigen, wie wir MCP einrichten. 18. Verwenden von Speicher zum Veröffentlichen neuer Inhalte: Gegenwärtig haben wir also einen KI-Agenten, der aus einer einfachen Chat-Nachricht, die jeder im Team verwenden kann, einen Social-Media-Beitrag ausspuckt einer einfachen Chat-Nachricht, die jeder im Team verwenden kann, einen Social-Media-Beitrag , der immer noch unseren Markenbildern und unseren Markenrichtlinien entspricht Das erste Problem, das wir haben, ist also, wenn wir uns nur für eine Sekunde auf diesen KI-Agenten konzentrieren Sagen wir noch einmal, jemand sagt, schicken Sie ein Bild vom zweiten Weihnachtsfeiertag, senden Sie eine Nachricht zum zweiten Weihnachtsfeiertag. Im Moment spuckt der Agent also zu Recht einen Bild-Link aus Und wenn Sie sich an diesen Teil des Bildes erinnern , der Passion Trainingsanzug Mannequin ist, das Problem, das wir im Moment haben, ist, dass wir jedes Mal ein neues Bild wollen Jetzt denken Sie vielleicht, dass das ziemlich einfach ist , weil ich das zum Beispiel so ändern könnte, dass wir nur einen Bild-Link ausgeben, um sicherzustellen, dass wir diese Ausgabe, den nächsten Bild-Link nicht in die nächste Zeile gesetzt haben, um sicherzustellen, dass wir das nicht schon einmal ausgegeben haben Das sollte also funktionieren, richtig, denn wir haben alle Zeilen und wir sagen nur, dass wir den nächsten Bildlink in der nächsten Zeile ausgeben , um sicherzustellen, dass wir das nicht schon einmal ausgegeben haben. Lassen Sie uns das testen, führen Sie den Schritt aus, doppelklicken Sie darauf, und es ist immer noch Passion Training Suit, Mannequin. Warum funktioniert das nicht Nun, wenn du diese Nachrichten sendest, hat der Chat hier eine Sitzungs-ID und es wird tatsächlich jedes Mal eine neue Nachricht erstellt . Basiert auf dieser Sitzung, aber es kann sich nicht wirklich daran erinnern , was zuvor gesendet wurde. Es weiß also nicht, wann es geht, und es nimmt all diese Zeilen auf. Ich sollte hier sagen, all diese Zeilen, du kannst es sehen. Sie können hier sehen, dass 12 Artikel gesendet wurden und für die Zeilen, die für die Markenbilder zurückgesendet wurden , was großartig ist. Aber wenn es diese Nachricht zum ersten Mal sieht und alle Bild-Links findet, jedes Mal, wenn wir diesen Agenten ausführen erhält es jedes Mal, wenn wir diesen Agenten ausführen, eine Liste all dieser Bild-Links. Und ich werde sagen, den nächsten Bild-Link in der nächsten Zeile ausgeben, um sicherzustellen, dass wir das nicht schon einmal ausgegeben haben, aber es gibt kein vorheriges, weil es sich nicht daran erinnert, wann wir das letzte Mal ausgeführt haben. Und das ist der Grund, warum wir Speicher brauchen. Was wir jetzt tun werden, ist etwas einfachen Speicher hinzuzufügen, und dann werden wir eine Änderung dieses Verhaltens feststellen. Wenn wir das also schließen, wollen wir zu der Stelle gehen , an der Speicher steht. Und zu Beginn verwenden wir einfach einfachen Speicher. Und die Länge des Kontextfensters gibt an, wie viele vergangene Interaktionen das Modell als Kontext empfängt. Wenn wir es also zum Beispiel auf fünf setzen, erinnert es sich an die letzten fünf Bilder denn jedes Mal, wenn wir ihm sagen, dass es einen neuen Beitrag erstellen soll, wird es zum nächsten Bild weitergeleitet. Und wenn wir hier 1.000 einfügen , werden die letzten 1.000 Bilder gespeichert. Ich mag es, das kürzer zu halten als die Anzahl der Bilder, die ich habe. Wenn ich zum Beispiel weiß, dass ich fünf Bilder habe , behalte ich es bei fünf. Wenn ich weiß, dass ich vier Bilder habe, behalte ich es bei vier. Auf diese Weise wird es sich immer an die maximale Anzahl von Bildern erinnern, die wir haben. Die andere wichtige Sache ist die JSON-Sitzungs-ID hier. Diese JCN-Sitzungs-ID wird abgerufen und entspricht dem Chat Wir wissen also, dass sich diese Sitzung auf diesen Chat bezieht. Also, wenn ich das schließe und wir jetzt zu unserem KI-Agenten zurückkehren und den Schritt ausführen, lassen Sie uns ein wenig hineinzoomen. Und wenn wir uns jetzt diese Adresse ansehen, können wir sehen, dass wenn wir uns jetzt diese Adresse ansehen, können wir sehen, es nicht mehr das Mannequin Es hat sich an die letzte erinnert und ist jetzt in die nächste Reihe verschoben Lass uns noch einmal ausführen. Wenn Sie also hier reinschauen, erinnern wir uns an einen Teil davon. Also das war eine Dropbox, TK. Wenn Sie sich dieses Bit ansehen, TK S 86. Lass uns noch einmal ausführen. Und dort können Sie Dropbox S SCL FI ZOPY sehen Dropbox S SCL FI ZOPY Wir wissen also, dass sich das jedes Mal ändert. Was wir jetzt anhand unseres Gedächtnisses tun können , ist, dass wir jedes Mal, wenn wir etwas veröffentlichen, einen neuen LinkedIn-Beitrag mit einem neuen Bild erhalten. Lassen Sie uns das jetzt testen. Ich werde sparen. Und hier drinnen können wir buchstäblich dieselbe Botschaft senden. Also sagen wir, schicken Sie eine Nachricht zum zweiten Weihnachtsfeiertag. Es heißt nicht einmal , dass es ein Beitrag ist. So locker ist dieser Text also. Aber aufgrund der Regeln, die wir für den KI-Agenten festgelegt haben, wissen wir, dass er einen Beitrag erstellen wird . Lassen Sie uns das also ausführen. Und wir können sehen, wie es sich bewegt, es wird sich auswendig. Es geht darum, die Markenbilder und die Markenrichtlinien zu bekommen. Es hat unsere Post geschickt. Also, wenn wir jetzt zu LinkedIn gehen und uns aktualisieren, los gehts. Brandneuer Beitrag, brandneues Bild. Und das liegt daran, dass wir den Speicher verwenden, um uns daran zu erinnern, was wir beim letzten Mal gesendet haben und was wir jetzt posten. Nun, es gibt viele andere Möglichkeiten, dies zu tun. Eine der besten Methoden besteht darin, selbst in der Tabelle zu vermerken , was wir gepostet haben Was ich hier jedoch demonstrieren wollte, ist, dass Sie, sobald Sie das Gedächtnis haben, damit beginnen können, sich daran zu erinnern, was Sie in der Vergangenheit getan haben , und auf der Grundlage dessen, was Sie in der Vergangenheit getan haben, Änderungen vornehmen auf der Grundlage dessen, was Sie in der Vergangenheit getan haben Und das ist ein gutes Beispiel dafür. Kehren wir also zu unserem Workflow zurück. Also das ist großartig. Das ist ausgezeichnet. Wir sind jetzt in einer Situation, in der wir jedes Mal ein neues Bild veröffentlichen. Was wir jetzt tun wollen, ist sicherzustellen , dass dies und das geteilt werden. Die Markenbilder und die Markenrichtlinien werden also gemeinsam genutzt. Und der Grund dafür ist, dass wir jetzt tatsächlich an mehreren Stellen in unseren Workflows verwenden und wir wollen, dass wir von überall auf dieselben Markenbilder und dieselben Markenrichtlinien verweisen können dieselben Markenbilder und . Wir wollen auch in der Lage sein , bestimmte Regeln durchzusetzen. Für einige KI-Agenten möchten wir manchmal sagen, dass Sie nur die Markenrichtlinien auswählen können und Sie können nur die Markenregeln auswählen, aber wir möchten, dass sie für beide an derselben Stelle stehen, weil beide miteinander verwandt sind. Beides sind Markenwerte. Was das also bewirken wird, was wir tun werden indem wir das MCP, das Model Context Protocol, erstellen das Model Context Protocol, und im Grunde all diese Dinge an einem Ort zusammenführen, es ermöglicht uns zu ändern, ob wir eine Tabelle oder eine Datenbank verwenden Es ermöglicht uns, einen zentralen Ort zu haben, an dem wir alle unsere Markenressourcen und sie im Wesentlichen von all unseren Agenten gemeinsam nutzen können Wir werden das tun, indem wir einen Server und einen Client erstellen. Lassen Sie uns das jetzt tun, und Sie werden die Vorteile der Verwendung von MCP genau erkennen 19. Verwenden des Model Context Protocol (MCP) zum Teilen von Daten und Richtlinien: Was wir tun möchten, ist, in sozialen Medien zu veröffentlichen und diese Informationen über unsere Markenbilder und die Markenrichtlinien , die wir für den Beitrag verwenden sollen, mit anderen zu teilen unsere Markenbilder und die Markenrichtlinien , die wir für den Beitrag verwenden sollen, mit anderen zu Das funktioniert alles sehr gut. Aber wir möchten diese Informationen teilen , damit jeder unserer Workflows, jeder unserer KI-Agenten diese Nummer eins finden kann. Es gibt eine Informationsquelle, und wir wollen auch die Möglichkeit haben, diese in beliebige Datenbanken oder irgendetwas anderes zu ändern , ohne die aufrufenden Workflows zu beeinträchtigen, die sie aufrufen. Der Weg, das zu tun, besteht also darin, das Model Context Protocol und das Model Context Protocol zu verwenden , das Model Context Protocol und das Model , um miteinander zu kommunizieren, wobei dies einen MCP-Client enthält und der Client den Server anruft, und das gibt uns eine bessere Kontrolle darüber, was aufgerufen werden kann und was nicht, wo es sich befindet und wie gemeinsam genutzt werden