L'IA pour le MARKETING ET LES AFFAIRES : Maîtriser l'automatisation et les agents d'IA avec n8n

1. Introduction: Merci et félicitations d'avoir suivi ce cours. Automatisation de l'IA et IA agentic. Si vous avez toujours voulu automatiser tâches répétitives, rationaliser votre travail ou apprendre à utiliser des agents d'intelligence artificielle pour gérer à votre place les aspects complexes et chronophages de votre entreprise, vous êtes au bon endroit. Ce cours vous montrera comment créer flux de travail intelligents basés sur l'IA et des agents autonomes capables de gérer les processus du monde réel, ce qui vous aidera à gagner du temps, à réduire les erreurs et à vous concentrer sur le travail le plus important. Dans ce cours, nous allons vous guider étape par étape dans le processus de conception, de création et de déploiement flux de travail d'automatisation basés sur l' IA capables de penser, de planifier et d'agir en votre nom. À la fin, vous serez en mesure de créer des systèmes d'IA qui vous feront gagner du temps, augmenteront l'efficacité et vous feront gagner de l'argent dans votre carrière ou votre entreprise. Commençons rapidement par un exemple concret. Imaginez que vous gérez les opérations quotidiennes liées au lancement d'un nouveau produit ou service pour une entreprise ou une organisation dans laquelle vous avez déjà travaillé. Prenons l'exemple d'une marque de commerce électronique. Il y a tellement d' éléments mobiles : envoyer des e-mails, créer des campagnes marketing, concevoir des images, gérer des projets, suivre les finances, répondre aux demandes des clients, analyser les performances et planifier les prochaines étapes. C'est bouleversant, non ? Imaginez maintenant que des agents d' intelligence artificielle prennent en charge chacune de ces tâches à votre place, automatisant intelligemment les e-mails, les campagnes, la génération d' images, les plans de projet, le support client, prévisions financières et les analyses des ventes, tout en se coordonnant parfaitement les uns avec les autres Un agent s'occupe de la conception et de la création du contenu, un autre gère la planification et les opérations du projet. Un agent marketing lance des campagnes. Un agent d'expérience client répond instantanément aux demandes de renseignements, et un agent financier prédit l'évolution des revenus Tous ces agents travaillent ensemble pour créer un système entièrement intégré qui fonctionne de manière autonome, et c'est exactement ce que vous allez apprendre Nous allons commencer par les principes fondamentaux de l'automatisation de l'IA, notamment comment créer votre première automatisation de flux de travail dans NAN et configurer votre environnement. Découvrez également ce que sont les agents IA et comment ils ont transformé tout, du travail administratif à la prise de décision et à la gestion. À partir de là, vous vous lancerez dans des démonstrations pratiques, créerez votre premier flux de travail automatisé, puis combinerez les flux de travail dans de puissants systèmes capables de transformer une idée simple en une solution de bout en bout orchestrée pour presque tous les produits ou services Vous apprendrez à créer des flux de travail pour presque tout ce que vous voulez. Un formulaire d' automatisation des e-mails qui gère e-mails internes répétitifs, à un agent de conception de produits qui génère automatiquement des designs fonction des directives de votre marque, à un agent de planification de projet qui crée des plans de projet et les envoie directement dans des outils tels que Jira ou Microsoft Project, tout en quelques phrases seulement Découvrez également comment créer un agent de campagne sur les réseaux sociaux qui génère automatiquement des publications et des campagnes sur les réseaux sociaux et les publie plateformes telles que LinkedIn et Instagram, à partir d'une simple invite ou selon un calendrier automatisé. Et vous verrez comment créer un agent du service client ou de l' expérience client capable aux questions des clients avec confiance et précision en utilisant vos connaissances internes, et ce n'est que le début En cours de route, vous explorerez des architectures, des modèles et des principes clés tels que le protocole de contexte du modèle, le MCP, la récupération, génération augmentée, le RAG et l'ingénierie rapide, apprenant à concevoir des agents d'IA capables de raisonner, collaborer et de résoudre ensemble des problèmes complexes Tout au long du cours, vous travaillerez sur des projets qui reflètent de véritables défis commerciaux. À la fin, vous serez en mesure de créer en toute confiance pipelines d'automatisation et des systèmes d'IA agentic capables gérer les tâches, décisions et d'avoir un impact commercial réel, vous permettant ainsi d'économiser des heures de travail manuel tout en augmentant la précision L'automatisation de l'IA agentic ne se limite pas à connecter des outils. Il s'agit de créer des systèmes intelligents capables de penser, agir et de s' optimiser en permanence. Alors, restez avec moi, expérimentez en cours de route. Et à la fin de ce cours, vous saurez exactement comment utiliser l'automatisation de l'IA et l' IA agentic pour gagner du temps, augmenter l'effet de levier et gagner augmenter l'effet de levier et gagner plus d'argent tout en automatisant Commençons donc. 2. Comment créer votre compte N8N: Le site Web n8n, et nous sommes sur le point de démarrer et de configurer n8n afin de pouvoir commencer commencer Donc, tout d'abord, nous allons y aller, nous pouvons soit cliquer ici avec Get Started, soit cliquer ici, Get Started gratuitement. Je vais cliquer sur Commencer gratuitement. Ensuite, il vous demande de renseigner certaines informations. Et cliquez sur Commencer un essai gratuit de 14 jours. Et maintenant, il nous pose quelques questions sur notre entreprise juste pour commencer. Je vais parler d'équipe de produit et de conception parce que nous construisons un produit, même si cela implique une certaine ingénierie et un grand nombre de ces domaines. Nous allons dire entreprise de commerce électronique parce que nous vendons divers produits relevant du commerce électronique. Même si cet exemple s'adresse à quelqu'un qui n' est pas assez technique, nous allons dire que de toutes ces technologies, celle avec de toutes ces technologies, laquelle nous sommes le plus à l'aise est l'écriture de fonctions JavaScript. Personnellement, je suis assez technique, mais je vais construire tous mes exemples autour de quelqu'un qui n'est pas très technique. Nous allons donc opter pour ça. Ensuite, il vous demande si vous souhaitez inviter membres de l'équipe dans votre espace de travail. C'est quelque chose que nous pourrions faire en réalité pour le reste de l'équipe. Mais pour commencer, je vais juste sauter cela. Et maintenant, nous sommes prêts à partir. Nous allons regarder cette vidéo d'introduction, mais comme je vais la faire pour vous, nous pouvons simplement commencer à automatiser. Et nous sommes partants. 3. Aperçu de la toile et des menus: Nous sommes connectés, ce que nous voyons devant nous, c'est que ces zones nous accueillent un peu. Il dit : créez votre premier flux de travail. Nous pouvons soit partir de zéro, soit essayer un flux de travail basé sur l'IA. Cliquez sur Commencer à zéro. Voilà. Nous sommes maintenant dans le canevas. Passons rapidement en revue ce qu' implique le canevas et ce qu'il a devant nous. La première chose que vous pouvez voir ici est d'ajouter votre première étape. Maintenant, ce que nous avons sur le canevas c'est la possibilité de créer notre flux de travail. Notre flux de travail se déroulera de gauche à droite ici. Le flux de travail est l' ensemble des étapes qui nous mèneront de notre point de départ, de notre point de départ, notre point de départ, à notre objectif. Cela nous permet d' ajouter notre première étape. Mais avant d'entrer dans le vif du sujet, je vais rapidement passer en revue ce qu'implique le canevas, ce que nous voyons ici, comment nous l'utiliserions. En haut, il est écrit «  Mon flux de travail », qui est le nom du flux de travail. Nous pouvons lui donner un nom ici, exemple « Passion Sports Workflow ». Et puis, en continuant en haut, nous pouvons publier. Il est automatiquement enregistré. Ici, ce que nous avons, c'est l' histoire. Si on clique dessus. Lorsque nous apportons des modifications à notre flux de travail, nous pouvons consulter l'historique des versions qui nous permet de revenir en arrière ou de continuer. Nous y voilà de nouveau. Ensuite, dans cette liste déroulante, nous pouvons dupliquer le flux de travail, le télécharger, le partager, changer de propriétaire, le renommer, le saisir à partir d'un URR, entrée à partir d'un fichier, puis nous pouvons également accéder à nos paramètres pour le flux de travail ici Ce sont des points sur lesquels nous pourrons revenir ultérieurement. Ici, nous avons la possibilité d' ouvrir le panneau des nœuds. C'est la même chose que nous allons ici et que nous créons notre première étape, ouvre le panneau des nœuds. Si nous allons ici, nous ouvrons également le panneau des nœuds. Il fait la même chose. Désormais, l'ensemble des composants, des éléments des applications que nous assemblons pour créer ce que nous voulons créer dans notre flux de travail s'appelle des nœuds. Lorsque nous cliquons ici, cela nous donne une liste de nœuds, mais il nous donne quelques en-têtes pour nous aider à trouver ces nœuds La première chose que nous faisons est de déclencher notre flux de travail. C'est pourquoi il est demandé : Qu'est-ce qui déclenche ce flux de travail ? Un déclencheur est une étape qui lance votre flux de travail. Maintenant, vous pouvez soit utiliser ces éléments de menu. Par exemple, si vous souhaitez déclencher votre flux de travail, vous devez commencer chaque fois que quelqu'un vous envoie un message de chat, que vous voulez faire quelque chose, puis vous devez cliquer sur le message de chat. Si vous voulez que ce soit chaque fois que quelqu'un saisit des informations dans un formulaire, vous devez choisir de soumettre le formulaire, etc. Si vous souhaitez cliquer sur un bouton, le déclencher vous-même, vous devez choisir Déclencher manuellement. Voici la liste de tous les différents déclencheurs. Maintenant, une fois que vous avez choisi un déclencheur, vous pouvez faire autre chose, effectuer d'autres événements. Ils peuvent être trouvés une fois que vous avez choisi votre déclencheur. Disons que nous déclenchons manuellement. Ensuite, nous cliquons sur ce bouton plus. Nous choisirons ce que nous voulons faire ensuite. Il les regroupe ensuite dans ce qui se passe ensuite. Il les regroupe en nœuds liés par certains thèmes, nœud d' IA, action dans les applications. Cela signifie effectuer quelque chose dans une application ou service tel que Google Sheets, Telegram ou Notion, une transformation de données, un flux, c' est-à-dire fusionner des branches ou boucler le flux. Si vous avez déjà créé un flux de travail, vous pouvez le mettre en boucle un certain nombre de fois ou vous pouvez le démarrer ou faire autre chose à un moment donné. Vous choisiriez ce flux ici. Il vous donne un certain nombre de groupements. Mais ce que j'aime faire une fois que je sais ce que je veux faire, vous pouvez le rechercher ici, dans les nœuds de recherche. Supposons que je souhaite envoyer un e-mail via Outlook, je le saisirais. Perspectives. Ensuite, dans Outlook, je pourrai choisir un certain nombre d'actions différentes. Si je sais que je voulais envoyer un e-mail par Gmail, je saisirai Gmail. Vous pouvez donc trouver ce que vous voulez. Quel que soit le nœud auquel vous souhaitez vous connecter, vous pouvez également le trouver simplement en effectuant une recherche. Nous allons détailler un peu plus précisément ceux que nous utiliserons dans le cadre de cette formation. C'est ce que fait le plus. Il ouvre les nœuds, le panneau des nœuds dans lequel vous pouvez choisir un nœud. La recherche vous permet de faire une recherche. Voilà. Vous pouvez toujours trouver vos nœuds de cette façon et rechercher d'autres éléments également. Ce sont des notes. Parfois, vous souhaitez obtenir des informations sur votre flux de travail. Vous devez cliquer ici, faire glisser votre note où vous le souhaitez, puis vous pouvez ajouter des notes à ce sujet et d'autres informations à ce sujet, éventuellement ultérieurement. Et cela contrôle en fait le menu latéral. Cliquez dessus. Il s'ouvre un peu là, le menu latéral, et cela ferme le menu latéral en fonction de ce que vous voulez faire. Si vous cliquez ici, c'est de l'IA. Partout où vous voyez ce symbole, il représente l'IA. Et c'est ce que tu peux utiliser pour poser des questions. Par exemple, si j'ai un problème dans mon flux de travail et que je ne sais pas comment le résoudre, je vais demander ici si je veux juste savoir par où commencer Je pourrais lui demander comment créer un flux de travail qui envoie un e-mail. Voilà. C'est la façon de penser. Il a mis quelques nœuds sur le canevas, et voici comment configurer le nœud de configuration du flux de travail, remplacer les espaces réservés votre adresse e-mail, cliquer sur Exécuter le flux Faites-moi savoir si vous souhaitez ajuster quelque chose. Cela nous a permis de commencer à créer un flux de travail auquel nous enverrons un e-mail Bien entendu, il ne sait pas exactement quel e-mail nous voulons envoyer nous devrons remplir les espaces vides. Mais très rapidement, il nous a non seulement expliqué comment configurer et comment le faire, mais il l'a fait pour nous, c'est en quelque sorte fait pour vous. En cas de doute ou si vous souhaitez commencer très rapidement, vous pouvez cliquer sur le bouton AI. Et c'est à peu près tout. Je vais fermer le menu ici. Sur le côté gauche, encore une fois, nous pouvons étendre. Nous avons un aperçu, c'est-à-dire, si je l'enregistre rapidement, un aperçu de tous les différents flux de travail que nous avons créés, flux de travail personnels qui se trouvent dans notre espace personnel. Nous pouvons créer d'autres projets. Il s'agit de notre espace de projet personnel, mais nous pourrions également créer d'autres projets et créer d'autres flux de travail. Par conséquent, il les divise en catégories personnelles, puis nous serons en mesure d'en faire plus. Cela vous permet également de créer un nouveau flux de travail ici. Si je devais le faire, cela créerait un nouveau flux de travail au sein de notre espace personnel. Si nous revenons au flux de travail maintenant, sur le côté gauche, nous avons également un panneau d'administration où nous pouvons configurer diverses choses auxquelles nous pourrons revenir ultérieurement. Nous avons les modèles, qui vous sont essentiellement destinés, pour vous permettre commencer très rapidement à créer des flux de travail. Par exemple, nous avons Track Google Trends, rechercher des données localement grâce à Bright Data, MCP et à l'analyse de l'IA Nous avons généré des descriptions de produits optimisées pour l'optimisation des moteurs de recherche pour Shopper Fi et des modèles prêts à l'emploi pour vous ici Nous avons également des informations, c' est-à-dire diverses statistiques, qui auront beaucoup plus de sens une fois que vous aurez commencé à gérer votre flux de travail, statistiques quotidiennes sur vos flux de travail. Vous pouvez accéder à l'aide ici. Même si une grande partie est accessible via l'option d'IA que je vous ai montrée, vous pouvez accéder à la documentation directement ici. Et s'il y a des choses spécifiques que vous voulez trouver, vous savez qu'elles se trouvent dans ce menu, vous pouvez aller directement ici. Ensuite, les autres sont des paramètres pour chacun des différents domaines, les utilisateurs personnels , les rôles du projet, les environnements, éléments que nous pourrons aborder ultérieurement C'est toujours bien de commencer très simplement pour commencer. Mais au moins, tu connais ton environnement. Si nous revenons en arrière puis que nous passons au flux de travail sur les sports passionnés, la principale chose que vous voulez savoir, c'est qu'il est généralement enregistré automatiquement, et que vous voulez exécuter un flux de travail dans son intégralité en cliquant sur ce bouton. Mais ce que nous voulons faire, c'est exécuter une étape si nous double-cliquons ici. Chacun de ces nœuds compte comme une étape. Et si je veux exécuter simplement cette étape, je peux double-cliquer sur Accéder et cliquer sur Exécuter l'étape. Et l'avantage réside dans le fait que le flux de travail fonctionne : chaque nœud prend les informations du nœud précédent. Ce que nous voulons faire, c'est exécuter cette étape, assurer qu'elle fonctionne, et nous verrons le résultat de cette étape. Vous pouvez voir ici qu' il s'agit d'un panneau de sortie, et nous verrons quelle sortie sortira de cette étape, et donc nous savons quelle entrée entrera dans cette étape. Si vous double-cliquez ici, nous pouvons voir qu'il y a un côté entrée et un côté sortie. Et ce qui se passera, c'est qu'une fois que nous exécuté ce nœud, nous verrons le résultat. Nous pouvons vérifier ce qui nous attend, ce qui nous indique ce que nous pouvons faire avant de passer à l'étape suivante, et tout cela deviendra beaucoup plus clair. Mais si nous voulons exécuter l'ensemble du flux de travail, nous pouvons cliquer sur Exécuter le flux de travail. Ici, nous avons la possibilité de zoomer et dézoomer. Si vous cliquez dessus, il zoomera pour l'ajuster. Cela garantit que si votre flux de travail est énorme, tout rentrera dans votre canevas. Et ici, nous pouvons faire un peu de rangement. S'il y a des choses dont nous n'avons pas besoin ou qui ne sont pas connectées, nous voulons les ranger. Cela nous aidera à le faire. Nous avons également des journaux ici, qui nous indiquent si nous avons eu des erreurs ou des avertissements en cours de route, ils les listeront ici et nous aident à suivre les problèmes, les avertissements ou autres choses du genre ici. C'est ton canevas. Et ce qu'il ne faut pas oublier, c'est que le but du jeu est de créer un flux de travail permettant de passer d'un déclencheur à un produit final ou à un point final. De cette façon, nous pouvons automatiser tout ce que nous voulons faire. Avant même d' impliquer des agents d'intelligence artificielle, nous pouvons automatiser nos flux de travail au sein notre organisation et nous aider à devenir plus productifs et beaucoup plus efficaces. L'étape suivante consiste maintenant à créer notre premier flux de travail, et nous le ferons dans les prochaines leçons. 4. Comment automatiser des e-mails à partir d'un formulaire simple: Bien, dans cette leçon, nous allons créer une automatisation simple mais extrêmement puissante qui lancera l'ensemble de notre flux de travail en une seule action. Nous allons créer un flux de travail qui prend soumission d' une nouvelle idée de produit et envoie automatiquement un e-mail clairement structuré à tous les responsables afin que chacun sache exactement quoi faire ensuite, sans réunion , ping ou suivi manuel C'est le type d'automatisation qui permet de gagner des heures chaque semaine et de créer un alignement instantané au sein de l'équipe. Nous allons donc utiliser ce qui suit. Le flux de travail consiste donc à passer d'une nouvelle idée de produit à un e-mail envoyé à tous les responsables. Pourquoi l'utilisons-nous ? Nous l'utilisons pour informer instantanément les bonnes personnes et déclencher travail en aval, sans aucune réunion. Et s'il y a des réunions, elles sont nécessaires. Ils ne sont pas là uniquement pour communiquer des informations. Ce type de flux de travail est donc couramment utilisé pour communiquer des idées de produits, lancements de campagnes, des demandes internes, approbations, des transferts ou tout ce qui concerne un certain nombre de personnes de votre équipe ou de votre organisation et qui peut être envoyé et inciter les gens à commencer à travailler en même temps à partir d'une seule Le flux de travail agit donc comme un déclencheur pour tout ce qui suit, à savoir la conception , la planification, le marketing, les opérations, les finances et tout ce qui doit être fait dans une entreprise. Donc, ce que vous pouvez voir ici est le formulaire que nous allons créer. C'est ce qu'on appelle un formulaire d'idée de nouveau produit de Passion Sports, et c'est un formulaire pour soumettre une nouvelle idée de produit à l'équipe de direction de Passion Sports. Donc, ce que nous avons ici, en gros , c'est que tous ceux qui le soumettent ont déjà eu des réunions. Ils ont déterminé qu' ils souhaitaient créer une nouvelle idée de produit ou créer une preuve de concept très, très rapidement en développant rapidement le produit. Ils veulent donc envoyer à toutes les personnes clés, à tous les principaux responsables concernés, le nom de l'idée, une description de cette nouvelle idée, la catégorie. Cette entreprise ne fabrique donc que des survêtements ou des t-shirts. Nous voulons qu'il soit destiné à un public cible spécifique , qu'il s'agisse d'entreprises ou de consommateurs, la priorité, qu'il s'agisse d'un public faible, moyen ou élevé, afin qu'ils sachent ce qu'ils doivent aborder et dans les meilleurs délais. Un discours à ce sujet, puis des pièces jointes, généralement des exemples du type de produit à fabriquer ou des schémas ou des éléments susceptibles d'aider l'équipe Et cela sera désormais envoyé automatiquement à tous les managers ou à toutes les équipes ou personnes concernées et tiendra tout le monde au courant. Passons donc à la création d' un flux de travail qui utilisera le contenu de ce formulaire et l'enverra par e-mail. Nous voici donc dans la section d'aperçu. La première chose que nous allons faire est donc de créer un flux de travail. Cliquez donc sur Créer un flux de travail en haut. La première étape sera donc de savoir ce qui déclenchera réellement ce flux de travail. Ce que nous voulons, c'est cliquer sur la première étape, puis sur l'envoi du formulaire car cela génère les formulaires Web dans NN, puis nous pouvons transmettre les réponses au flux de travail ou à l'étape e-mail. Alors, tout d'abord, cliquez sur Soumission du formulaire. Nous n'allons donc pas avoir d'authentification. Dans ce cas, nous allons l'appeler la forme d' idée de nouveau produit pour les sports passionnés. Ensuite, nous allons lui donner une petite description juste pour dire à quoi sert exactement ce formulaire. Nous avons donc dit que nous autoriserons n'importe quel membre de l'équipe à soumettre une nouvelle idée de produit qui pourra être rapidement transformée en preuve de concept ou en produit réel. Maintenant, nous ajoutons les éléments du formulaire. Nous allons ajouter chacun des éléments dont nous avons besoin pour transmettre les informations dont les responsables ont besoin pour lancer le processus de création d' une preuve de concept ou créer rapidement un produit réel. Donc, tout d'abord, nous allons lui donner un titre. Nous allons lui donner un titre de texte, et nous voulons qu'il soit obligatoire. Ensuite, nous voulons une description de ce qu'est le produit. Il va être un peu plus grand, alors faisons-en une zone de texte. Et c'est obligatoire. Nous voulons ensuite une catégorie pour le produit. Et au lieu d'un texte, celui-ci sera une liste déroulante. Ce sera donc une liste de différentes valeurs. Nous n' avons que des produits dans certaines catégories. La valeur par défaut, Let's make it t-shirt, et les options que vous pouvez avoir sont soit un t-shirt, soit un survêtement Et en fait, créons le survêtement par défaut car c'est ce que nous utiliserons probablement Simplifions-nous donc la vie . Il s'agit d'un deuxième champ obligatoire. Ensuite, vous souhaitez ajouter une cible, qui sera également une liste déroulante. Et à un public cible, nous allons lui donner une valeur par défaut de consommateur. Et les options seront celles du consommateur. Vous pouvez être un consommateur ou une entreprise, et ce champ est obligatoire. Vous déciderez donc si ce produit est destiné aux consommateurs ou aux entreprises. Ensuite, nous voulons donner une priorité au produit, une priorité, et ce sera à nouveau une liste déroulante. Nous allons uniquement choisir parmi certaines valeurs haute, moyenne ou faible. Cela est également nécessaire. Il va donc être réglé par défaut sur moyen. Ensuite, nous aurons un autre champ pour quelques notes clés. Ceci est un texte au cas où celui qui soumettrait cette idée de produit souhaiterait ajouter des notes sur le produit, des choses dont nous devrions nous souvenir. J'en ai fait une zone de texte, elle peut prendre un peu plus de texte qu'un simple manuel, et il n'y aura pas de valeurs par défaut ni d'espaces réservés Il sera donc simplement rempli par la personne qui soumettra, et c'est un champ obligatoire. Et puis, la dernière chose dont nous avons besoin, c'est de quelques pièces jointes, et ce seront des images qui expliqueront l'idée du produit. Et pour cela, nous allons choisir un fichier. allons autoriser plusieurs fichiers au cas où il y aurait de nombreuses images d'un t-shirt ou d'un survêtement que la personne soumettant souhaiterait afficher, et nous allons également en faire un champ obligatoire. Penser aux keynotes est donc la seule chose que nous ne voulons pas avoir à faire. Je vais donc décocher cette case car il n'y a peut-être rien d'autre à dire à ce sujet. Et c'est tout. Donc, une fois que vous avez fait cela, il y a d'autres choses que nous pouvons définir. Il y a donc des paramètres ici. Mais il n'y a rien à définir ici pour les besoins de ce flux Je vais donc laisser cela et nous pourrons en parler ultérieurement. L'autre point à noter est qu'en haut, il y a une URL de test et une URL de production. Voici donc les liens vers lesquels nous irons pour tester réellement notre formulaire. Pendant que nous sommes en mode test et que nous voulons simplement nous assurer que le flux de travail fonctionne, nous utiliserons l'URL de test. Et lorsque nous serons mis en ligne et tous les membres de l'entreprise voudront l'utiliser, nous utiliserons cette URL de production, qui nous permettra de tester de manière isolée avant la mise en ligne. Alors maintenant, la seule chose à faire est de le faire et quand nous le ferons, cela nous montrera le formulaire dans lequel nous pouvons réellement commencer à exécuter notre test. Alors allons-y. Voilà. Cela semble donc être dû à nos erreurs. Et c'est notre formulaire. Passion sportive, nouvelle idée de produit, permettent à n'importe quel membre de l'équipe soumettre une nouvelle idée de produit qui peut être rapidement transformée en preuve de concept ou en produit réel. Je vais donc faire ce test maintenant. Alors, tout d'abord, donnons-lui un titre. Maintenant, nous