kann. Lassen Sie uns das jetzt demonstrieren. Das erste, was wir tun werden, ist den MCP-Server zu erstellen Also werde ich einen neuen Workflow erstellen und ihn Brand Asset MCP Server nennen Und wir wollen einen Server erstellen, indem wir zunächst wie gewohnt klicken, nach rechts gehen und MCP eingeben Und was wir wollen, ist der MCP-Server-Trigger. Und das ermöglicht es uns, unsere Informationen im Wesentlichen von einem gemeinsamen Ort aus abzurufen Das ist der Server. Hier gibt es zwei URLs, die Test-URL und die Produktions-URL. Die Test-URL wird vorsichtshalber bei jedem Aufruf tatsächlich nur einmal ausgeführt Die Produktions-URL bleibt aktiviert und läuft die ganze Zeit. Normalerweise verwende ich nur den Produktions-Server, weil ich sonst den Testserver immer wieder neu starten Und dieser hat einen Pfad, und den Pfad werden wir verwenden, um ihn zu nennen Wenn wir das also ändern, werden Sie sehen, dass es aktualisiert wird. Also lass uns das jetzt ändern. Also haben wir es Brand Assets genannt, und wenn wir den Schritt ausführen, werden Sie sehen, dass es hier heißt, Testereignis zu warten, zum MCP-Server zu gehen und ein Ereignis zu erstellen Wenn ich aufhöre und zurückgehe und Sie sehen , dass es einen Test in einer Produktions-URL gibt, wenn ich klicke, wenn ich sicherstelle, dass ich mich auf der Produktions-URL befinde, dann bleibt diese, wie ich bereits sagte, Jetzt haben wir also einen Server. Die Frage ist, was wird er nützen? Was es liefern wird, sind die Informationen, die wir wollen , dass andere Workflows tatsächlich überall auf der Welt nutzen können . Wir werden uns mit den Tools befassen und unsere Google Sheets auswählen. Und wie üblich stelle ich es gerne manuell ein, sage, dass es Zeilen aus dem Blatt bezieht, und wir wählen unsere Markenrichtlinien und Richtlinien für Trainingsanzüge Führen Sie das aus und wir können sehen, dass es die richtigen Informationen zurückbekommt . Benennen Sie es um Und lassen Sie uns ein weiteres erstellen , damit wir von genau derselben Stelle auch Markenbilder abrufen können. Also werden wir klicken. Manuell eingestellt. Gehen Sie jetzt zu unserem Produktforschungsblatt und holen Sie sich die Tracksuimages. Stellen Sie sicher, dass sie ankommen . Da hast du es, es gibt eine Liste von Audit-Bildern in dem Blatt und du kannst es umbenennen Jetzt wird dieser Server, wenn er angefordert wird, an denjenigen zurücksenden, der danach gefragt hat . Die Markenbilder und die Markenrichtlinien, die das anfordern, werden von uns bearbeitet. Aber das Tolle ist, dass jeder unserer Agenten dies jetzt von derselben Stelle aus anfordern kann. Und wenn wir daran etwas ändern, wird es zentral an einem Ort geändert und überall verwendet. Wie Sie sehen werden, können wir auch bestimmte Regeln darüber durchsetzen, was vom Kunden auf der anderen Seite verwendet werden kann und was nicht . Das Einzige, was wir tun müssen, damit das funktioniert, eigentlich zwei Dinge, die wir tun müssen. Klicken Sie auf Produktion, stellen Sie sicher, dass Sie die Produktionsversion verwenden , und klicken Sie auf Schritt ausführen. Und das Wichtigste ist, sicherzustellen, dass dies auf aktiv gesetzt ist. Es wird Ihnen dann mitteilen, dass der Workflow aktiviert ist. Sie können jetzt mithilfe von SSC oder streambaren HTTP-Transporten eine Verbindung zu Ihren NCP-Clients über die URL Also klicke ich auf Got it, und jetzt ist es aktiv und kann Da ich also tatsächlich schon eines davon erstellt habe und es einen etwas anderen Namen hat, werde ich es ausschalten und wir werden tatsächlich den verwenden, den ich zuvor hier erstellt habe , genau den gleichen. Es heißt Get Brand Images, Get Brand Guidelines. Ich habe ihn einen NCP-Server für Marken genannt, weil, obwohl er auch die Bilder erhält, das Wichtigste ist, dass wir denjenigen, der ihn anruft, anleiten wollen, die richtigen Markenbilder, die richtigen Markenrichtlinien und alles andere, was mit der Marke zu tun hat, zu verwenden hat, zu Und der läuft schon, also lasse ich ihn einfach laufen, und Sie können sehen, dass er hier aktiv ist Was wir jetzt tun werden, ist, zu unserem Anruf-Workflow zurückzukehren , der in diesem Fall unser Social Media Campaign Agent ist, und wir werden dafür sorgen, dass er diesen Server verwendet, anstatt diese Google Sheets zu verwenden , und das gibt uns, wie gesagt, mehr Flexibilität. Wenn wir also jetzt zurückgehen, wollen wir einen Agenten für Social Media Campaign suchen. Und hier können Sie sehen, dass es immer noch Google Sheets verwendet. Also wollen wir jetzt stattdessen unseren MCP-Server aufrufen, also werden wir diesen loswerden und wir werden diesen loswerden Und das tun wir, um jetzt One Tool aufzurufen. Wenn wir also MCP eingeben, können wir sehen, dass dort MCP-Client-Tool steht Dies ist der Client, der unseren Server anruft. Wie Sie hier sehen können, heißt es also, Tools von einem MCP-Server aus verbinden, und genau das wollen wir tun Wenn wir also darauf klicken, wollen wir hier einen Link zu dem MCP-Server einfügen hier einen Link zu , den wir verwenden werden, den wir gerade erstellt Wenn wir also zurückgehen, zur Produktions-URL , sie kopieren und dann zurückkommen und das hier einfügen, verwenden wir den richtigen Server Wir werden das als streambar belassen. Keine Authentifizierung. Und das ist wichtig, welche Tools verwendet werden sollen. In unserem Fall werden wir jetzt beide Tools verwenden. Wir werden die Bilder verwenden. Wir werden Informationen über Markenbilder und Informationen über Markenrichtlinien benötigen. Andere KI-Agenten möchten jedoch möglicherweise nur Zugriff auf eines dieser Dinge haben. Auf diese Weise können wir ihr nur Zugriff auf die Dinge gewähren, die wir benötigen. Wenn wir also hier klicken, könnten wir zu Ausgewählt gehen und dann wählen, ob wir nur Zugriff auf Markenrichtlinien haben wollen oder diese entfernen und ihr nur Zugriff auf Markenbilder gewähren wollen. Es gibt uns also mehr Sicherheit darüber, was wir verwenden können. Die andere Sache, die wir auch tun können, ist, alles außer zu sagen. Wir könnten also sagen, alle Tools. Bis auf Markenbilder sind verfügbar. Und das funktioniert gut, wenn wir viele Tools haben, Sie könnten etwa sieben oder acht Tools haben alle mit der Marke zu tun haben, und wir möchten alle verwenden, bis auf ein oder zwei. Und anstatt sie alle aufzulisten, können wir einfach diejenigen ausschließen, die wir nicht wollen. Nun, es ist so, dass wir in diesem Fall beide verwenden wollen, also werde ich das hier lassen, und das war's. Es gibt nichts anderes zu tun. Keine anderen Einstellungen. Also werden wir nur sicherstellen, dass das funktioniert. Klicken Sie also auf Schritt ausführen und geben Sie an , dass Sie die Daten bereitstellen, die normalerweise vom KI-Agenten stammen würden , da wir gerade diesen Schritt ausführen Wir geben an, welche Daten wir abrufen müssen. Nehmen wir also an, wir wollen nur Markenrichtlinien bekommen. Wir werden darauf klicken. Und wir bekommen eine Fehlermeldung. Normalerweise würde also etwas von unserem Chat-Agenten über eine Sitzung zu unserem MCP-Client gehen unserem Chat-Agenten über eine Sitzung zu unserem und ihn aufrufen Weil das nicht passiert, glaube ich, dass es nicht genau weiß, was in diesem Fall zu tun Ich werde versuchen, Schritt 1 auszuführen, und dann werde ich es mit Markenbildern versuchen. Und wieder passieren dieselben Dinge. Es heißt, Fehler im Unterknoten, einfacher Speicher. So können wir den einfachen Speicherknoten öffnen , den wir zuvor erstellt haben. Und wie Sie sehen können, kommt, wie ich gerade erklärt habe, der Sitzungs-ID nichts rein, mit der Sitzungs-ID nichts rein, und das liegt daran, dass wir keine Nachricht gesendet haben. Mit anderen Worten, wir müssen das richtig machen , so wie wir normalerweise eine Nachricht senden würden. Also, wenn wir das schließen und unseren Chat hier unten öffnen, sagen wir, senden Sie eine Nachricht zum zweiten Weihnachtsfeiertag, und das können wir einfach tun, indem wir auf den Pfeil klicken. Ich kehre zur vorherigen Nachricht zurück, klicke auf Abspielen und sehe zu, wie sie ihre Magie entfaltet. Sie können also sehen, dass es an den MCP-Client gesendet wird. Es wird das verwenden, um unsere Markenrichtlinien abzurufen und einen Beitrag zu erstellen Das ist also erfolgreich, wir können zu LinkedIn gehen, eine Aktualisierung durchführen und es ist wieder in die Vergangenheit gegangen, weil wir nur vier Bilder machen, also ist es wieder zurück zum Mannequin Das ist cool. Aber wir können alle Werke sehen. Also wenn wir zurückgehen und wir auch hier eine neue Nachricht haben. Wenn wir also zurückgehen, können wir sehen, dass alles funktioniert. Ich werde das umbenennen. Ich werde das umbenennen , um Marken-Assets zu erhalten. Und der Vollständigkeit halber werde ich das, was in der Aufforderung steht, das R-Tool aufzurufen, umbenennen . Jetzt heißt es also, überprüfen Sie die Markenrichtlinien mithilfe des Brand Assets Tools. Und es wird alles andere genauso machen: Generieren in sozialen Netzwerken verlinkte Texte, verwenden Sie die Markenrichtlinien finden Sie jetzt alle Bild-Links im Tool Get Brand Assets. Es wird immer noch überprüfen, ob Passion Sports Branded ja ist, den Bild-Link in der nächsten Zeile aus und stellt sicher, dass wir ihn nicht schon einmal ausgegeben haben, und der Ausgabetext dort immer noch nichts ändert. Lassen Sie uns das also ausführen und überprüfen, ob das funktioniert. Lassen Sie uns also noch einmal unsere Botschaft abrufen, das tun. Stellen Sie sicher, dass der Agent reibungslos funktioniert. Und ich werde trotzdem sparen. Wir gehen zurück zu LinkedIn, aktualisieren. Und da hast du's. Wir haben eine neue Nachricht, ein neues Bild, das funktioniert also hervorragend. Jetzt funktioniert das komplett von Anfang bis Ende. Wir können einen Chat eingeben. Ich verstehe, dass es anhand unserer Aufforderung die Markenressourcen , also unsere Markenrichtlinien und unsere Markenbilder, überprüft , also unsere Markenrichtlinien und unsere Markenbilder und sicherstellt, dass sie korrekt sind. Es bezieht sich auf einfachen Speicher, sodass es das letzte Bild kennt, das wir gepostet haben, und es wird sichergestellt, dass dasselbe Bild nicht mehr als einmal gepostet wird. Und es wird zuerst ein Bild generieren und dann aus dem von uns generierten Text und dem Bild einen Beitrag erstellen aus dem von uns generierten Text und dem Bild einen Beitrag . Das ist also großartig. Wir haben einen vollwertigen Agenten für Social-Media-Kampagnen. Also lass uns das umbenennen. Und wie gesagt, wir könnten noch mehr tun. Ich meine, wir könnten das planen, was ein paar Änderungen mit sich bringen würde. Nehmen wir an, unser Unternehmen möchte das im Moment nicht planen. Sie wollen nach Belieben Nachrichten senden, wann immer sie wollen. Und vor allem, weil es sich um ein Produktkonzept handelt, wollen sie ein bisschen mehr Kontrolle darüber haben. Und dieser Chat funktioniert gut für Leute intern. Wir könnten das in etwas anderes ändern, E-Mail, wir könnten es so ändern, dass es von WhatsApp oder einem anderen Kunden kommt , wirklich Dies ist jedoch eine praktische Methode, um einen Beitrag sehr einfach zu generieren, und wir können ihn auf jede Plattform ausweiten Jetzt bist du dran. Ich möchte, dass Sie über einen Inhalt nachdenken, den Ihr Team wiederholt erstellt, und darüber einen Inhalt nachdenken, den Ihr Team , wie ein KI-Agent Ihnen helfen kann, sicher damit umzugehen. Lassen Sie uns also ein paar verschiedene Rollen durchgehen , die das tatsächlich nutzen könnten. Ein Marketingmanager könnte es also verwenden, um beispielsweise Beiträge auf LinkedIn oder in sozialen Netzwerken für wöchentliche Produkteinführungen zu generieren Beiträge auf LinkedIn oder in sozialen Netzwerken für wöchentliche Produkteinführungen , ähnlich dem, was Sie gerade bei uns gesehen haben. Der Gründer könnte ständig neue Produkte oder Meilensteine ankündigen ständig neue Produkte oder Meilensteine Das E-Commerce-Team könnte damit Beiträge erstellen, in denen regelmäßig bestimmte Produktmerkmale hervorgehoben Eine Agentur könnte damit Markenbeiträge für verschiedene bevorstehende Kundenkampagnen erstellen . Und Betriebs- oder Kommunikationsteams könnten es verwenden, um regelmäßig interne Updates oder öffentliche Ankündigungen auszutauschen . Ich möchte, dass Sie eine Rolle auswählen , die für Sie oder Ihr Team zutrifft und einen wiederkehrenden Beitrag finden , der mit klaren Regeln veröffentlicht werden muss Auf diese Weise können Sie sicher sein, dass Sie gelernt haben , wie Sie Ihre Inhaltserstellung in ein zuverlässiges, wiederholbares System umwandeln können, anstatt eine Last-Minute-Aufgabe zu erledigen, etwas, das Sie für sich hätten erstellen können ohne immer wieder darüber nachdenken zu müssen, insbesondere wenn Sie das Planungselement hinzufügen das wir zu einem späteren Zeitpunkt durchgehen werden. Und das war's. Hoffe es hat dir gefallen. Wir sehen uns in der nächsten Lektion. 20. Einführung in Retrieval Augmented Generation (RAG) und Pinecone Database: Okay, in dieser Lektion werden wir einen der wichtigsten und anspruchsvollsten Bereiche eines Unternehmens automatisieren , nämlich den Kundensupport, was heute als Kundenerlebnis bezeichnet wird Während wir uns auf die bevorstehende Produkteinführung des Passion Sports KI-Trainingsanzugs vorbereiten , werden unsere Kunden natürlich Fragen haben, insbesondere wenn wir in den sozialen Medien posten Sie haben Fragen zum Produkt, zur Größe, zu den Materialien, zur Lieferung, zum Zeitpunkt der Markteinführung oder zur Verfügbarkeit Diese Fragen können über soziale Medien, einen Website-Chat, E-Mail, Messaging-Apps oder buchstäblich überall gestellt werden. Anstatt diese Fragen manuell zu beantworten, werden wir einen Chat-Agenten für das Kundenerlebnis einrichten , der präzise, konsistent und sofort antworten kann und dabei das gleiche Wissen nutzt, dabei das gleiche Wissen nutzt das unser Team intern nutzen würde. Lassen Sie uns also den Arbeitsablauf durchgehen. Der Workflow wird als Customer Experience Chat Agent bezeichnet Customer Experience Chat Agent und gibt dem Kunden Antworten und Antworten, je nachdem, wie er sich an uns gewandt hat. Warum sollten wir ihn verwenden? Wir verwenden es , um Kundenfragen automatisch zu beantworten und dabei vertrauenswürdiges internes Wissen zu verwenden. Zu den häufigsten Einsatzmöglichkeiten für verschiedene Rollen gehören die Bearbeitung von Fragen bei der Markteinführung, die Reduzierung des Support-Aufwands und die Bereitstellung schneller und genauer Antworten für die Reduzierung des Support-Aufwands Kunden. Das ist also ein Beispiel Retrieval Augmented Generation oder das, was wir RAG nennen Was wir hier bauen, ist also ein klassisches Beispiel für RAG. Was ist RAG? RAG ist ein Muster , bei dem KI relevante Informationen aus einer externen Wissensquelle abruft und diese Informationen dann verwendet, um eine Antwort zu generieren Anstatt zu raten, einfach mithilfe des LLM Dinge herauszufinden, die für unsere Geschäftsinformationen von zentraler Bedeutung sein könnten zentraler Bedeutung sein , wissen wir tatsächlich mehr als das Internet. Vermutungen zufolge basiert die KI auf wirklich vertrauenswürdigen Warum ist RAG also wichtig? Nun, Rags ist für den Kundensupport von entscheidender Bedeutung, weil sich die Produktinformationen ändern, und wir wollen sicherstellen, dass wir und wir wollen sicherstellen, dass wir immer auf dem neuesten Stand sind. Die Antworten müssen korrekt sein und Halluzinationen sind inakzeptabel, vor allem, wenn man mit Kunden spricht RAG stellt also sicher, dass nur Antworten, die auf genehmigten Unterlagen basieren , aktualisiert werden können , indem die Daten und nicht das Modell geändert werden. Außerdem skaliert RAG, wenn Ihre Wissensbasis wächst, sodass wir die Dokumentation jederzeit ändern können Kurz gesagt, RAG verwandelt KI von einem Chatbot in ein zuverlässiges Supportsystem Warum müssen wir also über Blätter und PDFs hinausgehen? Lassen Sie uns darüber sprechen. Nun, bis jetzt haben wir Google Sheets und im Hintergrund PDFs und Dokumente verwendet im Hintergrund PDFs und Dokumente Und das funktioniert in kleinem Maßstab, aber es geht schnell kaputt Die Probleme sind, dass es schwierig ist, genau zu suchen. Es ist schwierig, synchron zu bleiben, und es ist nicht für den semantischen Abruf konzipiert Um RAG richtig zu unterstützen, benötigen wir eine Datenbank, die für den KI-Abruf entwickelt wurde Technisch gesehen haben wir RAG also bereits in früheren Lektionen verwendet , aber die häufigste Art, es zu verwenden , besteht darin, es so zu verwenden , dass die Informationen über eine Datenbank abgerufen werden Die Datenbank, die wir verwenden, ist also Pinecone. Lassen Sie uns also Pinecone vorstellen und warum wir es verwenden. Also zuallererst, was ist Pinecone? Pinecone ist eine Vektordatenbank. Also was ist das? Anstatt Zeilen und Spalten zu speichern , wie es eine Datenbank normalerweise tut, speichert sie die Bedeutung, und das bedeutet dass Fragen keinen genauen Wortlaut benötigen Das bedeutet, dass das System Inhalte auf der Grundlage Ihrer Absicht abruft , weil es die Bedeutung versteht, und die KI erhält den relevantesten Kontext wenn sie Dinge mit RAG Was ist eine Vektordatenbank? Lassen Sie uns das ganz einfach erklären. Eine Vektordatenbank wandelt Text in numerische Vektoren, numerische Werte und numerische Strukturen und speichert sie nach semantischer Ähnlichkeit Wenn wir also Wörter haben , die etwas Ähnliches bedeuten, werden sie nahe beieinander gespeichert Es ermöglicht