allons créer un survêtement spécial ici. Alors je vais l'appeler. Nous allons donc l'appeler le survêtement AI, 2026, selon la description Il s'agit donc d'un survêtement développé à l'aide de l'IA générative et des recommandations que nous avons recueillies auprès de nos fidèles clients. La catégorie est le survêtement, déjà sélectionnée pour nous. Le public cible est le consommateur, et non les entreprises déjà sélectionnées. Priorité, disons que c'est une priorité élevée, nous voulons que cela soit fait le plus rapidement possible et que les keynotes Nous ne donnons donc ici que deux critères selon lesquels le survêtement doit être basé sur une étude d'audience et sur la marque. À part ça, rien d'autre. Ensuite, nous donnerons un exemple de survêtement. se trouve qu'il y en a un ici, et il est là. C'est ci-joint. Soumettons donc cette nouvelle idée de produit. Et voilà, pour que nous puissions voir si nous avons reçu la réponse. Le formulaire est envoyé, votre réponse a été enregistrée. Donc, si nous y retournons maintenant. Donc, si nous revenons à Night N, maintenant que nous avons soumis le formulaire, nous pouvons voir qu'il y a une sortie côté sortie. Donc, si vous vous souvenez, il y a des entrées et des sorties. L'entrée provenait en fait du formulaire lorsque nous l'avons exécuté et que je l'ai soumis, et le résultat est ici. Donc, si nous regardons, nous pouvons voir qu'il existe différents onglets. Nous sommes actuellement sur l'onglet binaire, ce qui montre que nous avons des pièces jointes, et c'est le fichier du mannequin. J'ai téléchargé. Et puis vous avez également obtenu ces schémas, qui sont essentiellement de la même manière que dans une base de données, vous auriez généralement différentes colonnes différents champs ou différents éléments d'information. Vous pouvez voir toutes les informations qui ont été soumises, le titre, la description, la catégorie, public cible, les keynotes prioritaires, et vous pouvez voir leurs détails ci-contre en gris Et puis les pièces jointes sont une liste de toutes les pièces jointes que nous avons insérées, et vous pouvez voir qu'il y a un mannequin Passion Track Suit. Là, il nous indique la taille, la laquelle il a été soumis. C'est une bonne information. Voir sous forme de schéma sous forme de tableau, exactement les mêmes informations sous forme de JSON. Et si vous êtes développeur, vous connaissez le formulaire JSON. Il est donc structuré au format JSON, et c'est un moyen léger d' envoyer des informations sur Internet, que nous pourrons aborder ultérieurement. Et puis, comme je l'ai déjà dit, la forme binaire, qui signifie essentiellement que nous avons joint un fichier contenant des données, et c'est ce Passion Track Sutmniin Nous avons donc joint un fichier image, qui montre simplement qu' il a été joint sous forme de données. La première partie de notre flux de travail fonctionne. La prochaine étape consiste à envoyer ces informations par e-mail à tous les responsables. Alors faisons-le. Donc, si nous cliquons en dehors de cette fenêtre et que nous revenons au Canvas. Ce que nous voulons maintenant faire, c'est ce que nous avons fait en exécutant c'est-à-dire prouver que nous pouvons capturer toutes les informations d'un formulaire. Et cette ligne est un connecteur qui nous mènera au nœud suivant. Nous devons donc maintenant décider de ce que nous voulons faire de ces informations et de ces données Nous allons donc clipper plus. Et nous pouvons passer par ici et trouver l'application que nous voulons. Ainsi, par exemple, nous cliquons sur l'application Action qui nous montrera tout un tas d'applications capables d'agir sur les données qui en sortent. Mais ce que j'aime faire parce que je sais exactement ce dont j' ai besoin, c'est toujours le chercher. Donc, même à partir de ce stade, je vais simplement rechercher Outlook. Alors imaginez que vous aviez un compte Outlook et que vous vouliez l'envoyer de cette façon, vous pouvez simplement rechercher Outlook, choisir Microsoft Outlook. Si vous possédez un compte Gmail et que vous souhaitez l' envoyer de cette façon, saisissez simplement Gmail. Je vais donc m'en tenir à Outlook. Ça y est. Et ce que vous voulez faire, c'est d'abord cliquer sur Outlook, et cela vous montrera toutes les différentes actions que vous pouvez faire avec Outlook. Jetons-donc un coup d'œil à ceux-ci. Vous pouvez créer un calendrier, créer un contact. Mais celui que nous voulons, c'est envoyer un message. Maintenant, nous examinons actions des messages et cliquons sur Envoyer un message, ce qui a ajouté le nœud de message au Canvas. Donc, si nous revenons au Canvas, vous verrez qu'il y a maintenant un nœud de message vient d'ouvrir la fenêtre pour nous. Donc, si nous voulons revenir à cette fenêtre, suffit de double-cliquer. Et nous pouvons voir que maintenant sur la gauche se trouve l'entrée, vous pouvez voir que cela contient ce que nous avons montré. Cela montre donc quelles données entrent, et c' est ce que je vous ai montré plus tôt. Ce formulaire, et il y a aussi un binaire. Et sur la droite se trouve la sortie, et il n'y a rien encore parce que nous n'avons pas encore exécuté cette étape. Alors maintenant, la première chose à faire est d'indiquer les informations d'identification avec lesquelles se connecter En d'autres termes, il s'agit de vous connecter à Outlook avec le compte que vous allez utiliser. J'ai déjà un compte, mais ce que vous allez faire, c'est vous connecter, créer un identifiant, et j'ai choisi AwOth Donc, si vous choisissez cela, cela vous permettra de vous connecter à votre compte. Il vous permettra ensuite de vous connecter, et vous pourrez le fermer, revenir et simplement choisir le bon compte. Maintenant, vous pouvez voir que j' ai deux comptes ici, mais je vais simplement m'en tenir à ce que j'ai essayé et testé. La ressource que nous voulons envoyer est donc un message. C'est donc l'appel, nous allons en rester là. L'opération est envoyer, et elle est sélectionnée automatiquement car nous avons choisi une action d'envoi de message. Maintenant, dans les deux champs, nous allons choisir à qui nous voulons l'envoyer. Pour commencer, essayons simplement un e-mail, puis nous pourrons en ajouter d'autres par la suite. Il s'agit donc de notre première adresse e-mail à laquelle nous allons l'envoyer. Le sujet, appelons-le ainsi nous allons aborder le sujet avec une nouvelle idée de produit, puis ce que nous devons faire, c'est utiliser le titre de la nouvelle idée de produit ici. Maintenant, c'est ici que je vais vous montrer comment nous pouvons transférer les données du nœud précédent dans ce nœud. C'est ainsi que nous transférons les données entre les nœuds. Ce qui est beau avec NAN, c'est que tout est Dragon Drop. Si je souhaite inclure dans l'objet quelque chose de ces données, je peux simplement le sélectionner et le déposer ici. Je pense que le mieux est de faire figurer le titre de l'idée de produit que nous voulons envoyer par e-mail à tous les responsables. Nous allons donc simplement prendre ça, l' apporter, et voilà. Il l'introduit en tant que paramètre de JSON. Et maintenant, l'e-mail va mentionner une nouvelle idée de produit, et il va porter le titre de l'idée de produit. Il sortira donc sous le titre «   Nouvelle idée de produit, le survêtement AI, 2026 C'est donc ça. Et maintenant, pour ce qui est du message, voici celui que j'ai fait passer tout à l'heure. Alors, on y va. C'est donc une idée pour le message du produit que j'ai trouvé plus tôt et que je viens de coller Donc, il est écrit « Bonjour à l'équipe ». Une nouvelle idée de produit a été soumise. Consultez les informations ci-dessous et commencez vos flux de travail respectifs. Je vais donc le mettre légèrement à jour pour dire : commencez à créer la preuve de concept du produit. Donc, les détails de l'idée sont que le titre est que nous les remplirons tous si je fais un léger zoom arrière en faisant glisser la bonne donnée ici Mais avant cela, je vais simplement terminer de lire l'e-mail. Il est donc écrit « soumis par votre nom » au lieu de l'introduire sous forme d'information. Je vais le coder en dur. Supposons donc que toutes les idées passent par le directeur général. Veuillez donc prendre les prochaines mesures appropriées dans votre région, chef de produit peaufiner les concepts de design. Chef de projet, création d'un plan de projet et attribution des tâches, responsable des opérations, examen des besoins en matériaux d'approvisionnement, directeur marketing, planification des actifs de campagne, responsable de l'expérience client, note des questions fréquemment posées, directeur financier, estimation des coûts et de l'impact sur les coûts, directeur des ventes, préparation du suivi des ventes et des rapports Merci D'accord. C'est donc notre e-mail. manque donc que toutes les informations sur l'idée. Et comme d'habitude, on peut l'intégrer. Faisons donc glisser chacune de ces informations, et nous allons remplacer ce qui se entre crochets chaque bit d'information provenant de la gauche. C'est assez simple. Je trouve généralement qu'il est plus rapide de tous les supprimer, puis tous les faire glisser une fois que je les ai supprimés. Voilà. Nous avons donc maintenant rassemblé toutes les informations dont nous avons besoin Maintenant, les pièces jointes sont indiquées ici, mais les pièces jointes sont traitées différemment. Parce que la pièce jointe ne sera pas dans Jason, elle sera binaire. Nous traitons cela différemment. Je vais donc le supprimer, et cela y sera automatiquement enregistré. Et ce que nous allons faire, c'est ajouter un champ pour les pièces jointes. Ajoutez donc un champ, des pièces jointes. Et pour l'ajouter, nous cliquons sur Ajouter une pièce jointe, et nous avons besoin d'un nom de champ de données. Le nom du champ de données sera donc le même que le nom ici, car c'est le nom donné à ce binaire qui contient nos pièces jointes. Donc, tout ce que nous avons à faire est littéralement de mettre ici des pièces jointes, et c'est tout. Et c'est tout. C'est notre message complet. Donc, si nous y allons et que nous cliquons sur Execute Step, semblerait que j'aie un petit problème dans mes deux champs. Allons y jeter un œil. Il semblerait que ce point-virgule n' Essayons encore une fois. Dit que Node a été exécuté avec succès, et c'est bon signe. Donc, si cela fonctionne, je devrais avoir un e-mail dans ma boîte de réception qui ressemble à ceci, reprenant toutes les informations de mon formulaire et me les envoyant dans un e-mail avec en pièce jointe l'idée, l'idée de produit pour le survêtement de sport passionné Passons donc à mon compte Outlook et jetons un coup d'œil. Nous voici dans mon compte Outlook. Cela a été attribué au produit, à la passion, au conseil, alors jetons-y un coup d'œil. Et nous y voilà. Voici notre e-mail. Nous avons la pièce jointe ici, dit : « Bonjour à l'équipe, une nouvelle idée de produit a été soumise. Consultez les informations ci-dessous et commencez à créer la preuve de concept du produit. Détails de l'idée, titre The AI Tracksuit 2026, description d'un survêtement développé à l'aide de l'IA générative et recommandations que nous avons recueillies auprès de nos fidèles clients La catégorie est la suivante : survêtement, public cible, priorité élevée des consommateurs, keynotes et exigences Le survêtement doit donc être basé sur une étude d'audience. Brand, soumis par le directeur général de Paul Ashun, veuillez prendre les prochaines mesures appropriées dans votre région, et tous mes différents managers sont là Merci de ma part. Une chose semble avoir à ajouté le nom du produit nouveau ajouté le nom du produit, alors revenons en arrière et modifions-le. Mais à part cela, je suis vraiment heureuse que nous ayons reçu notre e-mail. Alors voilà. C'est là le problème. Si on s'en débarrasse, on est prêts à partir. Voilà, vous l'avez. Il s'agit de notre premier flux de travail. Alors pourquoi ce flux de travail est-il important ? Eh bien, cela peut sembler un flux de travail très simple, mais cela démontre quelque chose d'essentiel. Un seul déclencheur peut amener plusieurs personnes votre entreprise à s' entendre autour d'un message vraiment important. Cela signifie que vous pouvez le faire sans aucune réunion, sans aucun suivi manuel et en sachant clairement qui doit faire quoi en fonction de son rôle. Il s'agit d'une automatisation fondamentale, laquelle nous ajouterons des agents d'intelligence artificielle plus tard dans cette formation. Alors maintenant c'est à ton tour. Choisissez un défi répétitif dans votre carrière, votre entreprise ou votre projet, et un défi qui nécessite l' envoi d'un e-mail à plusieurs personnes. Et créez un flux de travail inspiré de ce que vous avez vu. Voici donc des exemples d'inspiration  : si vous êtes fondateur, vous pouvez passer d'une nouvelle idée à une notification à la direction, comme je l'ai montré Si vous êtes chef de projet, vous pouvez passer d'une nouvelle demande à l' attribution de tâches par e-mail ou à attribution de tâches par e-mail ou envoi d'un certain nombre de tâches par e-mail à des personnes Si vous êtes responsable marketing, vous pouvez passer d'un brief de campagne à un e-mail d'équipe les informer de cette campagne Si vous êtes directeur des opérations, vous pouvez passer d'un problème avec un fournisseur à l'alerte des parties prenantes, personnel des ressources humaines ou des opérations, vous pouvez passer d'un nouvel employé à un e-mail d'intégration, et en tant que freelance, vous pouvez passer de l'accueil des clients de lancement vous pouvez passer de l'accueil des clients au lancement du projet avec un e-mail N'oubliez donc pas de créer un flux de travail simple, qui commence par un formulaire ou un déclencheur qui envoie un message structuré exploitable et élimine tous les allers-retours Et une fois que vous pourrez automatiser les communications de cette manière, vous commencerez à voir des opportunités d'automatisation partout dans le monde. Nous avons encore beaucoup à vous montrer, mais il s'agit d'un exemple très simple de la puissance d'une automatisation. On se voit donc dans la prochaine leçon. 5. Comment utiliser les API pour l'automatisation: Dans cette leçon, nous allons donc automatiser la recherche de produits pour notre nouvelle idée de survêtement. Au lieu de devoir rechercher manuellement les survêtements les plus vendus aux États-Unis afin de pouvoir effectuer des recherches à leur sujet, nous allons utiliser une API pour récupérer des données pertinentes Donc, un aperçu du flux de travail. Pour ce flux de travail, nous allons passer de la recherche de produits à l'envoi d' e-mails. Pourquoi nous l'utilisons. Nous l'utilisons pour automatiser la collecte de données sur le marché des produits et fournir des informations structurées et recherches sur notre produit. Et les autres utilisations courantes de cette méthode ne sont pas seulement la recherche de produits, mais vous pouvez également l'utiliser pour l'analyse des concurrents, suivi des ventes sur le suivi des ventes sur Internet et le suivi des tendances sur Internet. Le scénario est donc d' automatiser la recherche sur les produits de survêtement Ce que nous allons faire, c'est laisser l'API faire le travail et automatiser le processus de création de rapports. API est l'abréviation d'interface de programmation d'applications, et c'est un moyen pour un logiciel de communiquer avec un autre. Ainsi, contrairement aux nœuds de NN, les API peuvent exposer des propriétés qui ne se trouvent parfois pas dans ces nœuds. Jetons donc un coup d'œil et créons un flux de travail. Ici, nous pouvons voir qu'il existe deux flux de travail différents. En fait, je les ai placés côte à côte juste pour que nous puissions les voir. Le premier, une fois que nous avons cliqué sur Exécuter, il va effectuer une recherche à l'aide ce nœud. Il s'agit d'un nœud Tav Nous l'avons donc inséré, puis il sera supprimé, mais à partir de là, il exécutera un petit bout de code juste pour formater les résultats en HTML, puis il enverra un e-mail à l'équipe produit, au chef de produit ou au propriétaire du produit afin qu'ils fassent des recherches pour eux sur la base de cette recherche. Voyons donc le type d' e-mail que nous recevrions. Si je consulte mon e-mail, vous pouvez voir un exemple du type d'e-mail que nous recevrions disant : « Hé, équipe produit, voici vos derniers résultats pour les dix survêtements les plus populaires aux États-Unis, mais vous trouvez en fait les sept meilleurs survêtements pour hommes, selon le magazine Esquire, et il contient des images de différents types de survêtements qui vous pouvez voir un exemple du type d'e-mail que nous recevrions disant : « Hé, équipe produit, voici vos derniers résultats pour les dix survêtements les plus populaires aux États-Unis, mais vous trouvez en fait les sept meilleurs survêtements pour hommes, selon le magazine Esquire, et il contient des images de différents types de survêtements qui sont revenus dans la recherche. Bien qu'il ne s'agisse pas d'un e-mail exhaustif, il ne s'agit que d'un premier point de départ sur la manière dont nous pouvons obtenir des informations relatives à notre produit que nous pouvons appeler des recherches, que nous pouvons ensuite approfondir si nous le voulons C'est donc le type d'e-mail que nous recevons, et c'est un exemple de ce que nous allons créer aujourd'hui. Donc, en regardant le canevas, il y a deux façons de procéder. Cela se fait via le nœud, le nœud de recherche, qui est fourni par Tavl et cela se fait via l'API Et comme vous pouvez déjà le constater, il y a une différence majeure, c'est que cela utilise ce que l'on appelle une requête HTTP pour obtenir les informations, et cela va utiliser l'API. Alors allons-y. Je vais le faire des deux manières, puis je vais expliquer pourquoi nous le ferions chaque manière et comment c'est fait. La première chose que nous voulons faire est donc cliquer sur Créer un flux de travail. Et ici, la première étape est de le faire en utilisant le nœud de Tavi Donc, si nous y allons et que nous cliquons ici, nous pouvons réellement rechercher Tav Et ici, nous allons trouver l'action dont nous avons besoin. La première action dont nous avons besoin est donc l'action de recherche, nous allons donc cliquer dessus. Et c'est ce qui va nous permettre de faire des recherches sur Tav. Maintenant, avant de pouvoir l'exécuter, vous aurez besoin d'une sorte d'informations d'identification. Et vous pouvez le faire sur le site Web de Tavi. Donc, si nous y allons, je suis ici sur tav.com, et ce que vous voulez faire, c'est tout d' abord trouver toutes les informations sur les API et autres choses de ce genre sur ce site Web Si vous cliquez sur Docs et que vous accédez à la référence de l'API, la voici. Mais ce que vous voulez vraiment faire , c'est qu'une fois que vous êtes ici, vous voulez pouvoir vous connecter en tant que personne et en tant que personne utilisant cette API. Donc, pour vous assurer que vous avez le bon type de compte, je vous recommande, même si vous pouvez créer un compte sur la page d'accueil, d'obtenir une clé API, qui vous permettra de vous inscrire ici. Et cela garantit simplement que vous pouvez vous inscrire. En fait, je me suis inscrit sur Google, et c'est tout. Une fois cela fait, vous devez vous rendre sur apt tave.com, et vous vous retrouverez sur la page d'accueil ici Et puis, sur la page d'accueil, vous verrez ici qu'il est écrit « clés d'API ». Si vous n'en avez pas, cliquez simplement sur le bouton plus. Ensuite, donnez-lui un nom. Et il est exact que c'est celui du développement , et cliquez sur Créer. Je l'ai déjà fait, donc je ne le ferai pas maintenant, mais une fois que vous l'aurez fait, vous obtiendrez une clé d' API que vous pourrez copier, et vous pourrez ensuite retourner à NAN. Ensuite, lorsque vous entrez ici, vous pouvez créer votre nouvel identifiant, et il vous demandera de mettre votre clé d'API ici Vous pouvez simplement le coller directement comme ça et cliquer sur Enregistrer. Ensuite, une fois que vous avez fait cela, vous pouvez simplement fermer la fenêtre. Je ne sauve pas le mien. Je l'ai déjà fait. Vous reviendrez donc à cet écran et vous voudrez vous assurer que la ressource est une recherche, ce qui sera le cas parce que nous l' avons choisie plus tôt, que l'opération est une requête et que vous n'avez rien d'autre à y faire. Donc, à ce stade, cela nous permet d' exécuter un type de recherche particulier. Nous allons donc tester cela et nous assurer que nous pouvons lancer une recherche. Aujourd'hui, l'un des avantages de l'utilisation de Tavili est qu'il est optimisé pour les agents d'intelligence artificielle Il est optimisé pour le type d'objectif exact , pour lequel nous l'utilisons. Et il utilise l'IA en arrière-plan pour effectuer recherches plus puissantes que celles que vous pourriez obtenir avec l'API Google. Je suis donc sur le point de lancer une requête, et cela va me donner un résultat très précis. Cela ne me donnera pas une liste de pages ou quoi que ce soit parmi lesquelles choisir. Cela me donnera peut-être une page, mais cela me donnera des résultats plus précis. Alors prenons ma requête et collons-la dedans. Je vais donc commencer par une question assez vague , juste pour démontrer ce point. Il s'agit donc d'une question très ouverte. Quelles sont les combinaisons de survêtement les plus populaires aux États-Unis, et exécutons cette étape. Vous pouvez donc voir que nous avons reçu des résultats. Vous pouvez le voir sous le nom de schéma, ce qui, je pense, est un peu plus clair. Vous pouvez le voir sous forme de tableau ou sous forme de JSON. Mais dans les deux cas, ce que nous avons obtenu, c'est que nous quelques résultats ici, et les résultats consistent des liens vers différents sites Web. Vous pouvez donc voir que vous avez adidas.com, un survêtement à succès Nous avons gq.com, les meilleurs survêtements, et nous avons Nous avons donc tout un tas de liens différents vers différents endroits dans ce format, un format que nous pourrions ensuite mettre dans un e-mail. Donc, à partir de là, ce que nous voulons voir, ce sont en fait des images. Et pour ce faire, il y a des options ici que nous pouvons choisir, y compris inclure des images, et nous avons défini cela comme options ici que nous pouvons choisir, vrai. Donc, si nous exécutons maintenant l'étape, nous pouvons voir ici que nous avons un certain nombre d'images différentes. Maintenant, ce que nous pouvons faire, c'est voir des images. Si je l'ouvre dans un autre onglet, des images pour nos recherches nous montrent quelles sont les meilleures combinaisons de survêtement. Si nous revenons maintenant en arrière, nous pouvons nous demander quel est le lien entre cela et les API. Donc, en arrière-plan, Tav utilise en fait une interface de programmation d'applications En fait, tous les nœuds de NAN utilisent des interfaces de programmation d'applications pour communiquer avec le code. Et ce que fait le NAN, c'est qu'il les enveloppe dans un nœud. Mais cela oblige Tav à faire ce qu'il faut pour permettre à NAN de créer ses nœuds En fait, certaines entreprises n' ont pas de nœuds disponibles dans NAN. Dans ce cas, nous avons un nœud disponible, mais je le fais pour vous montrer comment vous pouvez le contourner. Si vous ne le faites pas, disons qu' il n'y avait pas de nœud pour Tav Comment pourrions-nous toujours récupérer ces informations et les envoyer par e-mail Eh bien, si nous fermons ceci et retournons sur le site Web de Tavi, tout deviendra clair Donc, si nous revenons à la page d'accueil, nous voulons cliquer sur la documentation. Maintenant, la documentation ici nous donne un lien vers la référence de l'API, et la référence de l'API nous montrera réellement ce que fait NN pour encapsuler l'API. Ainsi, l'interface de programmation de l'application envoie en fait des requêtes dans les deux sens, généralement au format JSON. Ce que vous pouvez voir ici, c'est que ce sont les différentes API. L'un d'eux est la recherche, l'extraction, crawl map, et ils ont tous des objectifs différents. Mais nous utilisons la recherche, dans ce cas, juste pour démontrer l'idée. Et si vous regardez ici, vous pouvez voir les différentes propriétés incluses dans la recherche. Nous avons donc des autorisations qui nous permettent d'autoriser, et c'est là que notre clé API indique que nous le pouvoir avons réellement le pouvoir de demander des informations Ainsi, lorsque nous nous sommes connectés, nous avons créé notre clé API pour cette raison. Nous avons le corps, qui contient dans cet exemple la chaîne de requête réelle. Et ici, ils ont indiqué qui est Leo Messi. Et il contient divers autres éléments tels que les paramètres automatiques, le sujet, la profondeur de recherche. Et si vous vous souvenez, nous avons même dit d'inclure des images, et nous l'avons fait dans le nœud. Voyons donc côte à côte avec NAN afin de pouvoir comparer l' API à ce que nous avons fait dans NAN. Donc, sur notre gauche, nous avons la documentation de notre API. C'est ainsi que dans les coulisses, NAN parle à Tavi pour obtenir des informations Et sur notre droite, nous avons NAN et notre nœud ouvert, notre nœud Tav ouvert Et si vous regardez attentivement, nous envoyons une requête et vous trouverez différentes options en bas de page. Et la profondeur de recherche est l'une d'entre elles. Et si nous regardions ici, nous pouvons voir profondeur de recherche est également une option ici. Un autre exemple, comme je l'ai déjà dit, nous avons cherché à inclure des images comme l'une des options ici, et inclure des images est également l'une des options ici. Ce que nous pouvons voir très rapidement, c'est qu'en utilisant l'API, nous pouvons faire les mêmes choses que celles disponibles dans le nœud. Maintenant, pourquoi utiliserions-nous une API si nous avons un nœud ? Eh bien, l'une des choses que vous verrez, c'est que si nous ouvrons des options et que nous examinons cette liste d'options, puis que nous revenons à ce côté. Vous verrez que l'une des choses que nous pouvons rechercher ici est le sujet, et le sujet est la catégorie de la recherche. Les actualités sont utiles pour obtenir des mises à jour en temps réel, en particulier sur la politique, le sport et les principaux événements d'actualité couverts par les sources des médias traditionnels générales sont destinées à des recherches plus larges et à des fins plus générales qui peuvent inclure un large éventail de sources. Comme vous pouvez le constater, il y a parfois des options disponibles ici qui ne le sont pas ici. Donc, si vous souhaitez soit un meilleur contrôle, ce qui n'a rien à voir avec les options, mais simplement un meilleur contrôle sur ce que vous faites, soit vous souhaitez saisir des options spécifiques