der KI auch, die ähnlichsten Bedeutungsübereinstimmungen abzurufen. Und das ist ideal für Dinge wie FAQs, häufig gestellte Fragen, Support-Dokumentation , Richtlinien und Produktinformationen. Aber warum verwenden wir überhaupt eine Datenbank? Und warum ausgerechnet Pinecone, da es auch andere Vektordatenbanken gibt Wir entscheiden uns für eine Datenbank, weil das Kundenwissen ständig wächst Wir benötigen einen schnellen und genauen Abruf, und mehrere Agenten und Systeme müssen potenziell auf die Daten zugreifen Wir könnten dies also für viele andere Workflows verwenden. Und wir haben uns für Pinecone entschieden, weil es speziell für RAG-Workflows entwickelt wurde Es lässt sich leicht skalieren, lässt sich problemlos in KI-Agenten und bietet vorgefertigte Demo-Workflows , die wir sofort verwenden können Lassen Sie uns anfangen und das Schritt für Schritt einrichten. Als Erstes möchte ich Ihnen den Workflow zeigen, den Agenten-Workflow, den wir erstellen werden Die Dinge beginnen also so, dass wir hier einige Chat-Inputs bekommen Gehen wir also rüber und schauen wir uns an, wie diese Chat-Eingabe zustande gekommen sein könnte. Schauen wir uns also diesen Beitrag an. Nehmen wir an, wir haben Kunden , die sich unsere sozialen Medien zum Thema Passionssport ansehen, und sie sehen zufällig diese Botschaft. Brauche mehr Informationen. Unser Kundenerfahrungsteam hilft Ihnen gerne weiter. Wir sind jederzeit für Sie da: plus 1555, eins, zwei, drei, vier, fünf, sechs, für schnelle und freundliche Unterstützung. Wir sind bereit, Ihnen bei all Ihren Leidenschaftssport-Bedürfnissen behilflich zu sein , und es hat einen schönen Überblick über den kommenden Trainingsanzug Ein Kunde könnte also einige Fragen dazu haben . Sie sehen den Trainingsanzug Sie finden, es sieht ziemlich gut aus. Sie wollen ein paar andere Dinge wissen, was Farben sind, wenn es auf den Markt kommt, all das gute Zeug. Und sie können einfach unsere Nummer zu What's up hinzufügen, uns als Kontakt hinzufügen und uns kontaktieren. Hier kommt also der Chat ins Spiel. Wenn wir also zu unserem Beispiel zurückkehren, verwenden wir derzeit NanChat, verwenden wir derzeit NanChat, aber das kann durch jeden Chat, jede E-Mail oder jede Form der Kommunikation ersetzt werden E-Mail oder jede Form der Kommunikation Die Nachricht kommt also, wenn wir unseren KI-Agenten fragen , welche anderen Farben wir zum Beispiel haben Und unser KI-Agent wird wie üblich das offene KI-Chat-Modell als Gehirn der Operation verwenden , damit er denken und auf ein neuronales Netzwerk zugreifen kann. Wir haben auch ein einfaches Gedächtnis, damit es Laufe der Zeit daran erinnern kann, was Kunden gefragt haben. Wenn also ein Gespräch mit dem Kunden stattfindet, weiß er, was zuvor gefragt wurde. Es vergisst nicht jedes Mal, wenn eine Nachricht gesendet wird. Und je nachdem, wie wir den Speicher eingerichtet haben, kann er sich auch an Gespräche mit Kunden erinnern. Aber vorerst werden wir es nur so einrichten, dass es sich an Gespräche mit dem aktuellen Kunden erinnert. Es wird auch Informationen über Markenbilder erhalten. In diesem Fall benötigen wir nur Informationen zu den Bildern. Das ist genug, denn wir haben das nächste Tool. Dies ist das Tool Brand Images, und das nächste Tool ist ein Tool zur Kundendokumentation. Beide verwenden MCP. Dies ist eine, die wir zuvor eingerichtet haben, um MCP zum Abrufen von Informationen über Markenressourcen zu verwenden . Und dies ist ein weiterer MCP-Client, der zur Pinecone Database wechselt, um Kundenunterlagen zu erhalten Pinecone Database wechselt, um Kundenunterlagen zu Das macht es uns also sehr einfach, die Dokumentation abzurufen und die Dokumentation in der Datenbank sehr schnell zu durchsuchen Dokumentation in der Datenbank Suchen Sie nach Informationen zu den Markenbildern Wenn Fragen zum Aussehen des Trainingsanzugs gestellt werden, senden Sie ihn an den Agenten zurück und senden Sie ihn dann an unseren Kunden zurück Das ist es also, was wir erstellen werden. Aber das erste, was wir tun werden, ist unsere Daten tatsächlich in die Pinecone-Datenbank aufzunehmen Und das bedeutet, dass wir die Pinecone-Datenbank einrichten müssen. Also lass uns das jetzt machen. Also hier sind wir auf der Pinecone-Homepage. Sie möchten zunächst zu Pinecone Dot IO gehen und Sie werden auf diese Homepage weitergeleitet, auf der steht zunächst zu Pinecone Dot IO gehen und Sie werden auf diese Homepage weitergeleitet, , dass dies die Vektordatenbank ist Wenn Sie also auf Start Building klicken, werden Sie hierher weitergeleitet und haben ein Konto Aber nur um Ihnen zu zeigen, wie es gemacht wird, werde ich jetzt ein weiteres Konto erstellen. Sobald Sie sich also angemeldet haben, wird es wie gewohnt sicherstellen, dass Sie alle Informationen, die Sie ihm geben, genehmigt haben. Also werde ich dort auf Akzeptieren klicken. Und es wird dir einige Fragen stellen. Wählen Sie also diejenige aus, die am sinnvollsten ist. Also werde ich sagen, dass ich ein kleines persönliches Projekt aufbaue . Fangen Sie kostenlos an. Wenn Sie sich für diesen entscheiden würden, würden Sie mit der Standardtestversion beginnen. Also fangen wir kostenlos an. Und was baust du? Es ist eine Drop-down-Liste. Wir entscheiden uns für RAG-Slash-Agenten Welche Art von Daten haben Sie? Rohdateien, PDFs. Damit werden wir es aufladen. Und wie entwickeln Sie Ihre Lösung? Wir setzen auf No-Code, Low-Code. Verwenden Sie Automatisierungsplattformen wie NA Ten, ohne vollständigen Code zu schreiben. Das klingt nach uns. Welche No-Code-Logcode-Plattform verwendest du dann? Dann leg los. Das erste, was passieren wird, ist, dass Sie einen API-Schlüssel erhalten , der automatisch generiert wird. Das ist eines der schönen Dinge an Pinecone, dass Sie in der neuesten Version sehr schnell einsatzbereit in der neuesten Version sehr schnell Also werde ich das kopieren und an einem sicheren Ort aufbewahren. Sobald wir also zufrieden sind , dass das kopiert wurde und wir es an einem sicheren Ort gespeichert haben, können wir auf Schließen klicken. Und es heißt: Willkommen bei Pine Code Assistant. Fangen Sie an, präzise Funktionen zur Beantwortung von Fragen in Ihre KI-Produkte zu integrieren. Erhalten Sie relevantere Antworten, verwalten Sie Ihre Dateien damit und behalten volle Kontrolle über Ihre Daten. Lassen Sie uns akzeptieren und weitermachen. Was wir hier haben, ist eine Dokumentation. Das ist der Entwickler. Schneller Stopp. Und wenn du das befolgst, wird es dich durch den Prozess führen. Als Erstes werden Sie aufgefordert, heißt es, einen Schnellstart zu entwickeln. NAN erstellt einen NAN-Workflow, der Dateien über HTTP herunterlädt und es Ihnen ermöglicht, mit ihnen mithilfe von Pinecone, Assistant und Open AI zu chatten Assistant und Open Das ist großartig. Der Pinecone-Assistent ermöglicht es uns, direkt mit unserer Dokumentation zu chatten Im Wesentlichen ermöglicht es uns, über Pinecone als Datenbank auf die Dokumentation zuzugreifen, die wir die Dokumentation zuzugreifen, die wir benötigen Es ist gut, dass es uns diesen Schnellstart ermöglicht. Benötigen Sie Ihren Pinecone-API-Schlüssel, klicken Sie einfach auf das Pluszeichen und geben Sie den Namen Ihres API-Schlüssels die Berechtigungen angeht: Wenn Sie darauf klicken, erfahren Sie mehr darüber, wofür die Berechtigungen bestimmt sind, wie Sicherheit, Zugriffsverwaltung und all diese guten Dinge Im Moment werde ich ihm alle Berechtigungen erteilen. Und denken Sie daran, was wir hier tun, wir generieren einen neuen API-Schlüssel, und deshalb geben wir ihm einen Namen. Der API-Schlüssel, den Sie zuvor gespeichert haben , wird als Standard-API-Schlüssel bezeichnet, aber Pinecone benötigt einen anderen, bevor wir beginnen können Schlüssel erstellen. Und da heißt es jetzt losgehen und auch das speichern. Das habe ich kopiert. Das werde ich an einem sicheren Ort aufbewahren. Sobald Sie das getan haben und eine Kopie davon haben , klicken Sie auf Schließen. Und dann fahren wir mit dem nächsten Schritt fort. Erstellen Sie also einen Assistenten in der Pinecone-Konsole. Nennen Sie Ihren Assistenten NN-Assistenten. Ich werde das in einem neuen Tab öffnen, damit wir jederzeit zu diesem zurückkehren können. Hier drüben werde ich zunächst diesen Tab duplizieren, damit wir zur Dokumentation zurückkehren können. Und dann klicke ich auf Einen Assistenten erstellen. Und wenn wir wieder hier runter gehen, ist es gut, sich daran zu erinnern, dass dort stand: Benennen Sie Ihren stellvertretenden NAN-Assistenten, erstellen Sie ihn in der Region USA. Lass uns das jetzt machen. Erstelle einen Assistenten. Es ist bereits in der Region USA, was großartig ist. Da hast du's. Das ist ein Assistent für uns, und der Assistent ist der Ort, an dem wir im Grunde mit Pinecone interagieren können , sodass wir ihm alle Fragen stellen können, wie zum Beispiel, wenn wir hier runter gehen, wie bei jedem anderen Chat-Messenger, können wir sagen: Wofür ist Pinecone Es heißt: Keine Dateien gefunden. Wenn Dateien hochgeladen werden, befinden sie sich möglicherweise noch in Bearbeitung. Im Moment haben wir dort keine Informationen , aber wenn wir sie haben, können wir zurückkommen und tatsächlich testen , ob wir zu diesem Zeitpunkt Daten aus der Datenbank abrufen können. Gehen wir nun zurück zu unserer Dokumentation. Also haben wir diesen Teil erledigt, überprüfen Sie. Der nächste Teil ist die Erstellung eines Plattform-Workflows. Kopieren Sie die URL der Workflow-Vorlage, die wie folgt lautet. Lass uns kopieren. Sie in Ihrem NAN-Konto Erstellen Sie in Ihrem NAN-Konto einen neuen Workflow und fügen die URL an einer beliebigen Stelle im Workflow-Editor ein. Klicken Sie auf Eingabe, fügen Sie den Workflow hinzu. Im Wesentlichen werden wir einen Workflow erstellen, den Pinecone bereits für uns eingerichtet hat und der es uns ermöglicht , es uns ermöglicht , Informationen in die Datenbank einzugeben Wir werden einige Testinformationen erhalten und testen können, und testen können wir Informationen aus unserer Datenbank abrufen können 21. So installieren Sie die Pinecone-Datenbank: Zurück in NAN gehe ich zurück und erstelle einen neuen Workflow Und ich werde es Customer Experience Chat Agent nennen. Und hier drin werden wir genau das tun, was da steht. Es hieß, wir sollten den Link zu dem Workflow , den wir gerade kopiert haben, tatsächlich in den Workflow einfügen . Ich werde das mit Apple V machen, ich bin auf einem Mac oder Control V, wenn Sie auf einem PC-Desktop sind. Und es heißt, der Workflow wird importiert von, und dann der Link, wir sagen Ja zum Import. Und da ist es Das ist unser Arbeitsablauf. Und was er im Grunde macht, wenn ich ein bisschen reinzoome. Tatsächlich zoome ich zuerst heraus. Du kannst das Ganze sehen. Dies ist der gesamte Arbeitsablauf, und hier gibt es einige Hinweise. Aber im Grunde genommen gibt es verschiedene Stufen, die nummeriert sind. Nummer eins: Laden Sie Dateien auf Pinecone Assistant hoch. Wenn wir also auf Workflow ausführen klicken, werden einige Datei-URLs zu einigen Dateien angezeigt, die uns Pinecone gegeben Es wird sie in eine Liste von Dateien aufteilen , sie herunterladen und in eine MD-Datei konvertieren , die im Grunde eine Textdatei ist Und wenn du dann dieser Runde folgst, wenn ich etwas herauszoome, geht diese biegsame Linie hier tatsächlich wieder zurück Und das bedeutet, wenn ich die Notizen zur Seite schiebe und ein bisschen reinzoome Das heißt also eigentlich zum Assistenten hochladen. Der Assistent ist also das, was wir uns gerade angesehen haben, als ich eine Abfrage eingegeben habe und es hieß, dass es keine Daten gibt Wir sind also dabei, Daten in den Assistenten einzugeben. Also, sobald wir die Informationen zu einer Textdatei hinzugefügt haben , werden sie zum Testen hierher geschickt , um den Status der Datei zu überprüfen. Und wenn der Status verfügbar ist, wird er warten. Im Grunde wird es also an Pinecone gesendet, um es in die Datenbank einzugeben Und es gibt Code, um zu überprüfen, ob die Datei es in die Datenbank geschafft hat . Hier geht es nur darum Ich habe es an Pinecone geschickt und dann wird es einfach überprüfen, ob es vollständig in die Datenbank hochgeladen wurde Und wenn es schon da ist, es verfügbar ist, dann beenden wir den Workflow. Unsere Arbeit ist erledigt. Wir geben unsere Informationen ein. Wenn nicht, wartet es einfach eine gewisse Zeit, gehe zurück und überprüfe es erneut. Im Grunde geht es also darum, eine D-Datei, eine Datentextdatei, zu erstellen , sie in die Datenbank einzufügen, zu überprüfen, ob sie dort in Ordnung ist, und zu warten, bis das passiert. Und sobald das passiert ist, wird der Status beendet. Es wird den Workflow beenden. Der zweite Teil ist die Möglichkeit, über den KI-Agenten mit unserer Datenbank zu chatten. Also, was wir hier unten haben, wenn ich etwas heranzoome, ist die Möglichkeit, mit dem Agenten zu chatten. Also wir haben das schon einmal gesehen. Also können wir dem Agenten alle Fragen stellen. Es wird wie gewohnt ein KI-Chat-Modell als Gehirn der Operation verwenden und den Assistenten fragen, was auch immer wir ihn fragen. Aber wenn wir in das Innere des Agenten schauen, können Sie sehen, ob wir ein bisschen hineinzoomen es heißt: „Sie sind ein hilfreicher Assistent. Verwenden Sie den Pinecone-Assistenten, um mithilfe der G-Context-Funktion Daten zu den Pinecone-Veröffentlichungen abzurufen mithilfe der G-Context-Funktion Daten zu den Pinecone-Veröffentlichungen Fügen Sie den Dateinamen und die Datei-URL in Quellenangaben ein, wo auch immer in der Ausgabe darauf verwiesen Wir haben also im Wesentlichen Informationen in die Datenbank eingegeben Ich weiß das, weil ich es schon einmal mit den Veröffentlichungen von Pinecone gemacht habe schon einmal mit den Veröffentlichungen von Pinecone Das heißt also, wenn wir irgendwelche Fragen stellen, wird wenn wir irgendwelche Fragen stellen es das Assistententool verwenden, das an den Agenten angehängt ist, das hier ist, um alle Informationen abzurufen , die bereits eingegeben wurden Und wir können das später an das anpassen, was wir wollen, aber im Moment gehen wir durch , dass wir auf Workflow ausführen klicken, wodurch Informationen in die Datenbank eingegeben werden, und dann kommen wir zurück und testen es. Wenn wir zur Dokumentation zurückkehren, heißt es dort, dass wir dem Workflow den Pinecone-API-Schlüssel hinzufügen müssen wir dem Workflow den Pinecone-API-Schlüssel hinzufügen in der Datei zum Assistentenknoten Wählen Sie in der Datei zum Assistentenknoten die Option Pinecone API aus, erstellen Sie neue Anmeldeinformationen und fügen Also werde ich den API-Schlüssel abrufen und jetzt folge ich dem, was Wir müssen die Upload-Datei zum Assistentenknoten suchen und Pinecone API auswählen und erstellen. Also lass uns das machen Also hier ist die Upload-Datei auf den Assistent-Knoten. Und in diesem Assistentenknoten müssen wir die Pinecone-API auswählen, neue Anmeldeinformationen erstellen und den API-Schlüssel einfügen Also hier klicken wir jetzt auf Create New Credential. Ich habe bereits ein Konto, weil ich das schon früher gemacht habe. Aber was Sie tun würden, ist hier reinzugehen und auf Neue Zugangsdaten erstellen zu klicken und Ihren API-Schlüssel einzufügen Klicken Sie auf Speichern. Und jetzt werden wir das loswerden. Und Sie können sehen, ich habe ein zweites Konto, also werden wir das neu machen. Wenn wir also zu den Anweisungen zurückkehren, haben wir jetzt den API-Schlüssel eingefügt Und dann heißt es: Wählen Sie im Pinecone-Assistenten Credential für Bearer Auth aus und erstellen Sie dann neue Anmeldeinformationen und fügen Sie Suchen wir also den Pinecone-Assistenten. Da ist es. Assistent für Tannenzapfen. Auth und das Gleiche. Ich habe bereits ein Konto, weil ich das schon einmal gemacht habe, aber Sie würden einen neuen Berechtigungsnachweis erstellen, denselben API-Schlüssel einfügen und Und Sie sehen hier unten, dass die Anmeldeinformationen in Ihrem persönlichen Bereich erneut erfolgreich erstellt wurden Also werden wir das schließen. Im Wesentlichen haben wir dem Pinecone-Assistenten den API-Schlüssel gegeben, damit er Kontakt aufnehmen und mit der Pinecone-Datenbank interagieren kann Kontakt aufnehmen und mit der Pinecone-Datenbank interagieren Und dann haben wir dasselbe für die Upload-Datei zum Assistenten getan für die Upload-Datei zum Assistenten Jetzt können wir Informationen in die Datenbank schreiben und mit unserem Client hier Informationen aus der Datenbank lesen. Gehen wir also zurück zu den Anweisungen. Also, jetzt heißt es, aktiviere den Workflow. Der Workflow ist so konfiguriert, dass er aktuelle Pinecone-Versionshinweise herunterlädt aktuelle Pinecone-Versionshinweise und in Ihren Assistenten hochlädt. Klicken Sie auf Workflow ausführen, um den Workflow zu starten Sie können dem Workflow Ihre eigenen Dateien hinzufügen, indem Sie die URLs im Knoten Datei-URLs ändern die URLs im Knoten Datei-URLs Chatten Sie mit Ihren Dokumenten. Sobald der Workflow aktiviert ist, fragen Sie ihn nach den neuesten Änderungen an der Pinecone-Datenbank Das heißt also, wenn wir wieder hier rein gehen, denken wir daran, dass ich gesagt habe, dass es eine Menge Datei-URLs gibt , und das ist es, was in die Datenbank hochgeladen wird Wir werden es in eine Textdatei umwandeln und es dann an die Datenbank senden Also, wenn ich das öffne, zoome es ein bisschen hinein. Sie können hier sehen, dass es ein Array gibt, und es ein wenig öffnen. Sie können sehen, dass es hier eine Reihe von URLs zu verschiedenen Dokumenten gibt. Sie können Doc Dot Pinecone sehen. Es lädt also all diese Dokumente in die Datenbank, damit