disponibles dans l'API qui ne sont pas exposées dans le nœud, c'est pourquoi vous devez utiliser une API. Aujourd'hui, nous le faisons peut-être ou non, mais au moins nous savons que si jamais nous voulions en faire plus, nous pourrions utiliser l' appel d'API pour le faire. Maintenant, faisons exactement ce que nous faisons avec le nœud. Mais au lieu d'utiliser un nœud pour effectuer une recherche, utilisons un appel d'API pour le faire. Alors maintenant, nous sommes de retour dans le canevas. Ce que nous allons faire, c'est laisser cela en place. Mais au lieu d'utiliser un nœud de recherche, nous allons maintenant utiliser un nœud de requête HTTP, et c'est le nœud que nous utilisons pour faire une demande à partir d'une API, puis nous recevons une réponse pour notre recherche. Tout d'abord, comme d'habitude, cliquez sur le signe plus. Requête HTTP, un moyen très simple de faire notre configuration consiste à utiliser cette curl. Et en important le curl, comme une URL de ligne de commande, nous allons importer tous les paramètres corrects que nous allons utiliser dans nos requêtes HTTP Donc, si nous revenons à la documentation de l'API, nous voulons voir, si vous regardez sur le côté droit, vous regardez sur le côté droit, qu'il existe différentes options, Python, JavaScript, et voici notre voiture. Donc, si nous cliquons dessus, cliquez sur Copier, cela fera essentiellement exécuter une commande dans NN qui configurera notre nœud pour nous. Cela signifie que nous n'avons pas besoin de remplir et de faire toute la configuration pour configurer correctement le nœud afin qu'il puisse effectuer la demande de recherche. Donc, si nous revenons à NAN, nous voulons cliquer sur Importer coller exactement ce que nous avons obtenu, puis cliquer sur Importer Alors maintenant, nous pouvons voir que c'est complètement configuré. Donc, cela définit la méthode pour que nous puissions publier. Il appelle la bonne API, qui est la recherche. Cela signifie que nous n'avons pas besoin d'authentification ici, au moins. Il disait « envoyer des en-têtes », et il indique ce qu'il faut envoyer dans le code avec ces en-têtes Et il indique quels champs utiliser. Ainsi, le premier champ qu'il utilise et le seul champ qu'il utilise réellement est le champ d' autorisation d'autorisation. Et le porteur aura notre clé API dedans, ce qui l'autorise et signifie que nous pouvons l'utiliser Alors maintenant, si nous y retournons, nous voulons aller chercher notre clé API. Nous sommes donc retournés à notre page d'accueil et nous pouvons cliquer sur Copier, puis revenir à NAN. Et là où il est écrit jeton, nous le remplaçons simplement par la clé API. Maintenant, cela sera autorisé, et il saura que nous avons un compte, et que nous sommes autorisés à obtenir les informations que nous voulons. Ici en bas, il est dit d'envoyer le corps. C'est au format JSON, et c'est ce qu'il va envoyer au point de terminaison, au point de terminaison de l'API, et tous ces paramètres lui indiquent comment exécuter notre requête. Donc, tout d'abord, changeons la requête exactement comme celle que nous avions dans notre nœud, et nous ne voulons pas qu'elle s'y trouve, alors détachez-la car elle s'exécutera séparément. Nous allons donc l' ouvrir et quelle copie ? Revenez à notre requête HTTP. Et pour le moment, nous allons simplement le coder en dur. La meilleure pratique consiste à avoir un paramètre et à le transmettre, mais nous allons simplement le coder en dur pour le moment Voilà donc notre question. C'est à peu près tout ce dont nous avons besoin. n'y a aucune autre option Il n'y a aucune autre option à inclure pour le moment. Exécutons simplement cette étape. Voilà. Nous avons donc maintenant nos résultats exactement comme avant, et encore une fois, aucune image. Donc, ce que nous voulons faire, c'est que si nous regardons ici, nous pouvons voir qu'il existe différentes options, et celles-ci sont l'équivalent de ce que nous avons configuré dans notre nœud. Si vous vous souvenez, nous avons actionné le bouton qui disait «   inclure les images L'équivalent de faire cela dans le code est évidemment de le définir de faux à vrai. Alors faisons-le et exécutons-le à nouveau. Et maintenant, nous voyons ici que nous avons reçu des images. Et si on jette un coup d'œil, qu' on clique avec le bouton droit de la souris, qu'on ouvre une nouvelle fenêtre, on voit qu'il y a un tas d'images En lien avec nos résultats, nous avons maintenant quelques images fins de recherche pour certains des survêtements les plus populaires, d' après ce que Tav a trouvé sur Internet 6. Comment automatiser la recherche avec des API: Jetez un coup d'œil, cliquez avec le bouton droit de la souris pour ouvrir une nouvelle fenêtre Vous pouvez voir qu'il y a un tas d'images. En lien avec nos résultats, nous avons maintenant quelques images fins de recherche pour certains des survêtements les plus populaires, d' après ce que Tav a trouvé sur Internet À ce stade, nous avons récupéré les informations exactement de la même manière que nous l' avons fait en utilisant le nœud, en utilisant notre nœud de recherche. Mais comme je l'ai indiqué, certaines options de l' API ne sont pas disponibles dans le nœud. Et l'un d'eux est le sujet. Le sujet est actuellement défini sur général. Revenons en arrière et voyons quelles options s'offrent à nous pour notre sujet. Nous revenons donc à leur documentation d'API sous Tav search Et nous pouvons voir si nous récapitulons le sujet avait des options disponibles : général, actualités et finances Et si nous voulons quelque chose d'assez actuel, nous voudrions probablement des nouvelles. Jetons un coup d'œil et voyons s'il y a autre chose d' intéressant qui pourrait nous aider dans notre recherche. Y a-t-il d'autres choses comme les dates, mais pour les besoins de cet exercice, apportons juste une modification. Passons du sujet général à l'actualité. Maintenant, je ne sais pas si des titres seront mentionnés dans les actualités, mais s'il y en a, ils seront certainement repris. Alors allons-y jeter un œil. Maintenant, de retour dans la NAN, nous allons simplement apporter une modification simple, changer le sujet en actualités, puis nous allons procéder et voir quels résultats, le cas échéant, nous obtiendrons. Alors voilà. Nous avons obtenu d'autres résultats. Cette fois, la différence est que le sujet est l'actualité. Voyons donc si nous avons obtenu quelque chose d'intéressant. Nous pouvons donc voir que nous avons retrouvé la même image. Ce que nous pouvons voir, ce sont les résultats. Nous avons un lien vers Augusta Chronicle. Et ici, le titre de l'article est qui est le meilleur ami de Georgia ? Ce sont les États les plus populaires pour les races de chiens. Maintenant, il ne semble pas que cela nous soit utile, nous pouvons donc simplement le modifier à nouveau. je ne m'attendais pas vraiment à voir quoi que ce soit à propos de Tracix dans les actualités, mais cela montre que nous pouvons évidemment modifier ces paramètres en fonction de ce que nous voulons Donc, si nous faisions des recherches liées à l'actualité, si nous étions une agence de presse ou si nous recherches sur l' actualité en tant qu'organisation, en tant qu'organisation, il pourrait être très utile pour nous de nous assurer que tous les résultats obtenus concernent les actualités. Revenons donc à la situation générale. Courons à nouveau. Et maintenant, nous pouvons constater que cela est revenu au magazine GQ, ce qui correspond parfaitement à ce que nous voulons faire en tant qu'entreprise de commerce électronique Nous pouvons voir que c'est GQ, nous avons rush.com, nous avons nike.com Les images proviennent donc de lieux qui nous intéressent. Et si vous regardez, vous trouverez fashion beans.com, un site de mode lié à un site de mode, les 12 meilleurs survêtements pour hommes L'un des avantages de l'utilisation de Tav est qu'elle garantit que les informations que vous recevez sont beaucoup plus susceptibles d' être liées à ce que vous recherchez Comme vous le savez sur Google, nous récupérons simplement tout ce qui se rapporte à cette phrase, tout ce qui contient des mots clés particuliers mais en modifiant divers paramètres, nous pouvons nous rapprocher beaucoup plus ce que nous recherchons dans nos recherches. Alors maintenant, je suis convaincu que nous avons repris quelques recherches. Nous pouvons toujours modifier ce qu'il y a dedans. Nous pouvons modifier la profondeur de la recherche. Nous pouvons changer énormément de choses, mais c'est un bon début. Nous pouvons même changer de pays et le localiser aux États-Unis Mais pour l'instant, nous avons pris un bon départ. Ce que nous allons faire maintenant, c'est nous concentrer sur la partie suivante, qui consiste à envoyer les informations par e-mail. Donc, pour envoyer des informations par e-mail, nous allons en prendre le résultat. Nous allons le changer en HTML, et nous allons mettre ce code HTML dans l'e-mail. Donc, si vous n'êtes pas un codeur, l'un des avantages de ChatGPT est que vous pouvez vous rendre sur ChatGPT et lui demander de générer le code pour vous, et c'est exactement ce que j'ai fait générer le code pour vous, et c'est exactement ce Mais nous devons d'abord placer le bon nœud capable d'accepter ce code. Le nœud qui accepte cela est donc surprise, surprise, appelé nœud de code. Alors, cliquons dessus. Entrez le code. Nous allons mettre du code en JavaScript. Et ce que cela nous permet de faire, c'est coller ici du code qui sera évalué comme nous le voulons. Nous allons le faire évaluer en HTML. Maintenant, ce que j'aime faire, c'est utiliser ChatGPT pour le faire J'ai donc décidé d'utiliser ChatGPT à la fin pour montrer comment vous pouvez l'obtenir pour créer du code pour Maintenant, voici l' invite que j'utilise. Mais c'était du genre : comment puis-je écrire les résultats et les images du nœud Tavl dans un e-mail Et voici ce qu'il en est ressorti. J'ai donc littéralement copié le code. Donc, si nous y retournons maintenant. Voici donc notre nœud de code, et maintenant nous pouvons y coller directement ce que nous avons obtenu de TachPT Donc, si vous regardez ici maintenant, nous sommes en train de parcourir les résultats et les images en boucle parcourir les résultats et les images Les résultats sont ceux qui contiennent les informations sous forme de texte, et les images sont celles qui contiennent des images liées à notre requête, qui se trouve ici, qui sont les survêtements les plus populaires aux États-Unis. Il s'agit donc essentiellement d'une constante de résultats et d'images. Il s'agit de configurer notre code HTML pour nous. Et il parcourt les résultats en boucle et crée une liste d'éléments de liste HTML à Cela ajoute cela au code HTML. Ensuite, il ajoute évidemment un en-tête d'image, puis parcourt toutes les images en boucle, et il crée également du code HTML pour les images Donc, si nous exécutons cette étape, nous pouvons voir que Assal a été fait dans le schéma, vous pouvez essentiellement voir que du HTML s'y trouve, et cela créera notre C'est le HTML. Vous pouvez le voir sous forme de tableau. C'est toujours du HTML. Il n'y a pas grand-chose à voir, vraiment. Et sous forme JCN, c'est toujours du HTML. L'essentiel est qu'il ait créé le code HTML dont nous avons besoin pour l'étape suivante. Revenons donc à notre Canvas. Nous avons maintenant une requête HTTP. Nous l'avons transformé en code, et la prochaine étape est de le mettre dans un e-mail que nous pouvons envoyer. Ainsi, chaque fois que nous exécutons ce flux de travail, cette automatisation récupère les informations de Tav, transforme en code HTML, puis les met dans un e-mail pour Donc, comme nous l'avons fait auparavant, Bit plus Outlook, nous voulons envoyer à nouveau un message. Cliquez sur Envoyer un message. C'est ici. Nous allons donc voler, je vais conserver mon compte d'origine. Tout cela est correct, c'est un message. Tu vas l'envoyer. Envoyez-le à la même adresse. Ici, je vais appeler cela de la recherche sur les nouveaux produits. Et le titre sera la requête que nous avons exécutée. Maintenant, comme vous pouvez le voir, il y a d'autres objets sur la gauche ici. Nous voulons donc ce que nous avons obtenu de notre HDTPRquest et prenons la requête et utilisons-la comme titre Alors maintenant, il va parler de recherche de nouveaux produits. Et puis vous pouvez voir ici qu'il nous donne le résultat de l'exécution de ce code, et il est écrit : Quels sont les survêtements les plus populaires aux États-Unis ? Ce sera donc notre sujet. Ainsi, dès que l'équipe aura reçu ce document, elle saura qu'il elle saura qu'il contiendra des recherches sur les produits répondant à cette question. Débarrassez-vous de l'espace. Et maintenant, le message va être la sortie de ce nœud de code. Alors, ajoutons-le. Maintenant, nous pouvons saluer un peu l'équipe. J'ai donc parlé d'une équipe produit de haut niveau. Je lui ai donné deux sauts de ligne et indiqué les résultats de la requête, qui sont les mêmes que cette requête, et vous pouvez également tout voir ici. Les résultats des traces les plus populaires aux États-Unis sont présentés ci-dessous. Il y a deux sauts de ligne, et c'est du HTML pour tous les résultats, et cela contiendra des liens vers articles ainsi que des liens vers les images, et tout cela a été créé dans notre nœud de code. Exécutons maintenant cette étape et voyons ce qui se passe. Cela signifie donc le succès, ce qui signifie que l'e-mail a été envoyé, et cela dit la même chose dans tout cela. Donc, si nous passons maintenant à mon e-mail, nous verrons quel e-mail a été envoyé. Avant de le faire, je vais économiser, c'est très important. Encore une fois, dans les articles que j'ai envoyés car ils ont été envoyés par mon équipe. Donc ça ressemble à ça, et je sais exactement pourquoi c'est arrivé. La raison en est que nous l'avons envoyé en texte brut, mais en HTML. Alors revenons en arrière et réglons ça. Donc, dans NHN, ce que nous voulions faire, c'était, si nous cliquions sur notre message HTML, choisir le type de message, nous assurer qu'il s' agit bien du HTML et l'exécuter à nouveau Oui, tant de succès. Revenons à notre e-mail. Vous pouvez voir qu'un nouvel e-mail est arrivé, et c'est parti. Alors allons-y. Le sujet parle de recherche de nouveaux produits. Quelles sont les places d' athlétisme les plus populaires aux États-Unis ? équipe de produit de haut niveau. Vous trouverez ci-dessous les résultats des places d'athlétisme les plus populaires aux États-Unis. Résultats de recherche, 12 meilleurs survêtements pour hommes, Ultimate Style Guide en 2025. Les meilleures combinaisons de survêtement pour hommes, et puis vous trouverez quelques informations ici. Il y a un lien, et il y a plusieurs images à ce sujet. Encore une fois, c'est un très, très haut niveau. Nous ne sommes pas entrés dans les détails. Nous n'avons pas de précisions. Nous n'avons pas dit si le survêtement convient aux hommes ou aux femmes. Nous n'avons pas précisé l' année ni le lieu. Mais à ce stade, vous pouvez déjà voir comment, à partir d'une simple requête, nous avons obtenu des résultats très clairs. Pas d'encombrement, pas le genre de chose que vous obtenez sur Google, où vous pouvez obtenir des pages et des pages, dont certaines ne sont même pas liées Il s'agit donc d'une excellente utilisation d'une API, et nous pouvons également être plus spécifiques au sujet que nous recherchons. Nous pouvons également être spécifiques au pays, à l' année, à la période et à toutes ces choses en fonction de ce que je vous ai montré. J'espère donc que vous pouvez voir à quel point cela peut être puissant et que vous avez appris exactement comment utiliser un appel d'API pour atteindre votre objectif. Alors maintenant c'est ton tour. Ce que je veux que vous fassiez, c'est que vous choisissiez une tâche de recherche répétitive dans votre carrière, votre entreprise ou votre projet, et que vous créiez un flux de travail inspiré de cette leçon. Par exemple, si vous êtes chef de produit, vous pouvez passer de l'étude des produits concurrents à l'envoi d'un e-mail à l' équipe, comme nous l'avons fait. Si vous êtes responsable marketing, vous pouvez passer de l'analyse des tendances des réseaux sociaux à un résumé hebdomadaire. Un directeur des ventes peut passer des références les plus vendues à un rapport interne Le responsable des opérations peut passer de mise à jour des prix des fournisseurs à une alerte par e-mail, et un analyste peut passer des données financières ou d'un pool d'informations sur les KPI à un rapport formaté Je veux donc que vous créiez un flux de travail qui utilise une sorte de déclencheur, extrait les données via une API, formate avec un nœud de code ou en HTML, selon le format que vous souhaitez, puis envoie un e-mail structuré aux parties prenantes. Une fois automatisé, ce flux de travail peut vous permettre, à vous et à votre équipe, de vous concentrer sur la prise de décision. Alors voilà. J'espère que cela vous a plu. Rendez-vous dans la prochaine leçon. 7. Comment automatiser le texte dans Google Sheets ets: Dans cette leçon, nous allons améliorer l' automatisation de la recherche de produits que nous avons développée dans une démo précédente. Ainsi, au lieu d'envoyer résultats d'une recherche de produit par e-mail, nous allons les stocker dans Google Sheets afin que l' équipe puisse facilement les examiner, comparer et les réutiliser au sein de l'équipe. Le flux de travail va donc de la recherche de produits à Google Sheets. Pourquoi l'utilisons-nous ? Nous l'utilisons pour stocker et structurer les recherches sur les produits afin que les équipes puissent les analyser, les comparer et y donner suite au fil du temps. Ce type de flux de travail est-il couramment utilisé pour chaque rôle ? Eh bien, les chefs de produit peuvent utiliser pour comparer les concurrents, équipes marketing peuvent l'utiliser pour planifier des campagnes, équipes opérationnelles peuvent l'utiliser pour examiner les fournisseurs, les équipes commerciales pour suivre les tendances et les fondateurs, PDG ou présidents pour valider les idées Le scénario est donc que nous voulons passer de la recherche d'un e-mail à un système partagé. Dans la leçon précédente, nous avons étudié les meilleurs modèles aux États-Unis à l'aide d'une API, puis envoyé les résultats par e-mail, ce qui est utile Mais les e-mails sont temporaires. Ce que nous voulons vraiment, c'est une source centrale de vérité qui se développe au fil du temps. Et cela peut être filtré et révisé et est accessible à plusieurs responsables. Ainsi, au lieu d' envoyer les résultats par e-mail, nous allons les stocker dans Google Sheets Maintenant, nous avons déjà une configuration de feuille de calcul appelée Passion Sports Product Research Jetons donc un coup d'œil. Voici donc notre fiche dans Google Sheets. Cela s'appelle Passion Sports Product Research. Et comme nous pouvons le voir, nous avons déjà la table ici. C'est à l'intérieur des articles de survêtement. Onglet ou feuille. Et puis à côté, nous en avons une autre, qui est la feuille Tracksuimages Vous pouvez donc les voir tous les deux ici. Et chacun a une table. Vous pouvez donc voir que dans le tableau, nous avons la requête de recherche. Quels sont les survêtements les plus populaires aux États-Unis. Nous avons un titre d'article, par exemple, sept meilleurs survêtements pour hommes, description de l'article, nos survêtements préférés pour hommes. Et si nous avançons un peu, nous pouvons voir que nous avons un lien vers l'article ici Donc, si je clique dessus et que je l' ouvre, c'est parti. se trouve que celui-ci se trouve dans Esquire, et il y a des informations sur les survêtements ou sur ce survêtement Nous avons également une date de recherche, ce qui nous permet de savoir quand cette recherche a été effectuée. Nous saurons rapidement si cela n'est pas pertinent ou non. l'onglet ou la feuille suivante, les images de survêtements, nous avons, encore une fois , la requête de recherche qui l'a exécutée, puis nous avons le lien vers une image issue de cette requête et la date de recherche Donc c'est pareil si on ouvre ça. En fait, si nous en ouvrons quelques-uns dans un nouvel onglet, jetons un coup d' œil à ce dernier. C'était donc l'article précédent. Voici une image de l'une des combinaisons de survêtement que nous avons trouvées. C'est une autre image pour une femme, un style complètement différent, évidemment, des couleurs différentes, tout. Ici, nous en avons une complètement différente. Celui-ci est plutôt coloré, non ? Voici donc les images et les recherches qui sont ressorties lorsque nous avons utilisé Tav Ce que nous voulons faire, c'est générer ces documents automatiquement dès maintenant au lieu d'envoyer toutes les recherches par e-mail, ce qui peut simplement augmenter au fil du temps. Passons donc à notre flux de travail et vous verrez exactement comment nous l' avons fait. Et nous passons à l'API de recherche de produits par e-mail. Cliquez dessus. Vous pouvez voir que nous n'avons jamais tout à fait terminé celui-ci, mais ici, vous pouvez voir que nous avons essentiellement créé une requête HTTP, créé un nœud de code pour exécuter du code afin d'en obtenir les résultats et le transformer en HTML, puis nous l'avons envoyée par e-mail. Donc, si nous revenons maintenant en arrière, je vais vous montrer ce que nous sommes sur le point de créer. Voilà donc ce que nous devons faire maintenant. Nous allons donc maintenant prendre cette même requête HTTP. Nous allons répartir les résultats sur différents éléments et les mettre dans l'une de nos feuilles , les articles Nous allons donc l'ajouter sous forme de ligne dans cette feuille. Mais en même temps, nous allons séparer les images et les envoyer sur une feuille complètement différente. Et c'est ce que nous devons créer. Revenons donc en arrière et commençons, et je vais vous montrer exactement comment nous en sommes arrivés là. Donc, si nous revenons en arrière commençons par la recherche du produit à envoyer par e-mail. Ce que nous pouvons faire, c'est le dupliquer immédiatement. Et appelons-le API de recherche de produits pour Google Sheets. Il est donc bon de dupliquer cela , car nous avons maintenant un bon point de départ. Nous pouvons donc nous en débarrasser, qui n'était là qu'à des fins de démonstration dans une leçon précédente. Et si nous y réfléchissons maintenant, nous voulons toujours la même requête HTTP. Nous ne voulons plus envoyer d'e-mails. Nous voulons vraiment nous en débarrasser. Et ce que nous voulons, c'est passer maintenant à un Google Sheets. Donc, pour ce faire, nous allons cliquer sur Plus Si je tape une feuille, nous pouvons voir qu'il existe un Google Sheet Snod Cliquez dessus et nous aurons accès à une gamme d'options. Maintenant, nous n'avons pas besoin de déclencheur. Ce dont nous avons besoin, c'est d'une action, et nous allons choisir d' ajouter ou de mettre à jour la feuille de paiement Vous allez maintenant devoir choisir votre identifiant. J'ai déjà créé un compte Google. Mais si vous n'en avez pas déjà configuré un, vous allez créer de nouveaux identifiants, en conserver deux, puis vous connecter avec Google Une fois que vous l'aurez fait, vous utiliserez le compte Google de votre choix lequel vous souhaitez stocker votre feuille. Une fois que vous aurez fait ce Clicksave, je vais le fermer. Je l'ai déjà fait. J'ai donc choisi mon compte Google Sheets. Nous choisissons une feuille dans le document. Et ici, il est écrit «   ajouter ou mettre à jour ligne » et nous voulons ajouter une Cela nous donne plus de flexibilité ultérieurement si nous voulons réellement le mettre à jour, et nous pouvons revenir sur ce même nœud et simplement modifier le paramètre. Nous allons maintenant choisir le document dans une liste. Si vous cliquez ici, vous trouverez toutes les fiches que j'ai, et dans ce cas, nous allons choisir Passion Sports Product Research. Vous voudrez donc avoir créé votre feuille avec toutes les bonnes colonnes. Donc, si je reviens en arrière, vous verrez que je l'ai déjà créé. Vous voudrez donc le configurer. Ce que je vais faire, c'est me débarrasser des lignes que j'ai déjà. Nous y voilà bien et propres. Vous voudrez donc peut-être prendre note de ces lignes que j'ai déjà. Cela devrait bien démarrer pour que nous puissions voir quand nous y écrivons du nouveau contenu. Pour en revenir à la NAN, nous choisissons un document dans une liste, et dans le document se trouvent des onglets, et dans le document se trouvent des onglets, appelés feuilles. Nous allons donc choisir parmi une liste. Vous avez la possibilité de choisir par URL, par idée ou par nom. J'aime simplement choisir dans la liste parce qu'ils sont déjà assez bien nommés. Nous pouvons donc choisir parmi une liste, et la première que nous allons faire consiste à suivre des articles. C'est ici que nous allons mapper les colonnes des données. Dans ces colonnes particulières. Nous allons mapper les données dans les colonnes spécifiques. Mais avant cela, revenons en arrière et examinons notre toile. Donc, pour le moment, cela se déclenche parce que nous ne transmettons pas les informations. Maintenant, comme nous avons plusieurs lignes d' informations en entrée, nous devons en fait diviser les informations qui entrent ici. Vous n'utiliserez donc pas ce déclencheur. Nous ne pouvons pas non plus utiliser le nœud de code que nous avons utilisé dans notre leçon précédente pour le transformer en HTML, car nous ne l'envoyons pas au format HTML. Ce sont des lignes distinctes, nous allons donc nous en débarrasser, mais nous allons toujours accepter la même requête HTTP. Donc, si nous l'exécutons rapidement, nous verrons les données qui en sortiront. Voici donc les données pour le moment. Une chose que je sais, c'est que pour le moment, nous sommes sur le point de passer au premier résultat de MX, et c'est pourquoi nous n' avons qu'un seul résultat ici. Je vais donc en faire un maximum de dix et l'exécuter à nouveau. Voilà. Nous avons donc maintenant quatre images qui sont revenues. Nous avons encore beaucoup d'autres résultats. Voici donc les articles qui vont être publiés. Donc, ce que nous voulons faire, c'est prendre chacune de ces images et chacun de ces résultats et les mettre dans ce tableau dans l'onglet correspondant. Alors maintenant, comment faisons-nous cela ? Nous aurons donc besoin d'un code. Cependant, il s'agit d'un bon exemple pour vous montrer comment nous pouvons réellement utiliser les fonctionnalités d'IA intégrées au NHN Supposons que vous ne soyez pas un développeur et que vous souhaitiez toujours pouvoir le faire. Vous savez comment effectuer la requête HTTP car elle n'était pas trop intense. Vous savez comment créer un nœud, car ce n'est pas trop intensif non plus. C'est assez simple pour une personne non technique. Mais vous ne savez pas comment diviser ces résultats pour les intégrer dans cette feuille. C'est donc là que nous pouvons utiliser l' IA et lui dire exactement ce que nous voulons faire. Donc, le moyen le plus rapide de le faire est de simplement aller ici à droite où il est écrit NH N AI. Cliquez dessus et posez littéralement la question. C'est donc la question que j'ai posée plus tôt, qui était la suivante : s'il y a plusieurs résultats, comment puis-je écrire chaque résultat d'affilée dans la feuille de calcul Alors allons-y. Maintenant, cela va réfléchir, et cela va passer par un processus de réflexion pour trouver comment le faire. Et comme il sait que nous avons déjà ces deux nœuds, il peut utiliser les informations dont il dispose déjà pour déterminer ce qui doit se trouver entre les deux afin les connecter et d'obtenir le résultat que je souhaite. C'est une grande partie de ce qui peut être fait dans ChatGPT, mais maintenant, grâce à la puissance de l'IA au sein de NN, elle fait le travail à notre place Nous y voilà. L'IA est terminée , alors voyons ce qu'elle a fait. Je lui ai donc demandé, s'il y a plusieurs résultats, comment puis-je écrire chaque résultat dans la feuille de calcul Et cela dit, je peux voir que votre flux de travail reçoit plusieurs résultats de l'API Tav, et les résultats sont actuellement, seul le premier résultat serait écrit sur la feuille Vous devez ajouter une boucle sur le nœud des éléments pour traiter chaque résultat individuellement. Ainsi, vous pouvez voir les étapes suivies, les étapes suivies, l' obtention de l'absence de détails, la recherche de nœuds, absence de détails, la suppression d'une connexion. J'ai ajouté du code, un nœud de code, connecté les nœuds. J'ai obtenu un paramètre de nœud, mis à jour les paramètres du nœud, puis j'ai validé le flux de travail. Et ce qu'il dit avoir changé, c' est qu'il a ajouté un nœud de code qui extrait le tableau de résultats de la réponse de l'API. Il s'agit donc essentiellement d'une collection de tous les résultats extraits, et chaque résultat est désormais affiché sous forme d'élément distinct avec une requête de recherche et la date actuelle. nœud Google Sheets ajoutera désormais une ligne par résultat au lieu du premier résultat, ce qui était exactement le problème que je voulais résoudre Et il indique que le flux de travail traite désormais tous les résultats de l'API Tav et les écrit une ligne distincte de votre feuille de calcul Le nœud de code transforme la réponse d'API unique contenant plusieurs résultats en plusieurs éléments qui sont transmis au nœud Google Sheets Sheets. Faites-moi savoir si vous souhaitez ajuster quelque chose, ce qui est génial, et nous pourrons réellement exécuter et affiner. Donc, avant de le faire, revenons en arrière et voyons ce que cela a fait. Ce que nous avons maintenant, c'est que nous avons toujours la requête HTTP, et nous avons toujours l'APENrow Mais si nous cliquons à l'intérieur, si nous regardons ici, nous avons en fait un nouveau nœud appelé extract results array. Double-cliquez dessus. Et voici le code. Nous pouvons donc voir l'entrée. Dans l'entrée, nous avons la requête, et l'important, c' est d'avoir des images et des résultats. Et les images sont un ensemble d'images différentes, les quatre images que je vous ai montrées plus tôt. Et les résultats sont un tas de résultats différents. Vous pouvez tout voir jusqu'à dix résultats, nous reviendrons car j'ai fixé une limite à dix. Et il se trouve que nous en avons neuf. Et ce que nous voulons faire dans ce cas c'est sélectionner chaque résultat et l'ajouter sous forme de ligne à notre document Google Donc, je n' entrerai pas dans les détails de ce code, mais essentiellement, il saisit les entrées, trouve les résultats, c'est-à-dire ceci, et fait une boucle autour de ces résultats, extrayant les différentes informations dont nous avons besoin, à savoir le titre, l' URL du contenu et la date de recherche Et il le stockera essentiellement d'une manière qui nous permettra de le sortir ligne par ligne et de l'ajouter à sortir ligne par ligne et de l'ajouter notre feuille Google Sheet Donc, si nous exécutons cela, nous verrons le résultat. Ici. Donc, sur le côté droit, nous pouvons maintenant voir que le résultat est essentiellement un certain nombre de lignes, et chaque ligne est un résultat provenant de la gauche, il n'extrait que les résultats pour le moment parce que c'est ce que je lui ai demandé de faire ici. Nous avons donc maintenant une autre ligne d'informations, et vous pouvez la voir divisée dans les colonnes de droite. Cela va figurer dans notre feuille de calcul, qui est excellente Maintenant, la façon de tester cela est que si nous allons dans notre feuille de lignes ci-jointe, vous pouvez voir qu'elle contient déjà toutes les bonnes informations Il a extrait les bonnes informations. Nous avons donc une requête de recherche extraite de la gauche. Ce seront donc les survêtements les plus populaires. Et nous avons un titre d'article , tiré d' ici, et ce n'est qu'un résultat, un exemple de résultat. Il est donc indiqué 11 meilleurs survêtements. La description de l'article, qui est la description longue contenue dans cet élément de contenu ici, l'URL, qui est l'URL de l'article et la date de recherche, qui est extraite et placée ici. Nous avons donc maintenant toutes les informations dans un formulaire qui peut être directement intégré dans notre feuille de calcul Exécutons donc cette étape et veillons à ce qu'elle figure réellement dans la bonne feuille. Donc, selon le résultat, cette ligne est ajoutée à notre feuille Maintenant, la seule façon de voir, c'est d' aller jeter un coup d'œil sur notre feuille, et vous y allez comme par magie. Il y a les lignes là, neuf rangées insérées dans notre feuille simplement par notre automatisation. 8. Comment automatiser le texte dans Google Sheets ets: Revenons en arrière et examinons notre automatisation. Alors voilà. À partir de la requête HTTP, nous extrayons les résultats et les ajoutons sous forme de ligne à notre document de recherche dans notre document de recherche dans une feuille intitulée Tracksuit Articles La prochaine chose que nous voulons faire est de sortir les images du survêtement et de nous assurer qu'elles figurent dans les lignes appropriées cet onglet de cette feuille Alors revenons en arrière et faisons-le. Essentiellement, ce que nous voulons, c'est exactement la même chose. Nous voulons qu'il provienne de la requête HTTP, et nous voulons qu'il soit ajouté exactement de la même manière, mais cette fois, nous voulons qu'il soit ajouté dans une feuille différente Donc, la chose que nous pouvons facilement faire nous-mêmes est de le prendre, de le dupliquer. Et ici, vous verrez la feuille de suivi des articles. Nous voulons qu'il apparaisse dans les images de la feuille. Et comme nous ne voulons pas les mêmes colonnes, nous allons toutes les supprimer. Et cette fois, nous pouvons dire carte automatiquement. Donc, ce que nous voulons faire c'est quelque chose exactement comme ça, mais pour notre tableau d'images plutôt que pour le tableau de résultats. Et c'est parce que ce nous voulons faire, c'est obtenir les informations d'ici, au lieu de les placer dans ce tableau dans cette feuille, nous voulons obtenir les résultats des images dans un tableau différent et les mettre dans cette feuille. Donc, encore une fois, nous pouvons le faire sans écrire code en écrivant quelque chose de très similaire. Je l'ai donc mise à jour, j'ai posé une nouvelle question à l'IA disant : S'il y a plusieurs images, comment puis-je écrire chaque image sur une ligne du même document dans une feuille différente appelée feuille d'images du survêtement Exécutons cela et voyons ce qui se passe. Voilà, l' IA est terminée. Voyons ce qu'il a dit cette fois. Voilà donc ma question. Ci-dessous, il a suivi les étapes habituelles, en ajoutant le code, etc., en ne mettant à jour aucun paramètre et en validant. Qu'est-ce qui a changé ? Il indique qu'un nœud de code de tableau d' images supplémentaire a été ajouté qui traite le tableau d'images à partir de l'API le connecte à la feuille d'images du survêtement L'URL de chaque image est désormais écrite sous forme de ligne séparée avec la requête de recherche et la date de recherche. Le flux de travail se divise désormais en deux chemins parallèles, l'un pour les articles, l'autre pour les images Le flux de travail gère désormais fois les résultats et les images de l'API Tavl, écrivant chacune de leurs feuilles respectives dans le même document Google Sheets Faites-moi savoir si vous souhaitez ajuster quelque chose. Et il est prêt à être exécuté. Donc, comme d'habitude, avant d'exécuter, voyons ce qu'il a fait. Donc, comme vous pouvez le voir ici, nous avons un autre niveau parallèle. Nous avons toujours le tableau de résultats s'ajoute à une ligne dans cette feuille, mais maintenant nous avons le tableau d'images qui s'ajoute à une autre Double-cliquez donc pour l'ouvrir. Cela fait donc à peu près la même chose. Il saisit les données. Il extrait les images de ces données, c' est-à-dire ceci, puis il parcourt et saisit chacune de ces Et chaque fois qu'il en saisit une, il ajoute simplement les informations dont nous avons besoin à diverses variables Donc, la requête de recherche, l'URL de l'image et la date de recherche, qui figurent exactement dans notre feuille, dans nos Google Sheets. Il s'agit donc simplement de choisir ce dont nous avons besoin ici. Et si j'exécute cette étape, nous pouvons voir que les lignes ont été ajoutées ici, donc une, deux, trois, quatre, cinq lignes pour les une, deux, trois, quatre, cinq images. Et il contient la requête, qui est la même à chaque fois et les résultats qui en sont ressortis, savoir les différentes images. C'est donc exactement ce que nous voulons. Alors fermons ça. Tout cela a été fait pour nous via l'IA. Aucun codage n'est nécessaire. Ces cinq éléments sont maintenant passés par ce nœud. C'est donc la partie que nous n'avions pas faite auparavant. Cela a changé pour mapper chaque colonne manuellement. est donc la première chose, et C'est donc la première chose, et on a ajouté chacune des colonnes dont nous avons besoin dans la feuille Google, la requête de recherche, qui est sélectionnée ici et mise dans le lien de l'image, qui est sélectionnée à partir d'ici, URL de l'image, puis l'a saisie ainsi que la date de recherche à laquelle elle a été sélectionnée ici et inscrite là-dedans. Et maintenant, lorsque nous exécuterons cette étape, il prendra ces informations pour chaque ligne et les placera dans notre document Google. Et voilà. Voici les informations qui figureront dans notre Google Doc, et allons-y vérifier. Et voilà, comme par magie, encore une fois, nous avons la journée de recherche à de main pour aider les chercheurs à savoir dans quelle mesure elle est pertinente. Mais surtout, pour cette requête en particulier, nous avons cinq images sur lesquelles nous pouvons cliquer sur des survêtements. C'est donc excellent. Maintenant, nous avons les deux onglets. Nous avons des informations. Nos chercheurs peuvent utiliser ces informations pour effectuer un suivi ou notre responsable du produit peut simplement vérifier celles qui correspondent à notre marque ou celles que nous souhaitons utiliser pour un développement ultérieur. Et tout a été fait automatiquement, sans aucun code, dans un format partageable et pouvant être mis à jour en permanence grâce à l'automatisation Alors maintenant c'est ton tour. Ce que je veux, c'est que vous choisissiez un défi dans votre carrière, votre entreprise ou l'un de vos projets, répétitif que vous souhaitez résoudre et que vous créiez un flux de travail inspiré ce que vous avez vu dans cette leçon, comme d'habitude. Donc des exemples pour votre inspiration. Si vous êtes chef de produit, vous pouvez utiliser un flux de travail pour stocker recherches sur les concurrents ou des comparaisons de fonctionnalités dans Google Sheets, comme je l'ai montré. Responsable marketing, vous pouvez collecter des idées de campagnes, ajouter des exemples ou des idées de marque et les stocker. Un responsable des opérations pourrait suivre les fournisseurs, les matériaux ou les recherches logistiques. Un directeur des ventes pourrait enregistrer offres de prix et le positionnement des concurrents. Un fondateur ou un responsable pourrait valider idées de produits et suivre les signaux du marché au fil du temps. Commencez très simplement et utilisez un déclencheur à la fois. Il peut donc s'agir d'un simple appel d'API, ou peut-être que vous le déclenchez vous-même, une API et une destination, comme je l'ai fait. Et une fois cela fait, vous pensez officiellement comme un constructeur d'automatisation, quelqu'un qui peut automatiser tout ce qui se passe dans son entreprise, et c'est exactement ce que vous voulez faire. J'espère que vous avez apprécié cette leçon, à bientôt. 9. Comment automatiser les invites de conception avec l'agent de conception de produit: Dans cette leçon, nous passons de la recherche de produits à l'exécution de la conception. Nous avons déjà des images de recherche pour les meilleurs survêtements aux États-Unis. Nous voulons maintenant transformer ces images de recherche en concepts de design de marque qui respectent strictement nos directives de marque. Pour ce faire, nous utiliserons un agent de conception de produit. C'est exact. C'est désormais le monde des agents de l'IA. Il s'agit d'un agent d'intelligence artificielle dont le seul travail consiste à générer des images précises à partir d'une invite fonction des règles de style qu'il reçoit. Et cet agent ne génère pas d'images tout seul. Je raisonne juste assez pour générer les instructions correctes qui seront ensuite utilisées pour modifier l'image et créer notre concept de design. Parlons du flux de travail. Le flux de travail est l'agent de conception du produit. Pourquoi l'utilisons-nous ? Nous l'utilisons pour convertir des images de recherche en concepts de design de marque, et nous voulons le faire de manière cohérente. Et les utilisations courantes des rôles particuliers que vous pourriez occuper. Les chefs de produit peuvent l' utiliser pour valider des idées, équipes marketing pour générer des visuels, les fondateurs peuvent l'utiliser pour explorer différentes directions à suivre avec les produits, et les opérations peuvent l'utiliser pour préparer l'approvisionnement en produits afin de s'assurer qu'ils correspondent à ce qu'ils recherchent correspondent à ce qu'ils Nous voici dans notre feuille de calcul de recherche sur les produits Passion Sports Et si nous zoomons un peu ici, vous pouvez voir que nous avons reçu la requête. C'est donc ce que nous avons fait pour faire les recherches. Quels sont les survêtements les plus populaires aux États-Unis ? Nous avons un lien vers une image, et c'est ce que nous avons obtenu de la recherche. J'en ai mis quelques-uns qui venaient d'autres endroits. Mais nous avons ajouté ces colonnes pour dire : Est-ce déjà une marque de sport passionné ? Parce que certaines de ces images, par exemple celle-ci, sont le concept du PDG, et l'image de marque y est déjà appliquée. Jetons donc un coup d'œil à celui-ci. Il a déjà l'air plutôt élégant et il a déjà des couleurs noir et or, et c'est ce que voulait le PDG ou la personne qui en a eu l'idée. C'est donc déjà chose faite avec la marque. Je pense qu' il ne manque que le logo. Mais pour ce qui est de la marque, c'est ce qu'elle fait, et tout n' a pas besoin d'un logo, selon les cas. Donc, si nous revenons en arrière et examinons certaines des autres, il s'agit d'une recherche que nous avons menée à partir d'une requête, voyons ce qui en est ressorti. C'est ce qui est revenu avec ces survêtements. Et ce que cela nous a appris en tant qu'entreprise, c'est que ces survêtements sont actuellement l'un des best-sellers. Cependant, nous voulons voir un concept de ce genre de chose utilisant notre marque. C'est donc là que nous voulons aller. Si nous y retournons et que nous les examinons, nous avons de nombreuses images différentes. Cela nous indique comment nous utilisons la feuille de calcul. La seule autre chose est la date de recherche. C'est la date à laquelle nous avons réellement trouvé l'information. Et vous pouvez voir certaines de ces images dire que non, elles ne sont pas marquées. La plupart d'entre eux ne sont pas marqués car nous venons de les trouver en ligne. Nous les avons trouvés grâce à des recherches, via une API, et nous voulons en tirer des concepts, mais ils n'ont pas encore de marque. Il est difficile d'imaginer à quoi ils ressembleront dans notre marque tant que nous ne l'aurons pas fait. Certains d'entre eux répondent « oui » à la marque parce que nous l'avons déjà appliquée ou qu'ils font déjà partie de notre entreprise, mais nous les incluons toujours dans les études de produits. Passons maintenant aux directives de notre marque. Pour les besoins de cet exercice, j'ai simplifié les directives relatives à la marque. Et comme vous pouvez le voir ici, nous avons cette feuille de calcul intitulée Passion Sports Product brand guidelines indiquent simplement le style masculin et le style féminin Deux colonnes ont permis de garder les choses très simples. Nous pouvons les séparer, mais pour cela, nous avons gardé les choses simples. Le style masculin dit, par exemple, le noir et le doré, remplacez tous les logos par le logo Passion Sports, optez pour une coupe ajustée et ne faites rien d'autre. C'est ce que nous voulons appliquer aux images que nous avons vues. Le style féminin est exactement le même, mais il ne montre que du noir et du rose au lieu du noir et de l'or. Nous voulons en arriver là où nous voulons passer d'une image comme celle-ci à une image comme celle-ci . Comme vous pouvez le constater, le noir et l' or sont désormais synonymes de sport passionné. Et nous l'avons généré à partir de cela. Passons à notre flux de travail et voyons comment nous pouvons le faire. Comme vous pouvez le constater, il est maintenant très utile pour le PDG ou pour n'importe membre de l'entreprise d' imaginer notre version de ce type de survêtement, et c'est ce que nous cherchons à faire Revenons à notre flux de travail et voyons comment nous pouvons le faire. Il s'agit du flux de travail. Ce que nous allons faire, c'est que pour le moment, cela se déclenche manuellement. Nous pourrions planifier cela pour que cela se produise tous les jours ou pour que cela se produise lorsqu' il y a quelque chose de nouveau dans le document de recherche. Mais ce qu'il fera, c'est qu'il lira le document de recherche. Si l'image doit être personnalisée, elle sera transmise à notre agent, qui fera le travail. Maintenant, dans notre agent, notre agent est constitué d' un cerveau qui est le modèle de chat, ChatGPT C'est ce qu'il va utiliser pour raisonner, réfléchir et déterminer ce qu'il doit faire ensuite pour s'assurer qu'il peut utiliser uniquement le langage naturel, les instructions que nous lui donnons dans l'agent pour générer une invite. La mémoire, en général, aurait un peu de mémoire. Selon ce que nous faisons, nous devons parfois ajouter mémoire dont nous pouvons nous souvenir à chaque course, et qui peut également apprendre. C'est le concept de machine learning, mais dans ce cas, c'est assez simple. Nous n'avons joint aucun souvenir. Outil. Un outil est généralement ce qu'il utilise pour déterminer ce qu'il doit ou ne doit pas faire. Par exemple, dans ce cas, il utilise les directives de la marque. Il les lit pour déterminer ce qu'il doit faire ensuite. Et à l'intérieur se trouve une invite et nous y reviendrons plus loin. Une fois cela fait, il fera une requête HTTP pour obtenir l'image, la bonne image, à partir de la feuille de calcul Il y a un petit code dont vous n'avez peut-être pas besoin, mais j'en ai besoin car j'ai stocké certains de mes fichiers sur Dropbox et le type MIME change sur Dropbox pour diverses raisons Plus important encore, nous passerons de cette requête HTTP via le code à ce nœud d' édition d'image. Et cela nous permettra d'utiliser à nouveau ChatGPT spécifiquement pour modifier nos concepts de design et créer un concept de design de marque conforme directives de la marque À la fin, nous les téléchargerons notre dossier de concepts de design dans Dropbox. Nous aurions pu utiliser Google Drive ou autre. Je trouve juste que Dropbox est beaucoup plus facile à configurer, mais vous pouvez également l'utiliser. Passons en revue les étapes expliquant exactement comment nous l'avons configuré. Donc, la première chose que nous faisons, comme d'habitude, est de créer Workflow. Je vais l'appeler concept de design de produit. Et voici notre agent. En travaillant de gauche à droite, la première chose que nous allons faire est récupérer notre feuille Google Sheet. Et ce que nous voulons faire, c'est obtenir une ligne de la feuille. Et nous sommes déjà connectés à notre compte Google Sheets. Nous allons trouver la feuille dans les documents. C'est exact. Dans notre liste de documents, nous allons trouver des recherches sur le sport passionné. Et l'onglet que nous voulons voir apparaître sur les images des survêtements. Nous n'allons pas lire d'articles. Nous allons nous baser sur les images, et c'est tout ce que nous devons faire pour y parvenir. Assurons-nous que cela fonctionne. Cela fonctionne bien. Des informations sont sorties. Mettons-le un peu sur le côté pour voir ce que nous faisons. Une fois que nous l'avons obtenu, nous pouvons alors déclencher notre agent, qui prendra des décisions sur ce qu'il faut faire. Donc, si nous cliquons ici, et que nous voulons AI Agent. Mais l'agent AI a quelques informations. Nous obtenons un message utilisateur pour une invite, et nous avons également la possibilité d'ajouter des options ici. Maintenant, un message utilisateur est généralement nécessaire lorsque l' entrée va changer, donc le message que nous mettons ici va changer au fil du temps, selon le cas. Par exemple, nous pouvons parfois lui demander de rechercher des survêtements sur l'image. Parfois, vous pouvez lui demander de rechercher des t-shirts dans l'image ou des choses comme ça. Et nous pouvons changer cela de manière dynamique en ne modifiant rien, nous n'en avons donc pas besoin. Nous allons donc le définir comme indiqué ci-dessous, et nous allons le modifier car cela nécessite toujours quelque chose. Je ne le dirai pas pour réparer. Je vais le définir sur expression, puis nous le mettrons simplement comme vide. Mais ce dont nous avons besoin, c'est d'une invite cohérente, d'un message au LLM pour discuter avec GPT de manière Et ce que nous allons faire, c'est ajouter ce que l'on appelle un message système. Un message système est utilisé chaque fois que nous voulons simplement que la même invite soit systématiquement utilisée encore et encore. Donc, dans cet agent d'IA, c'est l'agent que nous allons vraiment rassembler pour déterminer exactement ce qu'il faut faire. Et pour le moment, je vais m'en tenir à cela, et j'y reviendrai. Je vais d'abord ajouter ce dont il a besoin pour faire son travail , puis nous reviendrons et nous rédigerons l'invite et le message système. Je vais cliquer sur Enregistrer. Maintenant, comme je l'ai déjà dit, vous avez le cerveau, qui est le modèle de chat, la mémoire de l'outil. Je vais donc ajouter le modèle de chat, et nous allons utiliser ChatGPT, donc c'est une IA ouverte Cliquez sur Modèle de chat. Nous allons en utiliser quatre, et nous allons utiliser la version 4.1 mini. La raison en est que je l'ai testé et je sais que cela fonctionne. S'il n'est pas cassé, n'essayez pas de le réparer. C'est exactement ce que nous avons ici. Et nous allons laisser tout le reste pareil et en sortir. Maintenant, c'est le cerveau de l'opération, le LLM ou essentiellement, c'est ce qui se cache derrière ChatGPT Vous pourriez imaginer que c'est l'interface dans laquelle vous tapez habituellement pour entrer dans ChatGPT, mais c'est la partie du modèle GPT qui se laquelle vous tapez habituellement pour entrer dans ChatGPT, trouve dans les coulisses De la mémoire, nous n'en avons pas besoin parce que nous n'allons nous souvenir rien entre les courses. Maintenant, en termes d'outils, ce que nous allons faire, c'est obtenir directives de notre marque et les utiliser comme outil pour décider de la marche à suivre, manière de créer notre concept de design. Encore une fois, nous voulons utiliser Google Sheet. Maintenant, comme il s'agit d'un outil, il nous demande si nous voulons définir automatiquement ou manuellement la description de ce qu'il fait. J'aime sélectionner le set manuellement, puis cela nous donne une belle description de ce que nous voulons faire exactement, à obtenir des lignes dans la feuille dans Google Sheets, et c'est exactement ce que nous voulons. La ressource est une feuille dans le document, encore une fois, et nous recevons à nouveau des lignes d'une liste. Cette fois, nous allons choisir les directives de la marque. C'est ce que nous voulons. Et à l'intérieur, il y a différentes feuilles. Nous allons choisir les directives relatives aux survêtements. Et c'est tout ce dont nous avons besoin. Nous avons maintenant un agent qui va utiliser un modèle GPT pour être le cerveau de l'opération Et en tant qu'outil, il va obtenir les directives de la marque à partir d'ici. Ces deux-là, nous avons vérifié qu'ils fonctionnent, et cela fonctionne lorsqu' ils sont exécutés par l'agent. Assurons-nous de pouvoir retrouver notre rang. Nous pouvons cliquer avec le bouton droit de la souris et cliquer sur X Étape aiguë. Et nous pouvons voir que cela obtient la ligne avec succès si nous entrons à l'intérieur. Nous pouvons voir que cette information est style de combat masculin, un style féminin. Excellente. Maintenant, nous pouvons retourner voir notre agent. L'essentiel du message du système est de déterminer ce que nous voulons qu'il fasse. Et c'est essentiellement le pouvoir de l'agent. Il s'agit d'une invite en langage naturel que nous pouvons coller indiquera exactement ce que nous voulons qu'elle fasse avec le cerveau et avec les outils. Je vais recevoir l'invite que j'ai créée plus tôt, puis je vais expliquer exactement ce que nous allons faire. Nous avons maintenant le message de notre système. On peut vraiment ouvrir ça. Zoomez. Et ce que nous avons ici, c'est un message qui indique à l'agent exactement de quel type d'agent il s'agit et ce qu'il doit faire. Vous générez une seule promo utilisée pour modifier l'image du concept de conception d'un produit. Les données saisies sont les directives relatives à la marque, qui sont fournies via l'outil Google Sheet connecté. Instructions, sélectionnez le texte correct dans les directives de la marque à l'aide de la colonne « Style masculin ». Afficher exactement une phrase en texte brut. Et voici le texte brut. Localisez les combinaisons de survêtement sur l'image, modifiez les couleurs des combinaisons de survêtement en fonction du style exact du texte. Maintenant, chaque fois que vous trouvez quelque chose entre ces crochets, l'agent sait très bien qu' il s'agit d'un espace réservé Il va mettre ici le texte de style exact qu'il a trouvé dans les directives de la marque. En fait, nous dirons : localisez les survêtements sur l'image, changez les couleurs des survêtements en noir et doré, remplacez les logos par un logo de sport passionné, adaptez-les à une coupe ajustée, ne faites rien d'autre. En fait, j'aurais pu prendre le soin de ne rien faire d'autre et le confier à l'agent, mais il est resté dedans. Maintenant, cela indiquera de localiser le morceau se trouve sur l'image, de changer les couleurs du survêtement en noir et doré, changer le logo et tout ce qui figure dans directives de la marque. Ensuite, passez à travers. N'ajoutez pas d'explications, mise en forme de Jason ou de texte supplémentaire. Et nous ajoutons que, parce que ce sont des choses qui se produisent couramment avec les agents, vous leur dites le contraire si vous ne leur dites pas le contraire. Par exemple, si vous utilisez ChatGPT, vous constaterez probablement que si vous envoyez un message lui demandant de faire quelque chose, parfois il inclut d'autres choses, agents utilisent le GPT en arrière-plan, mais ils ont le même C'est vraiment un garde-fou pour éviter cela. Si le texte de style requis est absent, produisez une chaîne vide. Il s'agit vraiment d'une gestion des exceptions, juste pour s'assurer qu'il peut y avoir un cas où le texte de style est manquant. Et il y en a encore beaucoup d'autres que nous pourrions ajouter, mais cela a été testé. Ce format a été testé et quoi ? Je vais juste rester simple. Ce que cela va faire, c'est qu'il va prendre cette entrée avec un lien image. Cela s'exécutera pour chaque ligne de la feuille de calcul précédente, puis il exécutera ces instructions pour générer une invite, et cette invite contiendra les instructions pour modifier des aspects de cette image tels que la couleur, le logo, etc. Cool. C'est ça. Maintenant, ce que nous pouvons faire, c'est exécuter cette étape et vérifier quelle invite s'affiche. En fait, pourquoi ne pas en sortir pour voir le flux jusqu'à l'agent ? Ensuite, il suffit de cliquer avec le bouton droit de la souris et d'exécuter l'étape. Voilà. Vous voyez qu'il fonctionne, il parle au modèle GPT. Il court pour obtenir les lignes dont il a besoin. Maintenant, il sait quoi faire, et il parle à l'agent. Et il continue jusqu'à ce qu'il obtienne toutes les informations dont il a besoin. Je vais faire des allers-retours avec le modèle de chat pour déterminer quelle est la meilleure chose à faire, obtenir les lignes dont il a besoin, et le tour est joué. Cela semble avoir fonctionné. Voyons voir ce qu'il en est ressorti. Si je regarde maintenant le JSON, vous pouvez voir que nous avons un, deux, trois, quatre, cinq, six, sept, huit éléments de sortie. Localisez les combinaisons de survêtement sur l'image, changez les couleurs des combinaisons de survêtement en noir et doré, remplacez les logos par le logo Passion Sports, adaptez-les à la coupe ajustée et ne faites rien d'autre. Et ils disent tous à peu près la même chose, car dans ce cas, à ce stade de l'agent, il ne fait que générer une seule invite, mais il suit les directives de la marque. Et comme les directives de la marque sont les mêmes, et j'ai dit ici qu'elle utilise la colonne style masculin, alors elle produit vraiment le même résultat. Il s'agit de localiser les survêtements sur l'image , puis de changer les couleurs des survêtements comme indiqué ici, ainsi que le logo, qui figure dans les directives de la marque. Et comme nous l'avons dit, cela n'a rien ajouté à cela. Cela fonctionne très bien et cela a généré le message 10. Comment automatiser les images et les concepts avec l'agent de concept de conception de produit: Nous savons maintenant que cela fonctionne. La prochaine étape consiste vraiment à récupérer les images afin que nous puissions les modifier pour cela. Nous allons faire une requête HTTP, et dans cette requête HTTP, nous allons revenir en arrière et récupérer l'URL de ce qui a été transmis depuis la feuille, et ce sera le lien vers l'image. C'est ce que nous allons récupérer. Nous n'avons pas besoin d'authentification, mais nous devons configurer pour qu'il génère réellement un fichier image à partir de ce lien. Et pour ce faire, nous ajoutons une option ici. Et l'option est que nous avons besoin d'une réponse, le format est un fichier et le champ de sortie est une donnée. Ce qu'il fait, c'est qu'il va prendre ce lien d'image, qui sera l' URL qu'il va obtenir. Il va appliquer la méthode get, puis créer un fichier, et ces fichiers auront les données de nom. Passons à l'étape suivante. En fait, exécutons cette étape, assurez-vous que cela fonctionne. Et voilà. Ce que cela a fait, c'est qu'il a maintenant ce lien image et généré ces bits de données, il y en a un. La prochaine chose que nous devons faire, ce qui n'est pas nécessairement dans tous les cas, mais dans ce cas, c'est le cas, c'est parce que j'ai des fichiers provenant de Dropbox Ils perdent parfois leur type MIME, qui correspond essentiellement aux extensions de fichiers Vous avez des fichiers PNG. C'est le type de fichier, en fait. Si vous avez des fichiers PNG, fichiers JPEG ou différentes sortes d'images, lorsque vous importez une Dropbox, cette extension est perdue à cause de la façon dont Dropbox génère le lien et génère le fichier. Ce que je vais faire, c'est utiliser du code pour le configurer. Nous allons choisir, ajouter l'élément de code. Nous allons choisir JavaScript, agréable et facile. Ici, il suffit remplacer par le code que j'ai créé plus tôt. Cela signifie essentiellement que nous allons retirer un objet. Cette entrée en dollars permet de saisir l'article suivant, et il en retirera un article fois à partir de là Et pour chaque élément, il va sortir définir le type de données binaires sur images PNG, et le nom du fichier sur image point png. De cette façon, c'est essentiellement une façon de dire que le fichier est au format PNG. Exécutons-le. Voilà. Donc, pour chaque binaire, nous pouvons le trouver ici. Et ce n'est pas visible pour le moment, mais il est normal que parfois ces images ne soient pas visibles sous cette forme Donc, pour le moment, il est dit d' exécuter une fois pour tous les articles. Cela signifie qu'à un moment donné, il va le faire pour tous les éléments de la liste, le configurer pour qu'il s'exécute une fois pour chaque élément, nous donne un peu plus de contrôle sur chaque exécution. Et je vais exécuter cette étape maintenant. Et voilà. Maintenant, vous pouvez voir que c'est fait pour tous les éléments et que ce n'est toujours pas visible Mais il a fonctionné pour chacun des articles. Et il n'y a pas de quoi s'inquiéter. Nous verrons si cela fonctionnera. Vous pouvez le télécharger et simplement vérifier. Il a téléchargé le bon article, et c'est le cas. Maintenant que nous l'avons fait, nous pouvons être sûrs que le fichier et le type MIME sont correctement définis sur PNG C'est très bien La prochaine chose à faire est donc de modifier réellement l'image. Alors surprise, surprise, nous allons récupérer un nœud d'édition d'image, créé par OpenAI Donc, si vous cliquez sur Open AI puis vous recherchez Modifier l'image, c'est parti. À ce stade, vous aurez besoin d'un compte AI ouvert. La façon de le faire est, comme d'habitude, d' accéder aux informations d'identification. Pour la plupart des nœuds, vous utiliserez probablement par défaut ces crédits d'IA ouverts gratuits NAN. Et cela peut fonctionner pour ChatGPT dans certains cas, cela peut fonctionner ou non, mais généralement, cela fonctionne pour Mais pour des choses comme l'édition, parce que cela utilise leur API et qu'ils veulent en fait que vous payiez une petite somme pour cela, cela peut vous obliger à créer un compte. Si c'est le cas, vous aurez probablement besoin d'environ 5$, quelque chose comme ça, très peu. Et comme d'habitude, il suffit de créer de nouvelles informations d'identification. Vous devrez récupérer votre clé d'API saisir ici et cliquer sur Enregistrer et fermer. Si vous ne savez pas comment vous y prendre, la façon dont cela fonctionne est que vous vous en allez aussi. Vous pouvez accéder à ChatGPT et vous pouvez dire comment exécuter le nœud Edit image depuis NN en utilisant un compte AI ouvert Pensez-y, et il devrait vous donner toutes les étapes dont vous avez besoin pour le faire. De plus, si vous souhaitez configurer un compte AI ouvert pour utiliser leur API, suffit d'en informer Track GPT, il vous suffit d'en informer Track GPT, qui vous indiquera les étapes à suivre J'ai demandé : comment configurer un compte AI ouvert ? Je dois utiliser l'API pour un nœud d'édition d'image. Ensuite, il vous guidera à travers les étapes. Vous devez essentiellement créer un compte, aller sur ce lien, vous inscrire, et cela ne prend que cinq à 15 minutes. Mais une fois qu'il vous aura identifié, et oui, il n'en a pas besoin, il vous configurera. Mais en gros, vous devez ajouter la facturation. J'ai investi 5$ pour le moment. J'espère que le prix restera le même. Créez une clé d'API, qui n'est qu'un long nombre. Vous allez le copier, vous l' ajouterez à NAN, vous reviendrez. Et vous allez l'ajouter à NAN ici et cliquer sur Enregistrer. Ensuite, vous pourrez utiliser le nœud Modifier l'image. N'oubliez pas que cela prend parfois de cinq à 15 minutes parce qu'ils ont besoin de vous. Je ne sais pas pourquoi ils ont besoin de vous, mais Open AI a décidé de vous identifier Assurez-vous que vous êtes bien la personne que vous prétendez être avant d'utiliser l'API. Il suffit de suivre les instructions. ChatGPT est votre meilleur choix en cas de doute Vous avez donc configuré votre compte AI ouvert et choisi cette option La ressource est alors une image. Vous devez modifier l'image, laissez-la sur GPT Image one. Et voici le message. Cela indiquera à Edit image exactement ce qu'elle doit faire. Et cela est généré par l'agent. Ce que vous voulez faire, revenez au schéma, vous verrez que la sortie est arrivée, et ce que vous allez faire, c'est extraire cette sortie. Vous pouvez extraire ce résultat directement de l'agent AI. Mettez-le dedans et vous verrez que le message s'affiche, localisez les combinaisons de survêtement sur l'image, changez les couleurs des survêtements en noir et doré, et remplacez les logos par un logo de sports passionnels, etc. Il génère une image basée sur l'utilisation de données. C'est le binaire qui est apparu. Data est le nom de ce binaire. Nous allons laisser ça pareil. J'ai tout laissé pareil. Je vais générer une image par image qui arrive. J'ai laissé celui-ci 24 par un oh 24. Vous pouvez certainement jouer avec ceux-ci une fois que vous les avez fait fonctionner. Et j'ai laissé la qualité automatique, et j'ai laissé le format de sortie au format PNG parce que c'est ce que c'est. Exécutez cette étape maintenant. Ce bit peut prendre un certain temps. Il va en fait vers le cloud. Il va envoyer chacune de ces images, puis il va générer une nouvelle image en fonction de cette invite. OK, le nœud d'édition d'image est terminé et il est indiqué : «   Fichier image ou mode non valide pour l'image 1 ». Vérifiez votre fichier image si vous pensez qu'il s'agit d'une erreur. Quelque chose ne va pas avec la retouche d'image. Voyons ce que c'est. Open AI vient simplement signaler un fichier image ou un mode non valide pour l'image 1. Vérifiez votre fichier image. Si vous pensez qu'il s'agit d'une erreur. Contactez-nous à l'adresse help.open.com, la demande Je ne sais pas ce que cela pourrait être. Je vais enquêter et partir de là. La première chose à faire chaque fois que cela se produit est de regarder les images qui s' affichent et de voir quel pourrait être le problème. OK, j'ai résolu le problème, et nous sommes prêts à partir. Ce qui s'est passé, c'est que dans notre fichier Google Sheet, j'ai saisi la mauvaise URL . Par conséquent, nous avons eu un problème car l'URL n'était pas correcte et n'avons pas pu récupérer l' image, l'une des images. Je l'ai testé avec un, et il est passé jusqu' au bout, et nous pouvons voir que cela fonctionne. Maintenant, ce qui est intéressant ici, c'est que, comme vous pouvez le voir, c'est complètement en noir et or maintenant. Si on zoome un peu, c'est vraiment sympa. Nous pouvons maintenant voir une visualisation de notre concept de design. Ce que nous voulons faire maintenant, c'est télécharger sur Dropbox, et nous allons maintenant poursuivre notre flux de travail et ajouter l'élément Dropbox. Pour cela, bien sûr, nous cliquons sur notre signe plus, trouvons Dropbox. Et ce que nous voulons faire, c'est vous demander de télécharger un fichier. J'ai déjà configuré mon compte Dropbox, configurez-en un vous-même ou vous pouvez simplement déposer le fichier ailleurs. Mais pour les besoins de cette démonstration, procurez-vous un compte Dropbox. La source est le fichier comme d'habitude, puis nous allons simplement saisir le chemin d'accès à notre dossier, et je vais le récupérer sur Dropbox. Il suffit de le mettre ici. J'ai retiré le pourcentage de 20, qui représente un espace. Et puis pour le nom du fichier, je vais en fait créer le nom de fichier partir de quelques variables. Donc, la façon dont je le fais habituellement est de retourner au schéma, regarder en bas pour trouver ces variables et cet élément de contexte, et nous avons différentes choses. J'aime généralement utiliser le présent, qui est la date ou l'horodatage. Parce que c'est unique, il change à chaque fois que je fais une course, et de cette façon, je peux voir où se trouve un nouveau fichier. Nous allons revenir au schéma, cliquer sur les variables et sur le contexte, et je vais le nommer avec maintenant l'horodatage actuel, supprimant les espaces Et puis j'ai mis l'extension de fichier et un .in entre les deux, bien sûr Le nom du fichier sera le point d' horodatage PNG, ce qui est excellent Ensuite, cliquez sur ce commutateur de fichier binaire, et le champ doit être constitué de données. Il va juste récupérer les données d'ici. Il va récupérer l'objet d'ici, appelé donnée. s'agit du champ binaire d'entrée, Il s'agit du champ binaire d'entrée, comme indiqué ici, contenant le fichier à télécharger. Une fois cela fait, cela récupérera essentiellement le fichier que nous avons obtenu depuis notre nœud Modifier l'image et téléchargera sur Dropbox au bon endroit. Si nous exécutons cette étape, est simplement téléchargée, et nous pouvons voir le résultat ici. Il indique que le chemin du fichier, si nous zoomons un peu, sera celui-ci, soit 2025, 12, 1915 37. Si nous y retournons, c'est là. Si on clique dessus, c'est l'image. Cela a été transféré directement à Dropbox. C'est excellent. Cela prouve que notre flux de travail fonctionne comme prévu. Si nous faisons un zoom arrière, il s'agit l'ensemble de notre flux de travail l'agent AI UD travaillant de bout en bout. Si je garde cela, je vais l'appeler créateur de concepts de conception de produits, qui est un agent, et cela lui donnera un meilleur nom, car ce n'est pas le concept lui-même, c'est le créateur du concept. Vous pouvez donc voir cela comme un membre de votre équipe qui prend réellement une idée de recherche, certaines directives de marque en utilisant un agent de prompteur Ensuite, il le convertit en un vrai fichier, le modifie et le télécharge où vous le souhaitez Et cela fonctionne de bout en bout maintenant. Voilà. Maintenant c'est ton tour. Ce que je veux que vous fassiez, c'est réfléchir aux situations dans lesquelles vous avez une ou plusieurs décisions basées sur des règles dans votre organisation où vous ne voulez pas nécessairement que ce soient des règles tout le temps, où vous pourriez avoir un agent ou si vous le considérez comme un coéquipier qui fait le travail et encore, et cela éliminerait certaines frictions , où vous ne voulez pas nécessairement que ce soient des règles tout le temps, où vous pourriez avoir un agent ou si vous le considérez comme un coéquipier qui fait le travail à votre place encore et encore, et cela éliminerait certaines frictions dans votre traitez-le et automatisez-le. Par exemple, pour un chef de produit, vous pourriez standardiser la création visuelle de concepts de la même manière que nous avons des images conceptuelles responsable marketing, vous pouvez l' utiliser pour assurer la cohérence visuelle des campagnes en appliquant certains concepts de campagne à chaque campagne marketing. Si vous êtes fondateur, vous pouvez créer des concepts très rapidement pour tout, quel que soit l'endroit où vous vous développez. Un responsable des opérations pourrait créer des visuels pour les fournisseurs, des briefs qui pourraient être envoyés automatiquement aux fournisseurs en fonction de n'importe quel produit Et une équipe créative pourrait générer des retouches d'image non seulement pour les concepts, mais aussi pour les images réelles à chaque fois, exactement de la même manière, en utilisant directives de la marque ou les directives de votre choix Commencez modestement, commencez par une règle, commencez par un agent, et cela vous donnera un résultat sur lequel vous pourrez compter. Et j'espère que vous pouvez maintenant voir à quel point les systèmes Gentic sont vraiment puissants et constituent un moyen puissant, fiable et flexible de faire tout ce que vous voulez et de l'automatiser rapidement 11. Images de produit de marque générées par l'agent de conception de produit: Pour vraiment comprendre le pouvoir de l'agent de conception de produits, nous devons voir ce qui s'est passé en termes de prise d'images de recherche et de création de nos concepts de conception de produits avec notre marque. Voici donc notre feuille de calcul avec les éléments de recherche. Ce que j'ai fait, c'est que j'ai ouvert tous les articles de recherche portant la marque « Non », et nous allons voir comment notre créateur de concept de produit les a marqués. Nous sommes essentiellement passés de ceci à cela. Voici une image. Comme vous pouvez le voir, il s'agit de l'image originale. Maintenant tu peux les voir. Ils ont le logo. Maintenant, il y a quelque chose à voir avec l'orthographe. Lorsque vous utilisez quelque chose en rapport avec les LLM, ils n'ont pas réussi à conserver le même texte pour le moment, ou ils ont peut-être des raisons de le modifier pour des raisons liées au droit d'auteur, et ils pensent que nous utilisons la marque de quelqu'un d'autre Mais c'est notre marque. Ça ne s'écrit pas passion de la même façon, mais comme vous pouvez le constater, belle qualité là-bas C'est le remplacer par du noir et du doré, tout comme notre charte de marque, Logo. Ça a l'air vraiment bien. Sur la gauche, vous pouvez voir comment c'était avant, après, appelez-moi biaisé, mais je sais lequel je préfère. C'est donc le premier. Ensuite, nous avons ceci, qui est le haut et le bas. Voyons comment le nôtre s'est terminé. Alors voilà. Encore une fois, cela s'applique à l'image de marque. Cette fois, l'orthographe est correcte. Il y a un joli logo à la place de ce logo, et il a conservé et maintenu l'arrière-plan un peu plus fluide. Encore une fois, comme nous n'avons pas défini explicitement la taille de l'image, elle l'a légèrement recadrée, mais il est facile de remédier à ces La suivante, une de mes préférées. C'était donc l' avant et après notre image de marque, c'est l'après. Cela a donc tout changé pour le noir et l'or. Il a remplacé le logo. Eh bien, il a remplacé un logo, mais malheureusement, il a quitté le Nightti Je l'ai déjà utilisé et il a réussi à le remplacer. Donc, si nous y retournons, jetez-y un coup d'œil. Oui, nous pouvons voir ici qu'il l' a déjà remplacé par un P et qu'il a remplacé le tick Nike passion, puis cette forme, qui a vraiment l' air plutôt cool. L'apparence du modèle a même été améliorée, ce qui est un avantage supplémentaire. Vient ensuite cette publicité pour les meilleurs survêtements de football de 2025, style, confort et performance avec un gars qui joue au ballon de football Nous sommes donc passés de cette image de recherche à concept de design. Encore une fois, elle est légèrement ajustée, mais l' important, encore une fois, c'est que l'orthographe est incorrecte, mais vous pouvez voir cela l'a remplacée par du noir et du doré, ajustement assez proche. Les couleurs de ses baskets ont même été modifiées en conséquence, ce qui nous permet de zoomer un peu dessus. Encore une fois, cette apparence peut même changer les choses , mais tout est bien coordonné. Et une fois que nous avons déterminé les tailles , cela semble vraiment beau, et cela semble être le genre de produit avec lequel vous pourriez faire de la publicité et attirer des clients Voilà un joli concept de design pour notre survêtement. Ensuite, nous avons les femmes. Il s'agissait donc d'utiliser des couleurs masculines sur les images des femmes. Donc, quand je parle de couleurs pour hommes, ce sont les couleurs qui ont été spécifiées spécifiquement pour les hommes, et nous verrons à quoi cela ressemble. Donc, avant de faire des recherches sur l'image, voici notre concept de design. Je trouve que ça a l'air vraiment bien. Elle est vraiment belle dans le noir et doré là-bas. Encore une fois, il a même changé les chaussures pour les assortir. Cela a changé chaque élément en noir et doré. Donc, sauf pour une raison ou une autre, je ne sais pas pourquoi, peut-être parce qu'il était légèrement hors écran, mais vous pouvez voir que cette image a maintenant un logo, et elle est en noir et or. Vous pouvez voir que celui-ci a maintenant remplacé le logo. Tout est en noir, mais l'or est conservé uniquement pour le logo. Et ce sont des détails que nous pourrions modifier dans les directives de style de notre marque ou dans notre message. Vous pouvez également voir qu' une chose à noter est l'ajustement. Donc, si vous regardez ici, nous avons dit élégant, et donc cette coupe est beaucoup plus élégante, et cela a légèrement changé son look également, ce qui est intéressant Et puis le dernier est celui-ci ici sur la gauche, légèrement hors écran. Nous devons changer la taille de l'image, mais cela a complètement remplacé le logo, a rendu noir et doré, et ça a l'air vraiment intelligent. Je pense que je pourrais même en acheter un. Et pour cette image, c'est tout. Je dois donc dire que je suis vraiment content de ce qui a été fait. Je pense que cela a fait un excellent travail avec un minimum d' efforts pour prendre des images de recherche, puis les transformer en concepts de conception de produits avec notre propre marque, notre propre logo, les couleurs que nous avons indiquées et la polyvalence notre agent d'IA une fois que nous avons apporté quelques modifications pour le rendre encore plus détaillé. 