wir ein paar Daten haben, mit denen wir beginnen können Also werde ich es zuerst ausführen, damit Sie sehen können , was passiert, wenn wir diese laden, und dann fügen wir unser eigenes Dokument zu dieser Liste hinzu. Also werden wir den Workflow ausführen. Also haben wir ein Problem mit dem Knoten, und das habe ich tatsächlich schon einmal gesehen. Wenn wir also reingehen, heißt es, dass der Berechtigungsnachweis nicht gefunden wurde. Wenn wir also darauf eingehen, ausführen, können wir sehen, dass es erfolgreich funktioniert hat, und ich bin mir nicht sicher, warum das passiert, aber mir ist es schon einmal passiert Ich musste es selbst ausführen. Jetzt, wo wir das getan haben, wurde der Dateistatus überprüft. Lassen Sie uns den Workflow erneut ausführen. Und Sie können sehen, dass der Workflow erfolgreich ausgeführt wurde. ist der Unterschied, jetzt, wo das erfolgreich ausgeführt Was ist der Unterschied, jetzt, wo das erfolgreich ausgeführt wurde? Als Erstes können wir zu unserem Assistenten zurückkehren unserem Assistenten und überprüfen, ob dort Informationen enthalten sind. Wenn wir also zurückgehen, ist das unsere KI, unser Assistent, der Pinecone-Assistent, und wenn Sie sich erinnern, hieß es: Fehler, es wurden keine Dateien gefunden Nun, wenn wir noch einmal fragen, kopieren Sie das dort, wo es heißt: Wofür ist Pinecone? Und hier unten stellen Sie die Frage, wofür Pinecone gedacht ist, und jetzt heißt es, Pinecone ist eine Vektordatenbank, die entwickelt wurde, um effiziente und skalierbare Operationen zum Suchen und Abrufen von Ähnlichkeiten und mehr zu ermöglichen skalierbare Operationen zum Suchen und Abrufen von Ähnlichkeiten und wofür Pinecone gedacht ist, und jetzt heißt es, Pinecone ist eine Vektordatenbank, die entwickelt wurde, um effiziente und skalierbare Operationen zum Suchen und Abrufen von Ähnlichkeiten und mehr zu ermöglichen. Und der Grund dafür ist, dass wir alle Daten geladen haben Wenn ich dir jedoch eine Frage stelle wie, also habe ich sie gestellt, welche Farben für den Passion Sports Trainingsanzug erhältlich sind Und wenn wir das überprüfen, können Sie sehen, dass es heißt: Die Suchergebnisse enthalten keine Informationen über die verfügbaren Farben für den Passion Sport-Trainingsanzug. Natürlich nicht, weil wir noch keine Informationen eingegeben Wir werden also zu unserem Arbeitsablauf zurückkehren. Und was wir tun müssen, ist, diese URLs zu aktualisieren , wie es in der Dokumentation steht, damit wir sie hier eingeben können , denn statt dieser Dokumente werden wir hier unser Dokument eingeben, das eigentlich eine MD-Datei ist, die ich zuvor erstellt habe, und es enthält unsere Kundendokumentation. Schauen wir uns das also an. Hier sehen Sie also, wir haben den Kundenleitfaden für Trainingsanzüge von Passion Sports Es ist in zwei Formaten erhältlich, als PDF- und MD-Datei. Die MD-Datei ist eine Textdatei, und das liegt daran, dass sie das PDF nicht konvertieren konnte , als ich es zuvor versucht habe. Wenn wir uns also das PDF ansehen, nur damit Sie sehen können, worum es geht. Das ist also das PDF, und im Grunde es die Wissensdatenbank für den Kundensupport von Passion Sports. Es geht um ein Dokument mit Produktsupport und häufig gestellten Fragen zu Valère-Trainingsanzügen Dokument mit Produktsupport und häufig gestellten Fragen und es gibt einen Produktüberblick, Informationen zur Markteinführung, wo man verfügbare Größen, verfügbare Farben und Modelle kaufen kann, all die Dinge, nach denen ein Kunde fragen könnte Ich habe auch häufig Fragen gestellt wie, wann der Passion Sports Trainingsanzug auf den Markt kommt, all das gute Zeug Das ist also etwas, das ich zuvor generiert habe. Und dann habe ich das in eine Textdatei namens Dot D File konvertiert . Und wenn Sie das öffnen, ist das im Grunde eine Textversion von genau derselben Sache. Also nichts Verrücktes, einfach. Also, was wir jetzt tun werden, ist, diese Textdatei mithilfe unseres Workflows zur Datenbank hinzuzufügen. Wenn Sie Dropbox verwenden, achten Sie darauf, am Ende eine hinzuzufügen , da dadurch die Datei heruntergeladen wird. Wenn Sie die Null belassen, wird sie an Dropbox gesendet , anstatt sie herunterzuladen. Jetzt kehren wir zu unserem Workflow zurück. Und was wir tun werden, ist das zu öffnen, ein Komma und Anführungszeichen einzufügen und es wieder zu schließen Das sollte behoben sein, und jetzt werden wir den Schritt ausführen. Und da hast du's. Sie können sehen, wenn wir ein bisschen hineinzoomen, Sie können all diese URLs sehen, die uns Pine Code für ihre Textdateien zur Verfügung gestellt hat, und wir haben hier unsere eigenen hinzugefügt. Diese werden also in die Datenbank geladen , sobald wir den Workflow ausführen. Lassen Sie uns nun den Workflow ausführen. 22. Schulung des Customer Experience Chat-Agenten: Schließlich musste ich die URL ändern , um Google Drive anstelle von Dropbox zu verwenden. Dropbox ist sehr knifflig. Es funktioniert nicht. Sie können hier also sehen, dass ich hier eine zusätzliche URL hinzugefügt habe , die zu Google Drive führt, und dann führe ich den Workflow erneut aus, ihn ausgeführt und alles ist einwandfrei hochgeladen Wenn wir jetzt zu unserem Assistenten gehen und dann die Frage stellen, welchen Trainingsanzug Sie haben, erhalten wir welchen Trainingsanzug Sie einige Informationen über unseren Trainingsanzug Es sagt uns also, dass unsere Informationen hochgeladen wurden, unsere Dokumente hochgeladen wurden Wenn wir jetzt zu unserem Workflow zurückkehren, wollen wir diese Chat-Eingabe testen und sicherstellen, dass sie genau das Gleiche tut. Es reicht also, auf Chat zu klicken und hierher zu kommen. Wir werden es in genau dieselbe Frage einfügen. Welche Trainingsanzüge hast du? Damit das läuft. Wir können sehen, wie es sich hier in Bewegung setzt. Ich ging zum Agenten, benutzte das Chat-Modell und ging zum Pinecone-Assistenten Und wie wir sehen können, ist es wieder da und sagt, wir haben die Passionssportarten Voll- oder Trainingsanzüge Es ist ein Premium-Trainingsanzug für Herren, der auf Komfort, Stil usw. ausgelegt ist, und er enthält eine Menge Informationen Wir wissen also, dass unser Chat funktioniert. Das Schöne daran ist, dass wir jetzt eine Möglichkeit haben , Chat-Nachrichten direkt an eine Datenbank zu senden. Es benutzt MCP. Aber was wir nicht haben, sind ein paar Dinge Deshalb wollen wir die Markenrichtlinien aufnehmen , nur um sicherzustellen , dass wir über die Marke kommunizieren und die richtigen Farben für die Marke auswählen. Sie können sich jederzeit ändern und stehen vielleicht nicht in der Kundendokumentation, aber sie werden auf jeden Fall in den Markenrichtlinien enthalten sein. Wenn Sie sich also vorstellen können, dass Sie für den Kundenservice oder das Kundenerlebnis zuständig sind, sollten Sie Ihre Marke ansprechen und kommunizieren, was auch immer relevant ist Wir werden also unsere Markenrichtlinien hinzufügen. Wenn wir also auf Tool klicken und dann zum MCP-Client-Tool wechseln Und was wir tun wollen, ist, dass wir keine Authentifizierung haben werden, aber wir wollen hier als Endpunkt unseren MCP-Server für unsere Markenrichtlinien Also nehmen wir das und fügen es ein. Also nehmen wir eine Produktions-URL, klicken darauf und sie wird für uns kopiert , wie wir sehen können. Dann gehen wir zurück. Fügen Sie das hier ein, das ist für unsere Markenrichtlinien. Der Unterschied besteht nun darin, dass hier verschiedene Tools integriert werden können. Und wenn ich auf Ausgewählte gehe, abgesehen von statt auf Alle, können Sie sehen, dass wir entweder die Richtlinien oder die Bilder bekommen können . In diesem Fall wollen wir uns nicht unbedingt durch die Richtlinien wühlen, da viele davon in unserem Kundensupport-Dokument, in unserer Datenbank, enthalten sein werden . Aber in diesem Fall wollen wir die Markenbilder, denn falls Kunden andere Bilder und ähnliches sehen möchten , können wir sie uns dann besorgen. Das ist also ein gutes Beispiel dafür , wie MCP es uns ermöglicht , einen Server zu haben der uns viele verschiedene Dinge bieten kann, und wir uns dann einfach auf das konzentrieren können, was wir wollen Wenn wir diesen Schritt ausführen und dann heißt es, die Daten bereitstellen , die normalerweise an den Agenten kommen, vom Agent-Knoten kommen, Markenbilder abrufen, den Schritt ausführen Sie gehen, also hat es noch mehr Zeug zurückgebracht. Es wurden also Zeilen für das eigentliche Bild zurückgebracht. Das ist der Name der Abfrage, und das ist der Link zum Bild, also schnappt es sich definitiv das Also können wir das schließen. Also haben wir jetzt unseren MCP-Client, dem es sich eigentlich um Markenbilder handelt Nennen wir das also Get Images. Das ist großartig. Also haben wir unser Tool Get Brand Images. Nennen wir es sogar unser Tool zur Kundendokumentation. Jetzt