12. L'agent de planification de projet - Introduction: Leçon, nous allons automatiser la création d'un plan de projet de haut niveau prêt à être utilisé dans un outil mondialement reconnu tel que être utilisé dans un outil mondialement reconnu Jira pour la planification de projets Nous allons donc utiliser une feuille de calcul contenant les détails des projets à venir et des idées de projets, puis nous transformerons chaque ligne en un plan de produit professionnel prêt pour Jira à l'aide d'un agent d'intelligence artificielle C'est donc là que les agents d'IA brillent vraiment en prenant des décisions basées sur des connaissances du monde réel la même manière que le ferait un chef de projet. Parlons donc de notre flux de travail. Le flux de travail est le flux de travail de l'agent du responsable de la planification de projet . Et pourquoi nous l'utilisons, nous l'utilisons pour transformer des idées de projet en plans prêts à l'emploi pour Jira en utilisant la bonne approche de livraison utilisations courantes des différents rôles consistent à transformer les idées en épopées ou en phases, choisir la bonne méthodologie de gestion de projet comme Agile ou Waterfall, gagner du temps dès le départ lors de planification et à réduire les erreurs de planification Passons en revue le scénario. Le scénario est donc que nous voulons obtenir le bon plan de projet en bon plan de projet fonction du type d'idées de projet que nous avons. Donc, si nous commençons par cette feuille de calcul, qui contient des plans de projets de sports passionnels, il existe deux types de plans différents ici Vous pouvez donc voir que tout a un titre de projet, un type de projet, un objectif, les principales caractéristiques du projet, les contraintes de livraison, donc les choses que nous devons absolument faire, puis des objectifs de performance de qualité. Ainsi, par exemple, Passion Sports AI Track suit 2026. C'est le nom du projet. Le type de projet, c'est pour les vêtements. Il s'agit donc d'un projet vestimentaire. Nous devons donc créer des vêtements. Et l'idée, c'est l'objectif du produit, ce que nous voulons faire, c'est créer un survêtement élégant pour homme pour le marché britannique avec la marque Passion Sports. raison des contraintes de livraison, il doit provenir de Chine au meilleur prix possible, lancé le plus rapidement possible et être de haute qualité Donc, comme vous pouvez le constater, le langage est assez vague. C'est le genre de chose qui, si vous comprenez ce que signifie la haute qualité, vous saurez quoi faire. Mais à part ça, vous devez vraiment faire quelques recherches. Tu sauras de quoi tu parles. Objectif de qualité et de performance. Il doit avoir un toucher haut de gamme, coutures durables et une taille uniforme Encore une fois, le langage est assez vague et nécessite une certaine connaissance du produit pour bien faire les choses. Et puis le projet suivant s'appelle Passion Is Also Passion Sports, et c'est le site web de la Premier League. Le projet est un site Web, et l'objectif est de créer un site Web de football britannique de premier plan couvrant la Premier League. La principale caractéristique est que tous les éléments attendus par les fans de football , tels que les matches, résultats, les classements, les comptes rendus de matchs, images et les meilleurs moments des vidéos doivent figurer sur ce site Web. Et les contraintes de livraison devraient être basées sur le cloud. Il doit être lancé avant le premier jour de la FA Cup. Il doit être doté d'un support FACAP et être évolutif pour le trafic des jours de match C'est donc à peu près le plus grand tournoi du Royaume-Uni. Il va donc y avoir beaucoup de trafic. Encore une fois, cela nécessite des connaissances du monde réel pour savoir quel type de trafic cela pourrait entraîner pour savoir ce qu'est le FACUP, ce genre de choses Vous ne pouvez pas simplement utiliser certaines règles pour déterminer comment procéder. Objectifs de qualité et de performance, le chargement de la page doit être inférieur à 2,5 secondes et l'expérience utilisateur doit être la meilleure de sa catégorie. Encore une fois, une connaissance du projet est nécessaire. Nous voulons donc passer de cela à une liste essentiellement de choses à faire de haut niveau, à un plan de projet, et tout cela uniquement à partir de ce texte, qui est entièrement un texte en langage naturel. Ce que nous voulons, c'est des choses qui ressemblent à ça. s'agit donc d'une sorte de chronologie, Il s'agit donc d'une sorte de chronologie, mais son format est similaire à celui d'un graphique Gan, essentiellement une liste de phases de haut niveau, puis des dates ou une chronologie indiquant le temps que cela prendrait. Vous pouvez donc le voir là-bas, c'est assez familier. Cependant, cela concerne un style de projet, auquel je vais revenir, et l'autre style est littéralement une liste de ce que nous appelons des épopées Ce sont donc de grandes fonctionnalités, de grandes histoires. Ils apparaissent donc dans un format complètement différent. La question est donc de savoir comment décider quel format et qu'est-ce qui nous guide dans quel format ? Cela nous amène donc à différents styles de gestion de projet. Il existe donc deux styles de gestion de projet clés et bien connus. Le premier est agile, connu sous le nom de style adaptatif. Et cela a du sens lorsque le projet, par exemple, pour des projets numériques, est susceptible de changer, lorsque vous souhaitez apprendre et vous améliorer au fur et à mesure. Et un exemple pertinent est la création d'une nouvelle fonctionnalité de commerce électronique ou d'un nouveau site Web, voire d'un outil interne où vous souhaitez obtenir des commentaires de manière cohérente, ou vous souhaitez prendre en compte les commentaires manière itérationnelle, puis modifier et mettre à jour votre produit en fonction Et cela peut être dû à l'environnement, au marché ou aux commentaires des utilisateurs. Et puis les plans agiles deviennent généralement des épopées, comme je vous l'ai montré, puis les épopées sont de grands articles, de grandes histoires Créez une liste de ces produits, ils formeront ce que l'on appelle un backlog de produits, et vous pourrez itérer vos cycles de livraison Ainsi, de temps en temps, généralement pendant une à quatre semaines, vous replanifiez et reconstruisez. Donc, dans cette situation, vous auriez quelque chose qui ressemble à ceci, littéralement une liste. Il contient des estimations à côté de ce que l'on appelle les story points, les nombres de Fibonnaci Et c'est la base de ce type de gestion de projet. Ensuite, l'autre style de gestion de projet est la gestion en cascade ou prédictive. Et la cascade fonctionne mieux lorsque le projet implique des produits physiques, par exemple des produits physiques, pas toujours, mais généralement des produits physiques ou de fabrication. Et c'est lorsque le travail doit être effectué dans un ordre et une envergure spécifiques, sorte que la quantité de travail que vous effectuez, les éléments spécifiés comme travail sont pour la plupart fixes dès le départ. Ils prennent toujours à peu près le même temps , sauf si vous rencontrez un obstacle majeur Ce que vous faites, c'est les fonctionnalités sont fixes dès le départ, et généralement les délais sont les mêmes à chaque fois Un exemple pertinent est donc la production d'une nouvelle ligne de vêtements, mise en place d'une logistique ou le déploiement d' infrastructures où les dépendances sont importantes, mais cela prend généralement à peu près le même temps si vous ne rencontrez aucun obstacle Les plans en cascade mènent donc souvent à phases très claires, à des délais fixes, moins que quelque chose ne change, et vous vous retrouvez avec quelque chose comme un diagramme de Gant, c' est-à-dire les chronologies que je vous ai montrées Cela ressemble donc à ceci. Voici les phases et les délais relatifs à chacune de ces phases assez simples. Selon le type de projet, faut décider s'il s'agira d' un projet agile ou d'un projet en s'il s'agira d' un projet agile ou d'un cascade, ce qui signifie que les phases ou les épopées générées suivront une structure différente Certains comporteront des points narratifs et seront formulés comme suit, ou ils pourraient ressembler à ceci, et ils pourraient avoir un style différent, comme l'analyse des exigences et les spécifications de conception Ensuite, il y a une description. Définissez les spécifications détaillées du produit, y compris la sélection de tissus Valour, la coupe ajustée, les tailles britanniques et les tailles pour hommes Il donne donc simplement une description de ce que c'est à ce stade. Alors que dans le monde agile, cela forme ici un résumé, puis dans la description, vous avez ce que l'on appelle des critères d'acceptation. L'utilisateur doit être en mesure de voir les derniers appareils par date. L'utilisateur doit être en mesure de voir les résultats des matchs et les scores en temps réel , puis de voir certains cas extrêmes à traiter en cas de problème. Il existe donc deux styles de gestion de projet différents en fonction du style que vous choisissez. Et c'est ce que nous voulons que l'agent IA choisisse. en revenir à l'agent AI lui-même, agit de l'agent responsable de la planification du projet, et c'est là que tout le plaisir prend place. Donc, tout d' abord, la première chose à faire est d' utiliser un déclencheur manuel, que nous pouvons modifier pour qu'il soit programmé et qu'il fonctionne tous les jours, toutes les semaines ou de temps en temps. Mais pour le moment, c'est manuel lorsque nous cliquons sur Exécuter. Ce qu'il va faire, c'est obtenir des lignes de notre feuille de planification de projet avec les détails de tous les projets qui doivent être planifiés. Haut niveau en langage naturel, comme je vous l'ai montré, et cela sera envoyé à notre agent de planification de projet. Et l'agent va utiliser un grand modèle de langage comme cerveau, comme ChatGPT, dans ce cas, c'est ChatGPT ou je devrais dire GPT Ce n'est donc pas ChatGPT, mais c'est le même backend. Et cela fonctionnera en fonction de ce qui est lu dans la feuille de calcul, du type de projet à exécuter Devrait-il s'agir d'un projet agile parce qu'il est plus adaptatif ou d'un projet en cascade parce qu'il s'agit d'échelles de temps ou de phases fixes ? Sur cette base, il va créer une liste d' épopées ou de phases en fonction du style Ensuite, ce code les divise essentiellement en une liste d' épopées et de la méthodologie, qu'il s'agisse d'une méthode en cascade ou agile Et la raison en est que nous allons faire différentes choses en fonction de laquelle il s'agit. Donc, c' est à nous de décider si cette déclaration sera en cascade ou agile ? S'il s'agit d'une cascade, nous emprunterons ce chemin. Si c'est agile, nous emprunterons cette voie. Et en gros, selon le chemin que nous choisirons, nous allons nous retrouver avec des épopées. Nous utiliserons des épopées, même si le langage d'Epic est plus agile, mais c'est un bon moyen résoudre les problèmes dont nous avons besoin Les phases ou les épopées dont nous avons besoin dans le format que Jira peut utiliser Maintenant, s'il s'agit d'une phase de style cascade, nous allons définir sa date de début et sa date de fin. Et s'il s'agit d'une épopée, alors nous allons simplement définir l'estimation des points de l'histoire, et nous allons vraiment en rester là. Toutes seront accompagnées d'une description et d'un résumé, et l'agent d'intelligence artificielle décidera de ce qu'il convient de mettre dans une description du résumé de chaque phase. Donc, au final, nous nous retrouverons avec quelque chose qui ressemble à ceci ou quelque chose qui ressemble plus à ceci. C'est donc ce que doit faire l'agent d'IA , et c'est notre flux de travail. Nous n'avons pas besoin de mémoire car il n'y a rien à mémoriser entre les deux. Et il n'y a pas d' outil particulier dans ce cas, car tout ce dont nous avons besoin, c'est d'une feuille de calcul, et toutes les choses amusantes s'y trouvent Alors allons-y et créons 13. Comment automatiser les plans de projet avec l'agent de planification de projet: Comme d'habitude, nous allons donc commencer par créer notre flux de travail. Cliquez sur le bouton Workflow. Et je vais immédiatement le nommer agent chargé de la planification du projet. Donc, la première chose que nous allons vouloir faire est de lire notre feuille de calcul. Je vais donc cliquer ici Accédez à la feuille, et l' action est Get Rose. J'ai déjà mon compte Google. Elle figure dans les documents, et nous allons obtenir la rose, et nous allons choisir parmi une liste. Nous passerons à Passion Sports Project Plans. Et la feuille parmi laquelle nous voulons choisir s'appelle une feuille détaillée du projet, et c'est tout. Et c'est là que tout de suite. Nous pouvons voir qu'il a été choisi deux rangées pour le survêtement Passion Sports AI Tracksuit et le site web de Passion Sports Premier League, deux projets différents. Allons-y. Il y a ajouté un déclencheur manuel car il le fait automatiquement pour démarrer d'une manière ou d'une autre. La prochaine chose que nous allons faire est d'ajouter l'agent AI. C'est l'agent qui l'ajoute et ici, nous allons choisir défini ci-dessous car nous ne modifierons pas ce qu'il fait en fonction des entrées, comme défini ci-dessous. Et nous allons laisser cela comme une expression vide. Il est donc vide. Cela nous permet de descendre et de créer un message système. Le message système s'exécutera à chaque fois. Et nous allons laisser ça pour le moment. Nous reviendrons et y collerons nos griffes. Mais avant de le faire, voyons ce que nous avons. Ce qui manque, c'est le cerveau de l'opération, savoir l'Open AI GPT. Et c'est le modèle de chat. Et GPT 4.1 mini est tout à fait correct, nous allons donc laisser cela. J'y suis habitué. Je l' ai testé, alors allons-y. Maintenant, nous avons configuré le cerveau de l'opération, notre message, et nous ferons d'autres choses en aval par la suite. Il y a donc une invite que j'ai créée plus tôt, je vais donc la coller. Donc, si nous élargissons un peu cela, dans le message de notre système, j'ai utilisé un format qui fonctionne très bien. Cela s'appelle l'objectif, le rôle, le contexte, les actions à entreprendre, c'est-à-dire tout ce qui concerne le contexte, le format, puis les règles ou les choses à faire et à ne pas faire. est un peu plus décomposé que ça, mais ça se résout à ça. Et c'est un modèle bien connu, un modèle rapide pour s' assurer que vous obtenez le bon résultat du LLM ChatGPT Je vais donc passer en revue tout cela, mais je vais vous donner un aperçu de ce qu'il contient L'objectif est donc d' analyser les détails du projet, choisir la méthodologie de livraison appropriée comme dans Agila Waterfall, et de générer un plan de projet prêt pour Jira Le rôle est que vous êtes un agent de planification de projet qui fait preuve de jugement professionnel en matière de gestion de projet. Le contexte et les détails du projet sont récupérés via un Google Sheets connecté. C'est ce que nous avons joint au recto, puis la feuille fournit un certain nombre de lignes. Chaque ligne contient le titre du projet, le type de projet, l'objectif du produit, les principales fonctionnalités et le champ d'application, les contraintes de livraison, les objectifs de performance en matière de qualité. Et ce sont les paramètres que nous allons réellement obtenir à partir de l'entrée ici. Je les avais déjà insérés parce que je l'ai collé à partir d' un autre projet, il devrait donc porter le même nom, mais nous allons vérifier cela Et si ce n'est pas le cas, nous les introduirons. Cela doit être une expression. Et si je l'ouvre à nouveau, vous verrez qu' ils sont tous verts, ce qui signifie qu'ils ont gardé les mêmes noms. Ainsi, les règles de décision, agiles , agiles ou adaptatives lorsque le projet est numérique, exigent des exigences, peuvent impliquer livraison itérative et des optimisations précieuses Est en cascade ou prédictif lorsque le projet implique une production physique ou une fabrication. Le travail est séquentiel avec de fortes dépendances. Le champ d'application est en grande partie fixé à l'avance. Et puis il y a des facteurs décisifs au cas où il serait difficile de décider si l' incertitude et l' itération dominent l'agilité, si le sourcing, le séquençage ou la logistique dominent, logistique Ensuite, les actions sont lues les détails du projet fournis par les Google Sheets, déterminer si la méthodologie agile ou cascade est la plus appropriée, générer une liste d'éléments de travail de haut niveau adaptés aux épopées de Jira Et puis les règles de description. C'est donc ici que je vais détailler ce qu'il faut mettre dans la description de chacun des éléments de travail. Donc, si c'est agile, la description doit contenir des critères d' acceptation et des cas extrêmes avec des titres Apple en gras, et je vais expliquer en détail à quoi cela devrait ressembler cascade, la description doit contenir description standard de l'industrie en tant que chef de projet PMP C'est un professionnel de la gestion de projet. Je lui demande donc simplement d'utiliser les normes de l'industrie, les règles d'estimation. Pour Agile, je lui ai demandé de générer des épopées avec un résumé écrit dans ce format en tant que rôle Je veux des exigences, donc c'est pourquoi, et ce sont des informations standard du secteur Et estimez l'épopée en utilisant les points de l'histoire de Fibonacci. C'est donc une méthode bien connue d'estimation en mode agile. S'il s'agit de Waterfall, considérez chaque épopée comme une phase pour chaque phase, épopée comme une phase pour chaque phase, indiquez la durée, la date de début, qui doit commencer ultérieurement. C'est ce que j'ai fait venir d'ici. Cela signifie maintenant la date ou l'heure actuelles. Donc, s'il y a une date de début, ce doit être après aujourd'hui, je ne peux pas appartenir au passé. Et je le sais parce que lorsque je l'ai déjà fait, cela ne cesse de créer des problèmes ou des tâches qui ont commencé dans le passé. C'est pourquoi je l'ai mis là. Et il doit avoir une date de fin, et les dates doivent être séquentielles et réalistes en fonction de la dépendance Comme vous pouvez le constater, il y a beaucoup de raisonnement là-dedans, des choses que vous ne pourriez pas nécessairement exprimer sinon car pour être réaliste, basé sur les dépendances, il faut de la raison. Il faut réfléchir, et c'est pourquoi nous avons joint notre GPT, notre LLM, afin qu'il puisse réellement Et c'est le pouvoir de l'agent AI. Le format de sortie La sortie doit être constituée de données structurées adaptées uniquement à la création directe d'épopées Jira De plus, les éléments à inclure dans la méthodologie doivent être agiles ou en cascade. Cela va donc créer une structure qui aura tous ces éléments en sortie. Il va donc sortir. La méthodologie aura des valeurs agiles ou en cascade. Il produira quelques épopées, est-à-dire un tableau où chaque élément inclut un résumé, et j'ai dit un titre Jira Epic concis dérivé de la portée du projet, de la description, de la description claire du style du jury, de l'estimation, des points narratifs agiles, de la durée, des dates de début et de fin de Waterfall, et de toutes les hypothèses clés Et puis les règles supplémentaires n' ajoutent pas d'explications narratives en dehors de la sortie structurée. Ne mélangez pas les styles d'estimation agiles et en cascade, utilisez des hypothèses et des fourchettes conformes aux normes du secteur, assurez-vous que les résumés et les descriptions sont rédigés dans le langage professionnel de Jira Si nécessaire, entrez les données. Si les données d'entrée requises sont manquantes, si le résultat en sortie est vide, la sortie doit être exactement conforme au schéma de sortie structuré. Ne renvoyez pas le JSN sous forme de texte. N'encapsulez pas le résultat dans du markdown ou des blocs de code. Cela suffit donc essentiellement pour s'assurer qu'il connaît l'objectif, le rôle et le contexte. Il sait ce qu'il doit faire. Je connais le format dans lequel il doit le faire. Et il y a des choses à faire et à ne pas faire, des choses à faire et des choses à ne pas faire au bas de l'échelle Il s'agit donc d'un message très précis ou d'une invite très stricte adressée à notre GPT, afin qu'il sache exactement quoi générer La première chose à faire est donc d'exécuter cette étape et de s'assurer qu'elle fonctionne réellement nous donne un résultat et de voir quel est le résultat. Alors faisons-le. Nous pouvons donc voir que les nœuds fonctionnent bien et il y a tout un tas d' informations ici. Je vois qu'il y a deux résultats. Comme vous pouvez le voir ici, deux éléments, et c'est parce qu'il en a pris deux, les deux lignes de notre feuille de calcul Et je peux voir dans le premier que la méthodologie est en cascade. Dans le second cas, la méthodologie est agile. Cela semble donc déjà bien, et nous le savons car ici le premier est un projet vestimentaire, et le second est un site Web. sites Web sont donc généralement agiles, car avec les logiciels, nous voulons généralement itérer et continuer à changer Alors que pour quelque chose comme les vêtements, c'est assez fixe. Il existe généralement un contrat, et nous savons que pour un tel projet, il s'agit généralement d'un projet de style cascade dans lequel tout est défini dès le départ, puis construit par étapes C'est donc un bon début. Vous remarquerez que la structure JSON contient beaucoup de guillemets ici. C'est quelque chose qui se produit habituellement, et nous devrons faire quelque chose pour y remédier. Mais la première partie a très bien fonctionné. Passons maintenant à la recherche de l'agent. D'ailleurs, je veux que vous vous souveniez, c'est qu'il a utilisé le raisonnement pour générer toutes ces choses. Ce sont toutes des phases qu'il a générées. Et toutes les phases et les épopées ont été générées uniquement sur la base de ces informations, d' langage très vague, et c'est la puissance d'une IA 14. Comment automatiser les plans de projet Waterfall (prédictifs) directement dans Jira: Un. Donc, en y repensant, la prochaine chose à faire est de déterminer ce qu'il faut faire. Maintenant que nous avons toutes ces épopées, nous devons les intégrer à Jira, faire différentes choses et créer un type de problème différent Ce n'est peut-être pas le type de problème, mais nous devons créer des problèmes différents pour les projets en cascade et des problèmes différents pour les projets agiles. Donc, à cause du format, parce qu'il y a beaucoup de guillemets cela a échappé à des choses et a rendu les choses un peu compliquées, et j'ai parfois du mal à trouver l'agent AI pour le rendre plus clair Ce que je fais habituellement, c'est ajouter du code par la suite pour nettoyer tout cela. Faisons-le maintenant, et cela mettra en évidence le fait que nous avons une méthodologie suivie d'un tas d'épopées Cela sera beaucoup plus clair ici. Nous pouvons donc parcourir toutes les épopées et les envoyer à Jira. Nous pouvons également voir très rapidement quelle est la méthodologie, qu'elle soit en cascade ou agile, et faire différentes choses. Faisons-le donc en le présentant sous une forme légèrement plus propre, qu'il soit plus facile d'y accéder et de saisir ce que nous voulons. Pour ce faire, nous allons avoir besoin d'un nœud de code, et nous le ferons en JavaScript. Et j'ai créé le codola, donc je vais juste le coller et l'expliquer Donc, ce que nous faisons, c'est sur le côté gauche, nous avons l'élément, qui est cette structure de sortie. Nous l'obtiendrons et nous l' obtiendrons à partir de l'entrée, qui est en fait cette structure. Et une fois que nous aurons obtenu le résultat brut, nous le transmettrons. Et s'il s'agit d'une chaîne, nous allons extraire le JSON brut dont nous avons besoin. , nous allons passer devant les terrains jusqu'au plus haut niveau, Comme je le disais, nous allons passer devant les terrains jusqu'au plus haut niveau, car cela nous permet de trouver plus facilement ce que nous voulons. La méthodologie des articles sera donc la méthodologie passée. En d'autres termes, nous allons choisir cela cette chaîne ici et nous allons également choisir les épopées à partir de cela Ensuite, nous allons retourner le nouvel article, qui est beaucoup plus propre. Cela nous permet donc de saisir beaucoup plus facilement ce que nous voulons, la méthodologie, afin que nous puissions déterminer si elle est agile ou cascade, puis les épopées afin de pouvoir les parcourir en boucle Voyons donc ce qui se passe lorsque nous l'exécutons. La première chose que j'ai remarqué c'est que j'ai oublié de faire quelque chose. Ici, vous pouvez voir qu' un seul article a été renvoyé, même s'il y en avait deux, un pour chaque ligne de l'entrée. Et la raison en est que je l'ai fait exécuter une fois pour tous les éléments sélectionnés. J'aurais donc dû lancer une fois pour chaque article. De cette façon, chaque ligne de la feuille de calcul fera cela, fera cela, qui nous permettra d'envoyer facilement chaque ligne en sortie et de les traiter différemment. Donc, si je l'exécute, c'est parti. Maintenant, c'est un peu plus clair , afin que nous puissions récupérer les résultats, et cela nous permet d'accéder un peu plus facilement à ce dont nous avons besoin, la méthodologie et les épopées Nous avons également maintenant deux éléments, l'un ici dans la structure de sortie, puis l'autre plus bas. Vous pouvez donc voir ici qu' à l'extérieur, la méthodologie est en cascade, suivie d' un certain nombre d'épopées Et si je passe à la suivante dans cette structure de sortie, la méthodologie est agile, puis nous avons un certain nombre d'épopées, et c'est l' information que nous voulons pouvoir obtenir facilement Cela a donc fonctionné. La prochaine chose que nous allons faire est de décider s'il s'agit d'un objet agile ou d'une cascade, puis de faire quelque chose de différent à chaque fois. Donc, pour cela, nous allons utiliser un I. Et c'est fini si, et à l'intérieur, ce que nous voulons faire, c'est choisir la méthodologie, qui est là, agréable et facile à saisir. Ensuite, nous allons le faire. Si c'est égal à une cascade, nous allons emprunter la première piste. Et pour toute autre raison, nous allons partir principe que c'est agile, puis passer à la deuxième voie. Alors exécutons-le. Et si vous regardez ici, vous pouvez voir qu'il y a une vraie branche et une fausse branche. est-à-dire, s'il est vrai que cet objet est une cascade. Il dit que la méthodologie est en cascade, puis elle aboutit à la vraie branche. Mais si c'est faux, cela se retrouve dans la fausse branche. Et c'est parce que la première est la méthode en cascade, la première ligne et la deuxième ligne est la méthodologie agile. Il s'est donc ramifié avec succès, donc c'est bien. Alors sortons-en de ça. Alors, que voulons-nous faire ensuite ? Donc, s'il s'agit d'une méthodologie en cascade, nous voulons créer un autre type de problème dans Jira Il aura toujours le type de problème Epic, mais nous allons y définir différents champs afin de pouvoir l'afficher sous forme de graphique Gan. Et si c'est agile, nous ferons autre chose. Mais abordons d'abord le problème du style en cascade. Donc, ce que nous devons faire, et cela s'applique en fait aux deux cas, c'est séparer les épopées à ce stade Nous savons donc que cette piste est destinée à une cascade. Distinguons donc les épopées de la cascade, et les épopées sont les phases en termes de cascade que nous allons envoyer à Jira sous Nous allons donc choisir ce nœud scindé, qui supprimera les épopées dont nous avons besoin Donc, ici, nous allons littéralement ajouter des épopées, et c'est ce que nous voulons séparer. Donc, à partir de maintenant, nous voulons juste une liste d'épopées, et il n'y a rien d'autre à y faire allons donc vérifier que nous obtenons nos épopées dans la sortie, et nous y voilà Il s'agit donc d'une liste d'épopées ou de phases en cascade, chacune ayant un résumé, une description, une estimation avec une date de début et de fin, et c'est exactement ce que nous voulons pour chaque phase générée C'est donc ça. Ensuite, la prochaine chose que nous voulons faire est de les ajouter à Jira Vous pouvez donc voir qu'il est sorti en un seul article. Maintenant, nous le divisons en cinq, et voici les cinq épopées ou phases que nous allons ajouter à Jira Il va donc l'appeler cinq fois Donc, ce que nous allons faire, c'est cliquer sur Plus dessus, puis nous allons trouver Jira, et nous voulons le logiciel Jira Et dans le logiciel Jira, nous allons créer un problème J'ai donc déjà un compte Jira Software. Si vous avez Jira, vous devriez avoir un compte pour vous assurer de le configurer correctement afin de pouvoir ajouter des épopées Et ce qu'il faut choisir, c'est un projet Scrum. Et vous pouvez choisir un projet Scrum à la fois pour le côté cascade et le côté agile lorsque vous configurez Jira Si vous le faites aussi longtemps que vous le faites, vous aurez accès au bon type de problème. Une fois que vous avez créé un compte A Jira, vous pouvez venir ici et choisir votre compte comme d'habitude, créer un nouvel identifiant comme d'habitude. Ce sera Cloud. Vous devrez obtenir votre jeton d'API et le mettre ici. Et une fois que vous l'aurez fait et que vous aurez indiqué votre adresse e-mail, vous pourrez continuer. Nous avons donc déjà les bonnes choses ici. problème concerne la ressource, et l'opération est créée. Je vais donc choisir parmi une liste de tous mes projets. Et voici le projet de cascade. Donc, s'il s'agit d'une cascade, nous savons que nous voulons qu'elle soit consacrée à ce projet, Passion Sports, AI Tracks. C'est dans cette direction que s' orientent nos projets de cascades, car tous nos projets de cascades sont actuellement des projets d' athlétisme. Avec le temps, nous pourrions changer cela. Ce ne sont donc que des projets vestimentaires, par exemple, ou nous aurions pu les appeler des projets en cascade. Mais juste pour plus de clarté, je l'ai appelé ainsi pour le moment. Et puis le type de problème que cela créera est épique pour le moment. Maintenant, nous voulons commencer à ajouter les informations, et c'est la raison pour laquelle nous avons créé Waterfall séparément des problèmes agiles. Le résumé parle donc de lui-même. Cela viendra du résumé. Et ce sera un peu comme le titre de cette phase, qui est la finalisation du design du survêtement pour homme Passion Sports Et les autres choses que nous voulons ajouter, c'est que nous pouvons ajouter littéralement n'importe quoi, mais nous voulons ajouter une description, et cela viendra d'ici. explique que cette phase implique la finalisation de la conception du produit, y compris la sélection des survêtements Valere, etc. L'autre élément vraiment important à ajouter est la date de début. Et maintenant, la date de début n' apparaît pas dans notre liste. C'est parce qu'il s'agit actuellement d'un champ personnalisé dans Jira Ensuite, vous ajoutez un champ personnalisé à partir d'une liste, date de début. C'est ce que nous voulons. Ensuite, nous allons l'intégrer. Et c'est à peu près tout ce dont nous avons besoin. Nous pourrions en ajouter d'autres, mais par souci de concision, je vais m'en tenir à cela. Une chose à noter est que nous ne pouvons actuellement pas obtenir de date de fin, qui est une date d'échéance. Nous ne pouvons pas le faire passer par le nœud. Si vous essayez de consulter le champ personnalisé de l'annonce, vous verrez que la date d'échéance, qui correspond à la version de Jira d' une date de fin, ne figure pas dans la liste À l' heure actuelle, il y a juste un problème où cela ne suffit pas, mais nous pourrons toujours le résoudre plus tard. C'est suffisant, et nous pourrions le mettre ailleurs afin mettre la date d'échéance dans la description, puis de la sélectionner et de l'ajouter plus tard. C'est un peu encombrant, mais pour le moment, c'est une façon de le gérer Voilà donc toutes les informations dont nous avons besoin. Voyons maintenant si nous pouvons créer cette épopée avec succès dans Jira Voilà. On dirait qu'il a créé une, deux, trois, quatre ou cinq épopées dans Jira Donc, si nous en sortons maintenant, nous devrions être en mesure d'aller sur Jira et de voir si elle a été créée à ce moment-là Une façon de vérifier est que si nous revenons arrière et que nous examinons la sortie, vous pouvez voir les identifiants ici, vous pouvez voir les clés ici, PSAT 265, PSAT Donc, si je reviens à Jira, et que nous voulons le survêtement basé sur l'IA, si je rafraîchis, c'est parti Vous pouvez donc voir que tout ce qui est écrit en 65, 66 , 7, 68 et 69 est apparu ici. Maintenant, si je supprime ces anciens, juste pour éviter toute confusion. En fait, je vais devoir me rendre AW et supprimer tous les anciens, il ne nous reste que les nouveaux qui sont venus directement, et vous pouvez le savoir à partir de la date. Donc, si je reviens à la vue chronologique, vous pouvez voir qu'il s'agit plutôt d'un diagramme de Gan, qui indique essentiellement les heures, les heures de début et de fin de chacune de ces tâches. C'est donc excellent. Nous avons terminé le premier. Maintenant, revenons en arrière. Donc, ce que nous avons, c'est que s' il s'agit d'un projet en cascade, cela crée le problème et il le crée. Surtout, il l'a créé avec une date de début. Et le fait qu' il ait une date de début signifie qu'en mode chronologie, comme il a une date de début, il commence ici et continue. Même s'il n'y a pas de date limite, comme vous pouvez le voir ici, il continue. Je pense qu'il y a une sorte de défaut, mais il ne durera certainement pas plus longtemps que la phase suivante. Et puis ça s'arrête là, et cette phase continue, puis il y a une autre phase. C'est pourquoi, heureusement, même s'il n'y a pas de date limite, il est assez facile de voir que cela fonctionne. Et nous avons un Gan qui ressemble presque à une gancha. Donc c'est génial. 15. Comment automatiser les plans de projet agiles (adaptatifs) directement dans Jira ira: Maintenant, ce que nous voulons faire, c'est créer ce backlog pour l'agilité agile pour les tâches agiles, cela ne les créera pas avec un jour de début, ce qui signifie que si vous deviez regarder cela dans la chronologie, cela ne peut même pas afficher la chronologie le moment. Pit est intéressant. Mais dans la chronologie, il ne montre aucune de ces histoires ou épopées parce que, tout d'abord, ce sont des histoires Ils mettent des histoires, pas des épopées, donc elles ne seront pas diffusées, et ils n'ont pas date de début, donc vous ne les verrez pas ici. C'est ainsi que nous savons qu' il a réussi à les intégrer dans le style agile des histoires. Donc, ce que je vais faire, c'est les supprimer afin que nous sachions quand les nouveaux seront arrivés. Vas-y, c'est totalement propre. Maintenant, lorsque nous en reviendrons à l'arriéré du site de football Passion Sports, Premier League, nous allons voir une toute nouvelle série d'articles une fois que cela aura fonctionné Maintenant, si nous revenons en arrière, ce que nous voulons faire maintenant, c'est travailler sur cette deuxième piste du I. La première piste a créé des éléments pour tout ce qui est un projet de cascade. Nous voulons maintenant faire une chose très similaire, mais modifier légèrement les problèmes. Donc dupliquons ceci, attachons-le. Maintenant, si nous regardons à l'intérieur, ce sera exactement pareil. Cela va toujours les prendre comme des épopées, puis nous ferons choses différentes à l'autre bout du fil Exécutons donc cette étape. Assurez-vous que cela fonctionne, oui, il s'agit de les transformer en épopées, comme vous pouvez le voir ici avec un résumé, une description et une estimation en points d'histoire, ce qui est la partie importante, comme nous Maintenant, il s'agit de les séparer et nous avons six objets, tous chez Epic. Nous pouvons à nouveau créer un problème et nous le fixons. Ouvrons donc ceci. Et nous allons apporter quelques modifications ici. Donc, la première chose est que nous n'allons pas partir de la même liste. Donc, ce que je vais faire juste pour être propre, c'est supprimer ces parties parce que nous les ajouterons plus tard. Je vais même supprimer le résumé que nous puissions repartir à zéro. Le projet à partir de là est donc toujours le même, donc c'est le même identifiant. Nous allons au même endroit. Cela crée toujours un problème, donc c'est un problème de ressource, opération Create. Le projet est cependant différent. Nos projets agiles seront donc publiés sur le site de football de Passion Sports, Premier League. Nous supposons donc que s'il est agile, ce doit être ce projet pour le moment. Nous pourrons changer cela plus tard. Le genre va être une histoire. Nous n'allons pas le considérer comme une épopée, car les épopées ont tendance à apparaître sur la chronologie Les articles apparaissent dans le blog Nous voulons donc qu'ils apparaissent dans le projet Blog pour le style agile Nous allons donc cliquer sur Story. Et le reste est très similaire. Nous allons prendre notre résumé et le mettre en résumé. Et c'est écrit dans un style agile. En tant que fan de football, je souhaite consulter les matches et les résultats exacts et à jour de la Premier League afin de pouvoir suivre les horaires et les résultats des matchs. Sympa. Les résumés s'y trouvent Nous devons maintenant ajouter la description. À partir de là, nous allons développer et maintenir un module dynamique sur les montages et les résultats. Voilà donc la description. Et la différence avec les projets agiles, c'est qu' au lieu de spécifier la date de début et la date de fin à l'avance, nous y ajoutions des estimations D'habitude, c'est l'équipe qui s'en charge, mais je l'ai simplement indiqué pour montrer à quoi cela ressemblerait. Donc, si nous ajoutons un champ, ce n'est pas un champ normal. C'est dans des champs personnalisés. Cliquez sur Ajouter un champ personnalisé, sélectionnez-le dans la liste, et nous voulons une estimation du Story Point. Et la valeur viendra d'ici. Nous allons donc simplement mettre les choses au clair. Et c'est à huit points. C'est donc tout ce dont nous avons besoin car il n'a pas de date de début, il n'apparaîtra pas dans notre chronologie et nous ne le voulons pas. Nous voulons qu'il s'agisse d'une liste dans une liste appelée liste de blogs. Exécutons donc cette étape, et nous pouvons voir qu' elle a maintenant généré une, deux, trois, quatre, cinq ou six histoires, en commençant par touche PS PL 65 et en terminant par la touche PS PL 70. Nous devrions donc tous les voir apparaître dans notre carnet de commandes, mais ils ne figureront pas dans la chronologie, et ils ne devraient figurer que sur et ils ne devraient site de football de Passion Sports, le projet Premier League sous forme de Stories Maintenant, nous avons fait les deux morceaux. Passons à Jira pour voir notre projet agile. Voici donc notre carnet de commandes. Si nous actualisons, voilà. Vous pouvez voir que notre carnet de commandes contient tous les articles 65 à 70. Vous cliquez sur l'un d'entre eux. Ce qui est génial, c'est que nous avons non seulement notre résumé en tant que fan de football, etc., mais nous avons également une description excellente, car elle contient des critères d'acceptation dans les cas extrêmes, tous générés par notre agent d'IA parce que nous lui avons dit de faire les choses dans un format particulier, et c'est ce que nous avons fait pour chaque histoire Cela peut donc toujours être modifié, affiné et mis à jour, mais c'est un excellent point de départ. Il contient même des estimations, seront basées sur des connaissances réelles. Encore une fois, c'est le genre de choses l'équipe devrait examiner pour estimer, mais il ne s'agit que d'une démonstration de ce qui est réellement possible. Et si nous revenons en arrière et que nous examinons notre agent d'intelligence artificielle. Tout vient de là. Tout cela est venu du fait que, selon moi, la description devrait contenir des critères d'acceptation dans des cas extrêmes avec des titres en majuscules en gras Tout est là. Il disait comment générer les épopées avec un résumé écrit en tant que rôle I, afin que la raison estime les points de l' histoire de Fibonacci Toutes ces informations ont donc été utilisées pour générer des histoires. Et si vous y réfléchissez, tout cela vient d' une feuille de calcul et principalement une feuille de calcul et principalement du fait qu'un objectif de produit est de créer un site Web de football britannique de haut niveau couvrant la Premier League et doté quelques fonctionnalités clés telles que éléments attendus des fans de football tels que les matches, résultats, les classements, etc. C'est vraiment génial que nous soyons passés de ce flux de travail à celui-ci, qui est une liste d'histoires, d'histoires de haut niveau ou d'épopées sur lesquelles l'équipe peut travailler C'est donc notre flux de travail. Vraiment génial. Notre agent responsable de la planification de projet fait vraiment partie de l'équipe, et cet agent d'IA a fait un excellent travail générant deux pistes différentes en utilisant le raisonnement et son cerveau, le modèle Open AI GPT pour générer des plans de projet complets pour un projet en cascade ou un projet agile, le tout sur la base d' informations vraiment minimales, mais de plans vraiment réalistes basés sur ça, en fait. Alors maintenant c'est ton tour. Je veux que vous réfléchissiez au nombre de fois où vous avez dû décider il s' agissait d'une cascade agile ou au nombre de fois où vous avez dû créer des plans de projet à partir de zéro, en remplissant des feuilles de calcul plus grandes dû créer des plans de projet à partir de zéro, en remplissant des feuilles de calcul plus grandes dans lesquelles vous devez inscrire vous-même chaque tâche, chaque phase, chaque épopée Alors pensez-y et je veux que vous proposiez un projet qui sera intégré à NAN sous forme d'automatisation et qui vous simplifiera la vie. Par exemple, si vous êtes chef de projet, vous pouvez l'utiliser pour créer automatiquement les plans et les envoyer à Jira ou à partir de briefs de projet ou d'idées de haut niveau tout comme nous, chef de produit, vous pouvez l'utiliser pour transformer vos idées en épopées prêtes à être traitées. Si vous êtes fondateur, vous pouvez standardiser l'exécution entre les équipes afin que, lorsque vous avez une idée, elle soit exécutée de la même manière pour toutes les équipes Elles peuvent simplement utiliser ce flux envoyer des tâches vers l'outil de leur choix Si vous êtes directeur des opérations, vous pouvez planifier des initiatives de production ou de logistique à cet effet. Et si vous êtes chef d'équipe, vous pouvez lever toute ambiguïté dès le début de la planification et générer des tâches qui sont générées de manière cohérente au sein de votre équipe Commencez donc par une feuille de calcul, un agent et une seule décision de planification Et puis construisez à partir de là. C'est ainsi que les flux de travail agentiques et les automatisations remplacent les réunions et ne remplacent pas le jugement, car vous pouvez toujours y participer. Mais comme vous pouvez le constater, il est très puissant pour automatiser la planification de vos projets J'espère que cela vous a plu. Rendez-vous dans la prochaine leçon. 16. Comment automatiser les publications et les images avec un agent de campagne sur les réseaux sociaux: Dans cette leçon, nous allons automatiser l'un des les plus répétitifs et les plus aspects les plus répétitifs et les plus chronophages de la gestion d'une marque, savoir la création de contenu sur les réseaux sociaux. Nous allons le faire à l'aide d'un agent d' intelligence artificielle. Pourquoi l'utilisons-nous ? Nous l'utilisons pour générer du contenu cohérent sur les réseaux sociaux, ce qui nous permettra de partager certains actifs, directives de marque et les images de marque, couramment différents rôles, automatiser les publications sur les réseaux sociaux, maintenir la cohérence de la voix de la marque, afin qu'elle ait toujours la même apparence Permettre aux équipes de créer un contenu sécurisé conforme à certaines directives ou à certaines règles au sein de l'entreprise Voici donc notre flux de travail, l'agent de campagne sur les réseaux sociaux. Dans ce cas, nous le faisons à l'aide d'un message de chat, et la principale raison pour laquelle nous le faisons est qu'il très pratique de discuter ici pour utiliser notre chat pour envoyer des messages à notre agent. Et il existe d'autres moyens de le faire. Nous pouvons le planifier, et nous pourrons y revenir ultérieurement. Mais pour l'instant, nous allons utiliser chat car c'est très pratique. Cela va faire, c' est envoyer un message à l'agent. Comme d'habitude, l'agent est utilisé comme modèle GPT cérébral. Cette fois, nous allons avoir de la mémoire, car ce que nous voulons faire, c'est envoyer un message sur les réseaux sociaux à chaque fois. Et nous voulons nous souvenir des dernières images que nous avons envoyées, car nous ne voulons pas réutiliser les mêmes images encore et encore. Je ne veux pas envoyer de message aujourd'hui matin et soir, réutiliser la même image. À ce stade, nous allons donc introduire la mémoire. Et avant même d' envoyer le message, nous allons faire référence aux actifs de la marque. Il s'agit essentiellement des directives de notre marque. Et nos images de marque pour nous assurer que les directives nous renseigneront sur la couleur et le style du produit, et que les images nous montreront les bonnes images à utiliser conformément à la publication. Et ici, nous allons utiliser un agent, car un agent d'intelligence artificielle nous aide à résoudre des problèmes complexes liés au raisonnement. Nous voulons donc que l'agent réfléchisse réellement à différents scénarios, aux directives et qu' s'assure que nous envoyons les bons messages au bon moment, en utilisant un certain raisonnement pour s'assurer que tout ce que nous publions est conforme aux directives. Il est donc logique d'utiliser un agent plutôt que d'utiliser un ensemble de règles , le cas échéant. Nous allons ensuite utiliser cette requête HTTP comme nous l'avons fait par le passé pour récupérer les bonnes images. Et nous allons créer un article. Dans ce cas, nous allons aller sur LinkedIn. C'est assez simple, et je vais vous montrer comment faire, mais cela peut être fait pour n'importe quel site de médias sociaux. Cela peut être fait pour n'importe quel réseau social. Cela peut être fait pour Facebook, Instagram, Tik Tok et, bien sûr, ici, comme vous pouvez le voir sur LinkedIn et, bien sûr, sur X. Dans ce cas, nous allons publier sur LinkedIn. Et voici un exemple de ce que nous allons publier. Ceci est une représentation de notre page de sports passionnés sur LinkedIn. Et nous informons nos associés commerciaux ainsi que nos clients que cela va arriver, et ces personnes sont des personnes qui achètent en gros et les mettent en magasin, mais certaines d'entre elles sont également des clients qui se trouvaient simplement sur LinkedIn. Et ce que nous avons fait, c'est créer un article. Vous pouvez constater que c'est spécifique au lancement du Boxing Day, découvrir le mélange parfait de style et de performance avec la dernière collection Passion Sports conçue pour une coupe ajustée, ornée du logo Passion Sports distinctif, des modèles pour hommes en noir et or éclatants, femmes en noir et rose audacieux, pour femmes en noir et rose audacieux, améliorer votre style de sport et faire sensation ce lendemain Design sportif passionné pour les champions. Tout cela est généré, puis nous avons obtenu notre image survêtement de sport passionné. Nous en avons quelques-uns là-bas. Nous avons le concept original qui vient du PDG. Nous avons également d' autres images de marque présentant un design élégant. C'est une excellente utilisation des images. C'est la fin du jeu. Montrons comment nous y parvenons. Pour créer cela, nous allons le faire étape par étape. Tout d'abord, si vous vous en souvenez, nous avons fait référence aux actifs de notre marque à l'aide d'un document Google. Nous allons montrer comment passer d'un Google Doc à MCP et pourquoi nous l'utiliserions Première étape, comme d'habitude, créons nous-mêmes un flux de travail. Je vais l'appeler l'agent de campagne sur les réseaux sociaux. Et la première chose que nous allons faire est d' ajouter notre nœud de discussion. C'est ce que nous allons utiliser pour déclencher la publication. Voilà, et il n' y a rien d'autre à dire à ce sujet pour le moment. Nous allons, bien sûr, avoir notre agent d'intelligence artificielle. Et ce que nous allons faire, c'est qu'il est déjà connecté au nœud de déclenchement du chat, ce qui est génial, et il va déjà prendre en charge les entrées du chat, ce dont nous avons également besoin. Ce que nous allons faire, c'est, comme d'habitude, ajouter notre message système. Et cela va nous dire ce qui devrait se passer à chaque fois, quel que soit le message qui nous parvient. Mais avant de répondre à notre demande, nous allons d' abord réfléchir aux outils à utiliser, puis ajouter le cerveau de l'opération, comme d'habitude. Et c'est le modèle ouvert d'Aichat. 4.1 mini est bien comme d'habitude. À ce stade, ce que nous voulons faire , c'est que chaque fois que nous recevons un message, nous voulons nous référer à nos directives de marque et à nos images de marque pour pouvoir créer le message. Les directives relatives à la marque nous aideront à nous assurer que nous avons le bon texte, et les images de marque nous permettront les utiliser pour envoyer réellement le message. Nous allons passer à Google Sheets. Et nous allons obtenir les directives de notre marque , les directives relatives aux survêtements. J'aime le paramétrer manuellement, mais il sait que nous avons une ligne dans la feuille. Voilà. Il y a les informations, style masculin, style féminin. Et l'autre chose que nous voulons faire, c'est récupérer les images de marque. Nous allons donc quand même passer à la fiche de recherche du produit. Et nous allons prendre des photos de survêtements, et c'est parti. Voilà. Vous y trouverez les liens vers différentes images. Il s'agit de saisir les bonnes informations. Ensuite, nous allons rapidement exécuter l'étape d'exécution et retourner voir notre agent. Pour le moment, rien n'arrive car nous n'avons même pas envoyé de message. Ici, nous pouvons envoyer un message. Par exemple, nous pouvons lui demander de créer un post pour le lendemain de Noël. Cliquez ici sur Entrer. Et c'est pour voir certaines données entrer. Maintenant, comme d'habitude, vous pouvez voir les entrées de chat arriver, créer un post de Noël pour notre produit très vague, très vague, délibérément Et c'est pour vous montrer que nous pouvons faire quelque chose, nous pouvons commencer par quelque chose de très vague et ensuite terminer par une publication appropriée sur les réseaux sociaux basée sur cet agent. Pour le moment, rien ne sort, et c'est parce que cela indique simplement que vous êtes un assistant utile. Maintenant, je vais saisir notre message, nous allons le mettre ici et nous allons voir ce que cela en ressortira, et cela aura beaucoup plus de sens. OK, alors voici notre message. Il est écrit : « Vous êtes un assistant responsable de la conformité de la marque et du contenu des réseaux sociaux ». Premièrement, vérifiez les directives de marque l'aide de l'outil Obtenir les directives de marque. Deuxièmement, générez des textes sur les réseaux sociaux LinkedIn comme demandé par le chat et assurez-vous qu'il utilise directives de la marque pour décrire les images. Troisièmement, trouvez tous les liens vers des images dans l'outil Obtenir des images de marque où la marque Passion Sports est oui. Quatre, ne produisez qu' un seul lien d'image. Cinq, sortez le texte dans ce format, sans rien changer. Et il y a du JSON structuré ici, qui est le texte du message, le postext va ici, le lien de l'image, le lien de l'image va ici L'invite est très simple. Il dit essentiellement : obtenez des directives de marque, obtenez des liens vers des images, publiez qu'un seul des liens vers des images, puis produisez du texte dans ce format, ne changez rien. Et dans ce format, il contient littéralement le texte qui entre et le lien de l'image. Faisons-le donc simplement à titre de test assurez-vous que cela fonctionne et voyons quel est le résultat. Nous pouvons donc voir ici que le Jason est sorti. Nous avons le texte du post. Ce lendemain de Noël, améliorez votre niveau de sport avec des Slim Fit noirs et dorés élégants conçus exclusivement pour les hommes, confectionnés à la perfection avec le logo Passion Sports Nos vêtements allient performance et élégance. Ne manquez pas l'occasion de vous imprégner de l'esprit de la saison avec notre collection haut de gamme Hashtag Boxing Day, hashtag sport, élégance des vêtements de sport. Ensuite, le lien vers l'image est un lien direct vers Dropbox contenant la première image. C'est donc excellent. Et n'oubliez pas que tout provient d'un message très simple qui demande créer un article pour notre produit le lendemain de Noël. Vous n'avez rien dit sur la couleur ni sur le produit. Mais parce que si nous regardions ici, nous pouvons voir que nous avons nos directives de marque et que nous avons nos images de marque, nous pouvons générer le message. Donc, si nous ouvrons cette voie, et que nous jetons un coup d' œil à nos directives de marque. Vous pouvez voir qu'il a été retiré du drap. Il est noir et doré, remplacez tous les logos par un logo Passion Sports, adaptez-le à la coupe ajustée, rien d'autre. Et même si c'est un peu une question, je changerais probablement cela pour ne pas dire de ne rien faire d'autre et de ne pas remplacer les logos par un logo de sport passionné. C'était quand même assez intelligent pour déterminer ce que nous voulions faire et pour que ce texte indique suffisamment qu'il existe un style masculin ou féminin et quel en est le look et le toucher. C'est un bon début. Nous avons maintenant notre résultat, qui est le texte du post. Ce que nous voulons essentiellement faire, c'est saisir notre image, transformer en une image réelle. Et puis transformez-le en post. La première étape consiste à utiliser un nœud HTTP. Et pour l'URL, nous allons extraire l'URR d'ici. ce faire, nous devons entrer dans le JSON et extraire la sortie. Mais dans la sortie, dans la sortie, nous voulons réellement transmettre le JSON et extraire le lien de l'image, et cela ressemble à ceci. Cela dit essentiellement, dans le JSON, passez-le, puis saisissez l'élément de sortie, saisissez l'élément de sortie puis récupérez le lien de l'image. Si vous regardez ici, nous allons examiner cette structure. Nous allons récupérer cet élément de lien d'image ici. Vous pouvez voir ci-dessous un exemple. Vous pouvez voir que cette URL a été extraite , et c'est exactement ce que nous voulions. Et comme d'habitude, nous allons devoir définir des détails pour nous assurer d'obtenir nos données brutes. Nous passons donc aux options, choisissons la réponse. Le format sera un fichier de données. Et ce que cela va faire, c'est convertir cette URL en image, en données d'image réelles. Allons-y. Voilà. Ça y est. Nous pouvons le télécharger. Et voilà. Il s' agit de la première image que nous téléchargeons actuellement Sur la base des liens vers des images que nous avons obtenus lors de nos recherches, des produits de marque. C'est ça. Maintenant, c'est la prochaine chose à faire. Le plus important est de le publier sur les réseaux sociaux. Si nous voulons publier sur les réseaux sociaux, nous avons juste besoin d'un nœud pour cela. Je vais utiliser l'exemple très simple de LinkedIn sur la façon de publier des messages sociaux. Cliquez sur R plus, saisissez LinkedIn, et nous voulons publier. Et voilà. La première chose à faire est de créer un identifiant. J'ai déjà créé le mien, mais si vous devez créer un identifiant, vous devrez faire certaines choses Il y a deux manières de procéder. La première est que si vous créez un identifiant, vous vous en tiendrez littéralement à la norme Habituellement, il ne s'agit soutien organisationnel et de l'héritage peut être absent. Je les ai allumés pour une raison que je vais vous dire. Ensuite, vous partirez et vous connecterez votre compte. Il s'ouvrira ici, puis vous vous connecterez. Et en gros, une fois que vous êtes connecté , cela vous ramènera ici. Maintenant, vous constaterez peut-être que cela ne fonctionne pas à cause de la façon dont LinkedIn attend de vous que vous puissiez publier. Et vous pouvez réellement ouvrir ces documents ici, cliquez sur Open Docs. Et il commencera à vous indiquer quelles sont les conditions préalables pour pouvoir publier Il dit : « Vous pouvez utiliser ces informations d'identification pour authentifier LinkedIn. Il s'agit du nœud que nous utilisons. Et les prérequis sont que vous devez créer un compte LinkedIn Vous devez créer une page d'entreprise sur LinkedIn. Et maintenant, ce sont les deux choses que j'ai. Je ferme ça et j'y retourne. J'ai un compte, évidemment. C'est pourquoi je suis connecté, et voici page de mon entreprise pour Passions sports. J'ai déjà ces deux choses. Cependant, vous devrez peut-être créer un support organisationnel et cliquer sur Support organisationnel , puis sur Héritage. Et puis il existe