wird unser Kundendokumentationstool in die Datenbank übertragen, und wir haben Markenbilder, die von unserem lokalen Server stammen. Das sind also die Tools, die wir brauchen. Jetzt wollen wir, dass unser KI-Agent etwas Intelligenteres tut, als einfach zu sagen, benutze das Pinecone-Assistent-Tool Lassen Sie uns also die Aufforderung nutzen , die wir zuvor vorbereitet haben . Da ist also die Aufforderung. Und wenn wir ein wenig heranzoomen, heißt es: „ Sie sind ein hilfreicher, erfahrener Kundenbetreuer an vorderster Front. Sie haben die besten Marken für den Kundenservice und den Dialog untersucht , wie man bestmöglich mit Kunden spricht bestmöglich mit Kunden Verwenden Sie das Tool zum Assistenten für Kundendokumentationen, um Daten zu Passionssportprodukten abzurufen mithilfe der Kontext-Funktion Daten zu Passionssportprodukten abzurufen. Das brauchen wir eigentlich nicht mehr, glaube ich nicht, aber ich werde es Vollständigkeit halber belassen. Nummer zwei: Begrüßen Sie den Kunden, wenn Sie zum ersten Mal mit ihm sprechen Nummer drei: Beantworten Sie Fragen höflich und so präzise wie möglich, beantworten Sie einfach die Frage des Kunden Bei A können Sie höflich und sehr kurz auf die Aussagen eines Kunden antworten und fragen, ob es noch etwas gibt, bei dem Sie auf natürliche Weise helfen können , ohne sich Fragen Sie nicht öfter als zweimal, ob Sie mit etwas anderem weiterhelfen können Fünftens: Wenn sie sagen, dass Sie mit nichts anderem helfen können, wünschen Sie ihnen einen schönen Tag und danken Sie ihnen, dass sie sich gemeldet haben. Sechstens: Wenn sie nach Markenbildern oder Beispielen dafür oder nach Beispielen für das Aussehen fragen , können Sie das Tool Brand Images verwenden, um die Frage zu beantworten. Sieben, stellen Sie sicher, dass Sie natürlich klingen und sich niemals wiederholen. Achtens, wiederholen Sie den Produkt- oder Markennamen nicht den Produkt- oder Markennamen um zu vermeiden, dass er sich wiederholt. Neun: Beantworten Sie nur Fragen zur Produktmarke oder zu Dingen, die Sie anhand des Kundendokumentationsassistenten oder des Tools für Markenbilder beantworten können anhand des Kundendokumentationsassistenten oder des Tools für Markenbilder beantworten oder des Tools für Markenbilder Zehntens: Beantworten Sie keine Fragen, zu deren Beantwortung ich Ihnen nicht gesagt habe es sei denn, sie beziehen sich auf die Produkte oder Dinge aus dem Tool zur Unterstützung der Kundendienst-Dokumentation . Sie können Fragen beantworten , die sich auf diese Dinge beziehen, benötigen aber möglicherweise einen Vergleich mit anderen Produkten. Warum dauert es zum Beispiel länger als bei Amazon? in solchen Fällen Ihr weltliches Expertenwissen, Verwenden Sie in solchen Fällen Ihr weltliches Expertenwissen, um zu antworten, und 11) haben Sie ein herzliches Verständnis, einen gesprächigen und dennoch professionellen Umgangston Wenn Sie zum Beispiel glauben, dass Sie den Kunden enttäuschen werden, sagen wir, unglücklich oder etwas Ähnliches in Das sind also alles Dinge, die ich beim Ausführen des Assistenten gefunden habe beim Ausführen des Assistenten gefunden Und als ich das tat, konnte ich sehen, dass ein gewisser Ton zurückkam , der nicht sehr menschlich aussah. Also habe ich das geändert , um mich viel menschlicher zu fühlen. Wenn wir jetzt herauszoomen, können wir sehen, dass es immer noch eine Chat-Eingabe benötigt. Das ist rot, weil ich den Chat zurückgesetzt habe. Es kann also funktionieren, indem ich den Schritt ausführe, aber normalerweise muss ich nur den Chat ausführen und dort wird alles in Ordnung sein. Lassen Sie uns das also ausprobieren und sehen, wie es uns geht. Wir gehen davon aus, dass sich der Ton ändert, denn wie Sie hier sehen können, heißt es, wir haben die Leidenschaft, Sport, Narr oder Trainingsanzug Es wurde ein vollständiger Überblick gegeben. Es gibt hier viele, viele Details. Aber was wir sehen sollten , ist , dass, wenn wir anfangen, Fragen zu stellen viel menschlichere Weise beantwortet werden. Zuallererst fange ich mit etwas , das eigentlich keine Frage ist. Also, genau wie wir gefragt haben, es fängt mit hoch an und wie kann ich Ihnen dann helfen? Also frage ich, ich wollte wissen, welche Tracksets verfügbar sein werden. Mal sehen, was da steht. Sie können also sehen, dass es hier sucht. Und es kommt mit Hallo zurück. Der verfügbare Trainingsanzug ist der Passion Sports for Law Trainingsanzug für Herren. Er zeichnet sich durch eine moderne, schmale Passform aus und ist in den Farben Schwarz, Marinegrau und in limitierten saisonalen Editionen erhältlich. Die verfügbaren Größen reichen von Excess bis Double Excel. Der Starttermin ist auf den 26. Dezember 2026, den zweiten Weihnachtsfeiertag, festgelegt. Gibt es noch etwas, das du gerne darüber wissen würdest? Also ich finde das sehr gut, sehr professionell, genau wie wir in unserer Aufforderung gesagt haben. Also lass uns weitermachen. Jetzt habe ich gefragt, gibt es eine Damenversion? steht: Hallo, derzeit der Passion Sports Fore Trainingsanzug wird der Passion Sports Fore Trainingsanzug als Premium-Trainingsanzug für Herren angeboten Zukünftige Kollektionen könnten jedoch zusätzliche Passformen und Stile enthalten, möglicherweise auch Versionen für Damen Lassen Sie mich wissen, ob Sie Informationen wünschen. Oder irgendetwas anderes. werden also ständig gefragt , ob Sie Informationen oder etwas anderes möchten. der Dokumentation, die ich ihm dieses Mal gegeben habe, steht, dass es keine Damenversion gibt, sondern nur die Herrenversion, und es hilft dem Kunden, zu glauben, dass es vielleicht einige Versionen für Damen oder andere Modelle gibt, aber es ist nicht verbindlich mir. Ich finde das cool. Also, was passiert, wenn ich etwas Wut zeige? Also habe ich gesagt, A, ich bin sehr wütend darüber. Mal sehen, was passiert. Es heißt also, tut mir leid zu hören, dass du dich so fühlst. Wie kann ich Ihnen heute weiterhelfen? Scheint ein bisschen wie ein Wendepunkt, wir hätten es wahrscheinlich so machen , dass es ein bisschen vernünftig ist und sagen könnte, weißt du, es tut mir leid, dass du dich so fühlst, und einen Grund dafür angeben und von dort aus weitermachen können. Schauen wir uns die Regeln so an, wie sie gelten. Es hat mich also begrüßt, heißt es, begrüßt den Kunden, wenn Sie zum ersten Mal mit ihm sprechen Beantworten Sie Fragen höflich und so präzise wie möglich, beantworten Sie einfach die Frage, sonst nichts beantworten Sie einfach die Frage, sonst nichts. Das hat es getan Sie können höflich und kurz antworten und fragen, ob es noch etwas gibt, bei dem Sie auf natürliche Weise helfen können Ich denke, es klingt leicht repetitiv, aber es ist auf natürliche Weise Und wenn sie dann sagen, dass du mit nichts anderem helfen kannst, wünsche ihnen einen schönen Tag Danke ihnen, dass sie Kontakt aufgenommen haben. Also werden wir das testen. Wenn sie nach Markenbildern oder Beispielen für den Look fragen, kannst du das Tool Brand Images verwenden. Lassen Sie uns das also testen. Also, jetzt werden wir Sie fragen, können Sie sehen, wie sich die Zahnräder drehen. Jetzt haben wir gesehen, dass der Pinecone-Assistent tatsächlich Informationen von Pinecone hat und Bilder über Dinge zurückgegeben hat, die nichts miteinander zu tun der Pinecone-Assistent tatsächlich Informationen von Pinecone hat und Bilder über Dinge zurückgegeben hat, zurückgegeben Das ist also ein wichtiger Punkt: Sie sollten immer Daten aus der Datenbank entfernen , die Lassen Sie uns also genauer sein. Es denkt. Mal sehen ob es Informationen zu den Bildern finden kann. Also habe ich gefragt, ob es noch mehr Bilder von den Trainingsanzügen gibt , damit ich mir die Stile ansehen kann. Sie werden sehen, dass es die Bewegungen durchläuft , und los geht's Wenn wir hineinzoomen, haben wir das Mannequin und wir haben all unsere anderen Bilder und wir haben all unsere anderen Bilder da drin. Zoomen wir etwas heraus. Wir ziehen die Liste leicht zur Seite. Wir können sehen, dass es eine Reihe von Bildern zur Verfügung gestellt hat, was für den Benutzer wirklich cool ist. Und dann folgt: Möchten Sie, dass ich mehr Bilder zur Verfügung stelle oder bei etwas anderem helfe? Also, lass uns einen weiteren Test machen. Lassen Sie uns sehen, was wir noch in unseren Agenten gesteckt haben, und es testen. Wir haben also gesagt, wenn sie nach Markenbildern oder Beispielen für den Look fragen , können Sie das Tool Brand Images verwenden um die Frage zu beantworten. Das hat es getan. Wir haben also gesagt, beantworten Sie nur Fragen zur Produktmarke oder zu Dingen, die Sie anhand der Kundendokumentation, des Unterstützungstools oder des Bandimages Tools beantworten können anhand der Kundendokumentation, des Unterstützungstools oder des Bandimages Tools beantworten Unterstützungstools oder des Bandimages Beantworten Sie keine Fragen, zu deren Beantwortung ich Ihnen nicht gesagt habe , es sei denn, sie beziehen sich auf die Markenprodukte oder Dinge der Kundendokumentation Und ich habe gesagt, nur, wenn sie sich auf dieses Zeug beziehen, aber vielleicht brauchen sie einen Vergleich. Gehen wir also zurück und testen , ob es das tatsächlich tut. Fangen wir also mit einer völlig unabhängigen Frage an. Also kam es zurück und sagte: Hallo, ich kann bei Fragen zu Produkten und Marken für Passionssportarten weiterhelfen zu Produkten und Marken für Passionssportarten Für allgemeine Wissensfragen wie diese ist Paris die Hauptstadt Frankreichs. Gibt es noch etwas, das mit Passionssport zu tun hat, bei dem ich Ihnen weiterhelfen kann? Es hat sich also nicht an meine Regel gehalten. Also schauen wir mal, ob wir das etwas enger machen können. war hier viel expliziter und sagte: Beantworten Sie niemals Fragen, die nichts miteinander zu tun Wenn Sie beispielsweise gefragt werden, was die Hauptstadt von Frankreich ist, teilen Sie dem Kunden mit, dass Sie ihm bei Fragen zur Marke oder den Produkten weiterhelfen können . Ganz so, wie du das sagst Ich sage das, um sicherzugehen , dass sich die Agenten nicht zu oft wiederholen, aber ich werde trotzdem nicht über die Vor- und Nachteile informiert Also lassen Sie uns das jetzt ausführen und wir können hier auf dieser Seite sehen, Was ist die Hauptstadt von Frankreich ist die Frage, also wird dieselbe Frage gestellt , weil ich sie ausgeführt habe Wir können sehen, dass die Antwort jetzt lautet, dass ich bei Fragen zu Passionssportprodukten oder der Marke weiterhelfen kann . Wenn Sie diesbezüglich Fragen haben , können Sie diese gerne stellen. Es war und war also nicht schlecht oder negativ. Aber jetzt können wir sehen, dass es viel strenger ist, nur weil ich diese Regel eingeführt habe Also lass es uns noch ein bisschen testen. Mal sehen, ob wir ihm weitere Fragen stellen können, die nichts miteinander zu tun haben. Also habe ich gefragt, wie viele Seiten hat ein Pentagon? Lass uns rennen. Und wieder heißt es dort, dass ich bei Fragen zur Marke und den Produkten von Passion Sports weiterhelfen kann . Wenn Sie Fragen dazu haben , lassen Sie es mich bitte wissen. Wir können also noch viel weiter daran arbeiten und dafür sorgen, dass es sich weniger wiederholt, aber, Sie wissen schon, die Regeln sind da drin Lassen Sie uns ihm als Nächstes einige Fragen zum Produkt stellen. Also habe ich es gefragt. Welche Größen hast du? Verfügbare Größen für die Trainingsanzüge für Herren, und dann gibt es uns dort eine nette Liste. Lassen Sie mich wissen, wenn Sie weitere Informationen wünschen. Das ist also ziemlich gut. Die andere Sache, die zu beachten ist, ist, dass es hier im Moment eigentlich keine Erinnerung gibt. Ich füge da gerne ein einfaches Gedächtnis ein, weil es auf diese Weise anfängt zu lernen, was du gefragt hast, und du kannst mehr Konversation mit ihm führen, also lass uns das testen. Also, wenn du es am Anfang siehst, wollte ich wissen, welche Trainingsanzüge erhältlich sein werden. Ich fragte dann: Gibt es eine Damenversion? Ich kann also einfach direkt bei der KI nachfragen , ob sie sich überhaupt daran erinnert, wovon ich gesprochen habe. Und vor allem, weil es keine Erinnerung gibt , würde ich das auch nicht erwarten. Also lass uns das testen. Also habe ich hier gesagt, erinnerst du dich, was ich zur Verfügbarkeit gefragt habe? Hallo. Ich kann mich nicht an frühere Interaktionen in dieser Sitzung erinnern. Könnten Sie mir bitte noch einmal sagen, was Sie zur Verfügbarkeit gefragt haben ? Ich helfe Ihnen gerne weiter. Das ist nicht sehr gut, wenn ein Kunde tatsächlich Fragen stellt und der Kundendienstmitarbeiter sich nicht daran erinnert. Und das ist der Grund, warum wir Speicher brauchen. Also gehe ich jetzt nach oben und füge hier etwas Speicher hinzu. Einfacher Speicher. Die Fensterlänge ist die Anzahl der Interaktionen, die das Modell empfängt, und vergangene Interaktionen, die das Modell als Kontext empfangen kann. Ich werde 30 sagen. Ich bin viel höher. Ich könnte 100 setzen, ich könnte 1.000 setzen, aber nur für dieses Beispiel sage ich 30. Und das bedeutet, dass Kunden wenn es 30 Interaktionen mit dem Kunden gibt, alle 30 gespeichert werden. Aber wenn es 31 Interaktionen mit dem Kunden gibt, 31 Fragen zum Beispiel, dann ist das nicht im Speicher. Und wie gesagt, im wirklichen Leben könnten wir das noch viel größer machen. Also lass uns das testen. Also werde ich eine Reihe von Fragen stellen, und dann kommen wir zurück und überprüfen, ob sich das erinnert. Also habe ich gesagt, ich bin Peter, und es hieß: Hallo, Peter. Wie kann ich Ihnen heute mit Produkten oder Markeninformationen für Passionssportarten weiterhelfen ? Also wenn ich sage, so habe ich gesagt, welche Größen habt ihr? Verfügbare Größen sind verfügbar, und es gibt mir die Größen. Und dann sage ich: Wie heiße ich? Also hat es sich an meinen Namen erinnert. Es hieß: Ja, Peter. Wie kann ich dir beim Passionssport weiterhelfen? Deshalb werde ich dir jetzt eine andere Frage stellen. Also habe ich gefragt, wie lange die Lieferung dauert? Wie lange dauert die Lieferung? Und Lieferzeiten, Großbritannien, zwei bis vier Werktage, Europa, drei bis sechs, Nordamerika, fünf bis zehn, Asien-Pazifik, Naher Osten und Afrika usw. Das ist cool. Und ich werde fragen, wie ist das im Vergleich zu Amazon? Im Vergleich zu Amazon kann die Lieferung von Passionssportarten etwas länger dauern, insbesondere international, da Amazon häufig umfangreiche Logistiknetzwerke nutzt. Und mehrere Lagerhäuser, um schnellere Versandzeiten zu erreichen. Passion Sports konzentriert sich auf Qualität und markenspezifischen Versand, was zu etwas längeren Lieferfenstern führen kann. Lassen Sie mich wissen, wenn Sie weitere Informationen wünschen. Ziemlich genau, und es musste Wissen aus der realen Welt verwendet werden. Das ist ein Beispiel dafür, wo es das LM verwenden würde. Stellen wir ihm noch ein paar Fragen. Ich habe ihn gefragt, welchen Stil der Trainingsanzug hat. Ein Trainingsanzug hat einen erstklassigen, modernen Stil mit einer schlanken, maßgeschneiderten Passform. Er ist aus hochwertigem Valor-Stoff und verfügt über ein dezentes Branding, sodass er sowohl für den Freizeitsport als auch für den Athlesiawar geeignet ist Möchtest du noch etwas darüber wissen? Und ich stelle noch eine Frage. Wie viele Fragen haben wir ihr gestellt? Lass uns nachschauen. Wir fragten: Erinnerst du dich an meinen Namen? Und das ist einer. Und wie lange dauert die Lieferung? Wie ist das im Vergleich? Mal und drei, und welcher Stil ist ein Trainingsanzug? Vier. Ich frage noch ein paar , um sicherzugehen, dass wir in den letzten vier Fragen nicht nach meinem Namen gefragt haben. Trainingshosenlänge für meine Amerikaner , die es Hosen nennen. In England nennen wir sie Hosen. Leider gibt es keine spezifischen Informationen über die genaue Länge der Trainingshose, und sie geben Details. Größentabellen werden auf den Produktseiten der Einzelhändler verfügbar sein , auf denen möglicherweise weitere Details enthalten sind. Messungen können Ihnen bei allem anderen helfen. Ich frage noch einen. Erinnere mich an das Startdatum. Bash Sportanzüge oder Trainingsanzüge werden am 26. Dezember auf den Markt gebracht 26. Dezember auf den weltweit online und in ausgewählten Geschäften erhältlich Lass es mich wissen, wenn du noch etwas brauchst. Noch mehr Details. Ich frage nach meinem Namen. Ja, dein Name ist Peter. Wie kann ich Ihnen heute noch weiterhelfen? Es scheint sich an meinen Namen erinnert zu haben. Wir haben jetzt die Möglichkeit , mit unserem KI-Agenten zu chatten. Es erinnert sich einfach daran , was wir sagen. Es kann unsere Markenbilder aufnehmen und an unseren Kundendokumenten arbeiten. Jetzt sind Sie dran. Ich möchte, dass Sie über die Fragen nachdenken, die Ihre Kunden wiederholt stellen. Sie müssen aus der Sicht der Rolle denken , die Sie in Ihrem Unternehmen spielen. Wenn Sie also im Kundensupport tätig sind, können Sie ihn verwenden zu Produkten und Produkteinführungen zu beantworten Fragen zu Produkten und Produkteinführungen zu beantworten, genau wie ich es Ihnen gezeigt habe. Wenn Sie im E-Commerce-Team arbeiten, können Sie es verwenden, um Fragen zur Größe und Lieferung zu bearbeiten. Wenn Sie der Gründer sind, könnten Sie damit die Überlastung des Posteingangs bei Produkteinführungen für Ihr Team reduzieren . Wenn Sie im Marketing arbeiten, könnten Sie damit sicherstellen, dass überall rund um das Produkt einheitliche Antworten gegeben werden. Und wenn Sie im operativen Bereich arbeiten, könnten Sie damit eine zentrale Informationsquelle aufrechterhalten. Beginnen Sie also mit einer Wissensquelle, einem Agenten und einem Kundenkanal, und so wird der Kundensupport skalierbar, präzise und proaktiv.