différentes manières de se connecter à LinkedIn. Si nous revenons à la documentation, cela montre qu'il y avait deux méthodes, la méthode d'authentification prise en charge. Gestion de communauté avec OWL two. Utilisez ce message. Utilisez cette méthode si vous êtes un nouvel utilisateur de LinkedIn ou si vous créez une nouvelle application LinkedIn. Et puis il y a AOT deux. Utilisez le message, utilisez la méthode pour les anciennes applications LinkedIn et comptes d'utilisateurs. C'est un peu vague quant à savoir lequel utiliser. Je vais vous montrer comment faire chacune d'elles. Je viens de vous montrer comment vous connecter littéralement en utilisant OWL two. Mais je devais vous montrer comment faire les deux au cas où l'un d'entre eux ne fonctionnerait pas pour vous. Et c'est difficile pour moi de le savoir sans connaître votre configuration. Je vais vous montrer comment faire les deux. Une fois que c'est fait et que vous avez testé votre connexion, vous pouvez littéralement cliquer sur Enregistrer ici et la fermer. Ensuite, assurez-vous d'avoir choisi la bonne connexion ici. Je vais me débarrasser de celui-ci. Je n'en ai pas besoin. Mais choisissez le bon ici. J'utilise le troisième compte LinkedIn , et je vais m'en tenir à cela. Maintenant, l' important ici est que, selon la configuration que vous utilisez, si vous utilisez un OoTH normal, vous pourrez peut-être publier en tant que personne Et si vous utilisez la communauté OoTH, vous publierez en tant qu' organisation J'utilise celui de la communauté. Je vais publier en tant qu'organisation. Ce dont vous avez besoin, c'est de l' organisation dans laquelle vous vous trouvez. Il s'agit d'un identifiant unique, un identifiant unique que vous allez coller ici. Et le meilleur moyen d'y parvenir est retourner sur votre page LinkedIn, vous verrez ici qu' il y a un identifiant unique, et vous pouvez simplement le récupérer , le copier et le coller ici. Et cela indiquera à LinkedIn la page exacte sur laquelle vous publiez. La prochaine chose que nous voulons faire est de récupérer le texte que nous allons réellement publier. Nous allons récupérer ce texto. Nous pouvons le récupérer à partir du JSON ou du schéma. Et comme avant, nous devons transmettre le texte. Nous allons saisir la partie exacte de la structure dont nous avons besoin, savoir ce texte de publication, cette partie de la structure. C'est ce dont nous avons besoin. Et le JSON pour le faire, nous pouvons déjà le voir , extrait le bon texte. Et maintenant, la catégorie média. Ce que nous voulons, c'est publier une image, choisir une image, et le champ binaire d'entrée est constitué de données, et c'est parce qu'il trouvera automatiquement les données qui se trouvent ici et qui se trouvent dans la section binaire. Il le trouvera automatiquement tant que nous lui donnons le bon nom pour l'élément et que vous pouvez voir le nom des données de l'élément. Une fois cela fait, il devrait être en mesure de récupérer texte dont nous avons besoin et les données nécessaires à la création de notre publication. En fait, lorsque nous l'exécuterons, il sera automatiquement publié sur LinkedIn. Faisons en sorte que cela se produise. La façon de le faire est d'aller sur la page. Vous pouvez voir que la première image est cette image de tous les survêtements que j'ai publiés auparavant, et elle devrait être remplacée notre image de mannequin, car c'est la première que j'ai prise. Nous allons tester cela. Vous pouvez voir ici qu'il nous a été donné. J'ai dit URN LI share, puis un chiffre. C'est un identifiant unique pour cet article, et cela ne nous donne pas grand-chose d'autre. Nous ne pouvons pas voir le message car tout est parti sur LinkedIn. Cela montre simplement la même chose sous différentes formes. Si nous revenons maintenant sur LinkedIn et que nous actualisons la page , vous l'avez trouvée. Voici notre nouveau post. Il y a le texte, ce lendemain de Noël, améliorez votre niveau de sport, et il y a nos Nous savons que cela a fonctionné. C'est génial. Il s'agit de notre premier post game envoyé automatiquement à LinkedIn. Et l'important, c' est que tout provient d'un message de chat. Et si vous regardez le message de chat, celui-ci créera simplement un pass pour le lendemain de Noël pour notre produit. Vous pouvez voir que nous n'avons rien dit à propos de la marque, rien à propos des images, et vous pouvez voir que nous avons un article approprié généré par 17. Quand utiliser le protocole Model Context Protocol (MCP) et la mémoire: Voilà. Voici notre nouveau post. Il y a le texto. Pour le lendemain de Noël, améliorez votre niveau de sport, et voici notre mannequin Nous savons que cela a fonctionné. C'est génial. Il s'agit de notre premier post game envoyé automatiquement à LinkedIn. Et l'important, c' est que tout provient d'un message de chat. Et si vous regardez le message de chat, il créera simplement un avantage pour notre produit le lendemain de Noël. Vous pouvez voir que nous n'avons rien dit à propos de la marque, rien à propos des images, et vous pouvez voir que nous avons généré un article approprié à partir de cela. C'est bien beau, je suis content de ça. Maintenant, les choses changent légèrement lorsque vous souhaitez envoyer un autre message. Nous pourrions littéralement simplement le copier et le coller, et cela générerait un autre article pour nous. Faisons-le, puis nous verrons certaines choses que nous devons changer. Cela va suivre tout le processus de génération d'un nouveau message, qui en générera un autre. Si nous allons maintenant sur LinkedIn, actualisons, vous pouvez voir qu'un nouveau message a été généré, mais avec exactement la même image. Nous savons que c'est une nouveauté parce qu'il est écrit « This boxing day elevate » et ici, il est écrit : «  Célébrez le lendemain de Noël avec style et confiance dans sports passionnés, des survêtements exclusifs ». Pourquoi l'a-t-il fait ? Pourquoi a-t-il pris la même première image ? Eh bien, tout d'abord, cette image est la première de nos images de marque. Si nous abordons l'image de marque, nous ouvrons ensuite la feuille de calcul Nous pouvons voir sur la feuille d'images des survêtements qu'aucun de ces vêtements n'est de marque Passion Sports. Et notre agent d'intelligence artificielle a dit : «  Recherchez la marque Passion Sports ». Et vous pouvez voir que le premier ici est ce mannequin de survêtement Mannequin Passion Et ce qui se passe, c'est qu'il s'agit de choisir le premier produit qui porte une marque. Et c'est celui du mannequin. Mais ce que nous voulons qu'il fasse, c'est maintenant qu'il alterne entre tous ces éléments. J'aurais pu le faire, mais je n' ai délibérément pas voulu le faire de cette façon. Je peux te montrer la prochaine chose. Revenons au flux de travail. Et si nous jetons un coup d' œil à notre agent et que nous ouvrons la question un peu plus en détail, examinons les règles. Vous êtes l'assistante responsable du contenu de la marque sur les réseaux sociaux Vérifiez les directives de marque à l'aide de l'outil Get brand guidelines, générez des liens dans le texte des réseaux sociaux comme demandé par le chat et assurez-vous qu'il utilise directives de la marque pour décrire l'image. Trouvez tous les liens d'images dans l'outil d'image de marque où Passion Sports Branded est oui, ne produisez qu'un seul lien image. Le texte de sortie dans ce format ne change rien. Il a fait ce que nous lui avions demandé de faire. Cependant, ce que nous ne lui avons pas demandé de faire, c'est d'obtenir l'image suivante à partir d'une longue liste d'images. Maintenant, il y a deux choses à retenir ici. La première est que chaque fois que nous envoyons ce message, il va entrer , appliquer les mêmes règles et récupérer l'image. Mais ce qu'il ne fait pas, c'est qu'il n'a pas de mémoire. Il ne se rappelle pas quel était le dernier numéro un, et je le savais. Je n'ai pas mis à jour l'invite pour qu'elle soit plus sophistiquée. Ce que nous aurions pu dire, c'est obtenir l'image suivante dans la liste. Mais ce que je sais déjà, c'est que comme il n'y a pas de mémoire, il ne se souviendra pas de l'image suivante. C'est pourquoi je ne l'ai pas fait à ce stade. Autre point à noter, pour que cela soit plus avancé, c'est qu'actuellement, nous utilisons ces feuilles de calcul plusieurs endroits. À ce stade, parce que nous les écrivons, nous écrivons écrivons cette feuille de calcul dans le cadre de la recherche notre flux de travail de recherche, où nous effectuons des recherches sur les images, puis nous collons dans cette feuille de calcul toutes les images que nous avons trouvées et que nous pensons ce serait bon pour notre marque, puis nous changeons cette image. Il correspond à notre marque. Nous faisons tout cela là-dedans. Ensuite, nous nous référons également aux directives relatives à la marque dans d'autres endroits. Ce que nous voulons faire, c'est construire ce hangar et c'est là qu'intervient MCP Nous avons donc en fait deux ou trois choses à faire. Nous avons besoin de mémoire pour pouvoir nous souvenir du dernier article que nous avons publié et le mettre à jour. Il existe d'autres moyens de le faire, mais à ce stade, j'aime me souvenir de la dernière chose que nous faite afin que nous puissions toujours y revenir. Et s'il y a quelque chose qui change dans nos directives relatives aux réseaux sociaux et que nous voulons ou voulons nous souvenir d'une publication qui a bien fonctionné ou quelque chose comme ça, ce sera mémorisé. Et l'autre chose que nous voulons faire, c'est que cela soit facilement partageable entre différents services, différents flux Nous ne voulons pas continuer à utiliser cette feuille de calcul, car à un moment donné, il se peut que nous ne le voulions pas dans une feuille de calcul Il se peut que nous le souhaitions dans une base de données ou sous une autre forme. C'est là que deux concepts, la mémoire, que nous aborderons plus tard, et les ressources partagées, données partagées entrent en jeu, et les données partagées sont généralement traitées à l'aide du protocole Model Context. Parlons-en très rapidement. Qu'est-ce que le Model Context Protocol ? Le Model Context Protocol ou MCP est un moyen de fournir aux agents de l'IA des données partagées, des règles cohérentes, des directives centralisées ainsi qu'un accès contrôlé aux informations Au lieu d'intégrer les règles de marque directement dans chaque agent, chaque flux de travail et chaque invite, MCP nous permet de conserver des éléments tels que nos directives de marque, bibliothèques d'images, toutes les règles, les règles de conformité, etc. Conservez-les tous au même endroit et permettez plusieurs agents d'y accéder en toute sécurité. Pourquoi utilisons-nous le MCP quand nous utiliserions le MCP et quand nous ne le ferions pas Nous utiliserions le MCP lorsque plusieurs agents ou flux de travail utilisent les mêmes règles ou données Lorsque nous voulons que quelque chose comme la conformité ou l'image de marque soit appliqué de la même manière partout, vous voulez vraiment une source de vérité unique, un endroit où vous pouvez vous adresser, où vous savez que vous aurez toujours cet endroit, c'est celui où vous vérifiez les règles, que vous partagez et vous ne voulez pas dupliquer la logique dans tous vos flux de travail. Et n'utiliserions-nous pas le MCP ? Nous ne l'utiliserions pas lorsque cette tâche est ponctuelle ou purement expérimentale, lorsqu' n' y a pas de règles ou de contraintes partagées ou lorsque la rapidité compte plus que la gouvernance, la gouvernance consistant vraiment à s'assurer que les règles sont appliquées correctement partout. Les choses sont gouvernées de la bonne façon. Ici, nous allons utiliser le MCP car les réseaux sociaux présentent un risque assez élevé C'est très public. Nous voulons une certaine cohérence de marque, et cela sera partagé. Les règles seront partagées entre de nombreux composants. C'est tellement génial, c'est une excellente façon de le partager. Même sur le Web, différents composants, différents flux de travail peuvent appeler la même source, les mêmes directives de marque. Et cela se produit dans toutes les entreprises. Et nous voulons appliquer la même chose, utiliser la même voix de marque, contrôler quelles images ne sont pas autorisées. De plus, cela permet de maintenir la cohérence des règles au sein de l'équipe. Maintenant, sur cette base, montrons comment nous avons configuré MCP. 18. Comment utiliser la mémoire pour publier du contenu frais: À ce stade, nous avons un agent d' intelligence artificielle qui publiera une publication sur les réseaux sociaux à partir d'un simple message de chat que tous les membres de l'équipe pourront utiliser, en restant conformes à nos images de marque, à nos directives de marque Le premier problème que nous avons est donc le suivant : si nous nous concentrons sur cet agent d' IA pendant une seconde. Alors disons encore une fois que quelqu'un dit, envoie une image du Boxing Day, envoie un message du Boxing Day. Donc, pour le moment, l'agent crache à juste titre un lien vers une image Et si vous vous souvenez de cette partie de l'image, qui représente le survêtement Passion Mannequin, le problème que nous avons en ce moment, c'est que nous voulons une nouvelle image à chaque fois Vous pensez peut-être que c'est assez facile à faire parce que, par exemple, je pourrais changer cela pour dire maintenant afficher un seul lien d'image, assurant que nous n'avons pas mis cette sortie, le lien d'image suivant sur la ligne suivante, en veillant à ne pas l'avoir publié précédemment. Cela devrait donc fonctionner, d'accord, parce que nous avons toutes les lignes, et nous disons simplement de sortir lien de l'image suivant sur la ligne suivante, en nous assurant de ne pas l'avoir affiché précédemment. Alors testons cela. Exécutez l'étape, double-cliquez, et c'est toujours un survêtement Passion, Mannequin. Pourquoi ça ne marche pas ? Eh bien, lorsque vous envoyez ces messages, le chat ici possède un identifiant de session, et il crée en fait un nouveau message à chaque fois. Sur la base de cette session, mais il ne se souvient pas vraiment de ce qui a été envoyé auparavant. Il ne sait donc pas quand il part et il prend toutes ces lignes. Je dois dire qu'ici, toutes ces rangées, vous pouvez les voir. Vous pouvez voir ici que 12 articles ont été envoyés et que les rangées ont été renvoyées pour les images de marque, ce qui est génial. Mais la première fois qu'il voit ce message et qu'il trouve tous les liens d' images, chaque fois que nous exécutons cet agent, il obtient une liste de tous ces liens d'images. Et je vais dire d'afficher lien d'image suivant sur la ligne suivante, veillant à ce que nous ne l'ayons pas affiché précédemment, mais qu'il n'y en ait pas eu auparavant, car il ne se souvient pas de la dernière fois que nous l'avons exécuté. Et c'est pour cela que nous avons besoin de mémoire. Donc, ce que nous allons faire maintenant, c'est ajouter de la mémoire simple, puis nous allons voir un changement dans ce comportement. Donc, si nous fermons ceci, nous voulons aller jusqu' à ce qu'il soit écrit « mémoire ». Et pour commencer, nous n'utiliserons que de la mémoire simple. Et la longueur de la fenêtre contextuelle indique le nombre d'interactions passées le modèle reçoit en tant que contexte. Ainsi, par exemple, si nous le mettons à cinq, il se souviendra des cinq dernières images car chaque fois que nous lui demanderons de générer un nouveau message, il passera à l'image suivante. Et si nous en mettons 1 000 ici, il se souviendra des 1 000 dernières images. J'aime que ce soit plus court que le nombre d' images que j'ai. Donc, par exemple, si je sais que j' ai cinq images, je m'en tiendrai à cinq. Si je sais que j'ai quatre images, je m'en tiendrai à quatre. De cette façon, il se souviendra toujours du nombre maximum d'images que nous avons. L'autre élément important est l'ID de session JSON ici. Cet identifiant de session JCN est récupéré et correspond au chat Nous savons donc que cette session est liée à ce chat. Donc, si je ferme ceci et que nous revenons maintenant à notre agent d'IA et que nous exécutons l'étape, zoomons un peu. Et nous pouvons voir que maintenant, si nous regardons cette adresse, ce n'est plus le mannequin. Elle s'est souvenue de la dernière, et elle est maintenant déplacée vers la ligne suivante. Exécutons à nouveau. Donc, si vous jetez un œil ici, souvenons-nous d' une partie de cela. C'était donc une Dropbox, TK. Si vous regardez ce bit, le TK S 86. Exécutons à nouveau. Et là, vous pouvez voir Dropbox S SCL FI ZOPY Nous savons donc que cela change à chaque fois. Maintenant, ce que nous pouvons faire en nous basant sur mémoire, nous verrons qu'à chaque fois que nous publions, nous recevrons un nouveau post LinkedIn avec une nouvelle image. Nous allons donc tester cela dès maintenant. Je vais économiser. Et ici, nous pouvons littéralement envoyer le même message. Nous disons donc d'envoyer un message pour le lendemain de Noël. Ça ne dit même pas que c'est un post. Voilà à quel point ce texte est vague. Mais grâce aux règles que nous avons mises en place dans l'agent AI, nous savons qu'il va créer une publication. Alors, gérons ça. Et nous pouvons voir que cela passe par les mouvements, qu'il est mémorisé. Il s'agit d'obtenir les images de marque et les directives de la marque. Il a envoyé notre courrier. Donc, si nous allons maintenant sur LinkedIn et que nous actualisons, c'est parti. Tout nouveau post, toute nouvelle image. Et c'est parce que nous utilisons la mémoire pour nous souvenir de ce que nous avons envoyé la dernière fois et de ce que nous publions actuellement. Maintenant, il existe de nombreuses autres façons de le faire. L'une des meilleures pratiques consiste à noter nous-mêmes dans la feuille de calcul ce que nous avons publié Cependant, ce que je voulais démontrer ici, c'est qu' une fois que vous avez de la mémoire, vous pouvez commencer à vous souvenir de ce que vous avez fait dans le passé et à apporter des modifications fonction de ce que vous avez fait dans le passé. Et ceci en est un excellent exemple. Revenons donc à notre flux de travail. Donc c'est génial. C'est excellent. Nous sommes maintenant dans une situation où nous publions une nouvelle image à chaque fois. Ce que nous voulons faire maintenant, c'est nous assurer que ceci et cela sont partagés. Les images de marque et les directives de la marque sont donc partagées. La raison en est que nous l' utilisons actuellement à plusieurs endroits dans notre ensemble de flux de travail, et que nous voulons pouvoir faire référence aux mêmes images de marque et aux mêmes directives de marque où que vous soyez. Nous voulons également être en mesure de faire appliquer certaines règles. Ainsi, pour certains agents d'intelligence artificielle , nous pouvons parfois dire que vous ne pouvez choisir que les directives de la marque, et vous ne pouvez choisir que les règles de la marque, mais nous voulons que les choses aillent au même endroit pour les deux, car elles sont toutes deux liées. Ce sont tous deux des atouts de marque. Donc, ce que cela va faire, ce que nous sommes sur le point de faire en créant en utilisant le MCP, le Model Context Protocol, et en les regroupant essentiellement au même endroit, cela nous permet de changer si nous utilisons une feuille de calcul ou une Cela nous permet d'avoir un endroit centralisé où nous centralisons tous les actifs de notre marque et les partageons essentiellement entre tous nos agents. La façon dont nous allons le faire est de créer un serveur et de créer un client. Alors allons-y maintenant, et vous verrez exactement les avantages de l'utilisation du MCP 19. Comment utiliser le protocole Model Context Protocol (MCP) pour partager des données et des lignes directrices: Ce que nous voulons faire, c'est publier les réseaux sociaux et partager ces informations sur nos images de marque et les directives que nous sommes censés utiliser pour la publication. Tout cela fonctionne vraiment bien. Mais nous voulons partager ces informations afin que tous nos flux de travail, tous nos agents d'IA puissent trouver ce numéro un. Il existe une source de vérité, et nous voulons également pouvoir le faire si nous voulons les remplacer par des bases de données ou quoi que ce soit d'autre sans affecter les flux de travail d'appel qui l'appellent. ce faire, il faut donc utiliser le protocole de contexte modèle et le protocole de contexte modèle, client et un serveur pour communiquer entre eux, où celui-ci contiendra un client MCP, et le client appellera le serveur, nous donne un meilleur contrôle sur ce qui peut ou ne peut pas être appelé, où il se trouve et dans quelle mesure il est partageable Démontrons-le donc maintenant. La première chose que nous allons faire est de créer le serveur MCP Je vais donc créer un nouveau flux de travail, que je vais appeler Brand Asset MCP server Et ce que nous voulons créer un serveur, c'est tout d'abord cliquer comme d'habitude, venir vers la droite et taper MCP Et ce que nous voulons, c'est le déclencheur du serveur MCP. Et c'est ce qui nous permet essentiellement d' obtenir nos informations à partir d'un seul endroit partagé. Il s'agit du serveur. Il y a deux URL ici, l'URL de test et l'URL de production L'URL de test ne s'exécute en fait qu'une seule fois à chaque fois que vous l'appelez par mesure de précaution L'URL de production est celle qui reste active et qui s'exécute en permanence. J'utilise généralement celui de production, sinon je dois continuer à redémarrer le serveur de test Et celui-ci a un chemin, et c'est le chemin que nous allons utiliser pour l'appeler. Donc, si nous changeons cela, vous verrez que cela sera mis à jour. Alors changeons cela maintenant. Nous l'avons donc appelée Brand Assets, et si nous exécutons l'étape, vous verrez qu'il est écrit ici : «  Écoutez l'événement de test, accédez au serveur MCP et créez un événement Si j'arrête d'écouter et que je reviens en arrière et que vous verrez qu'il y a un test dans une URL de production, si je clique, si je assure que je suis bien sur l'URL de production, alors, comme je l'ai déjà dit, cette URL restera activée. Maintenant, nous avons un serveur. La question est de savoir à quoi cela va servir ? Cela servira à fournir des informations que nous voulons que d'autres flux de travail puissent utiliser n'importe où dans le monde, en fait. Nous allons passer aux outils et nous allons choisir nos Google Sheets. Et comme d'habitude, j'aime définir manuellement, disant qu'il y aura des lignes sur la feuille, et que nous allons choisir les directives de notre marque et nos directives en matière de survêtement Exécutez-le et nous verrons qu'il reçoit les bonnes informations, renommez-le Et créons-en un autre afin qu'à partir du même endroit, nous puissions également obtenir des images de marque. Nous allons donc cliquer. Réglez manuellement, allez maintenant à notre fiche de recherche sur les produits et obtenez les images de suivi, et assurez-vous qu'elles sont bien prises en Voilà, il y a une liste d'images d'audit dans la feuille et renommez-la Maintenant, ce serveur, sur demande, retransmet à celui qui l'a demandé, les images de marque et les directives de marque qui demanderont. Ce sera notre agent. Mais ce qui est génial, c'est que n'importe lequel de nos agents peut désormais en faire la demande au même endroit. Et si nous y apportons des modifications, elles seront modifiées de manière centralisée en un seul endroit et utilisées partout. Comme vous le verrez, nous pouvons également appliquer certaines règles concernant ce qui peut ou ne peut pas être utilisé par le client de l'autre côté. Donc, la seule chose que nous devons faire pour que cela fonctionne, c'est qu'il y a en fait deux choses que nous devons faire. Cliquez sur la production, assurez-vous que vous utilisez la production, puis cliquez sur Execute Step. Et le plus important est de s'assurer qu' il est activé. Il vous indiquera ensuite que le flux de travail est activé. Vous pouvez désormais vous connecter à vos clients NCP à l'URL à l'aide de transports SSC ou HTTP streamables Je clique donc sur OK, et maintenant c'est actif et peut être utilisé. Donc, comme j' en ai déjà créé un et qu'il porte un nom légèrement différent, je vais le désactiver et nous allons utiliser celui que j'ai créé plus tôt ici, exactement de la même manière. Il contient Get brand images, Get brand guidelines. Je l'ai appelé serveur NCP de marque parce que, essentiellement, même s'il reçoit également les images, la principale chose que nous voulons faire est d'indiquer à celui qui l' appelle à utiliser les bonnes images de marque, les bonnes directives de marque et tout ce qui concerne la marque Et c'est déjà en cours, donc je vais le laisser fonctionner, et vous pouvez voir qu'il est actif ici. Maintenant, ce que nous allons faire, c'est revenir à notre flux d'appels, qui est, dans ce cas, notre agent de campagne sur les réseaux sociaux, et nous allons le faire utiliser ce serveur au lieu d'utiliser ces Google Sheets, qui nous donne plus de flexibilité, comme je l'ai dit. Donc, si nous y retournons maintenant, nous voulons trouver un agent de campagne sur les réseaux sociaux. Et ici, vous pouvez le voir toujours en utilisant Google Sheets. Donc, ce que nous voulons faire, c'est appeler notre serveur MCP à la place Nous allons donc nous débarrasser de celui-ci , et nous allons nous débarrasser de celui-ci Et nous le faisons en faveur de l'appel à One tool dès maintenant. Donc, si nous tapons MCP, nous pouvons voir qu'il est écrit « outil client MCP C'est le client qui va appeler notre serveur. Comme vous pouvez le voir ici, il est dit connecter les outils à partir d'un serveur MCP, et c'est exactement ce que nous voulons faire Donc, si nous cliquons dessus, nous voulons coller ici un lien vers le serveur MCP que nous allons utiliser, celui que nous venons de créer Donc, si nous revenons en arrière, que nous accédons à l'URL de production , que nous la copions, puis que nous revenons et que nous la collons ici, nous utilisons le bon serveur. Nous allons laisser cela en streaming. Aucune authentification. Et c'est un élément important des outils à utiliser. Maintenant, dans notre cas, nous allons utiliser les deux outils. Nous allons utiliser les images. Nous allons avoir besoin d' informations sur les images de marque et d'informations sur les directives de marque. Cependant, d'autres agents d'IA peuvent ne vouloir accéder qu'à l'un de ces éléments. Cela nous permet donc de ne lui donner accès qu' aux choses dont nous avons besoin. Donc, si nous cliquons ici, nous pouvons accéder à Selected, puis choisir si nous voulons uniquement avoir accès aux directives de marque ou nous en débarrasser et ne lui donner accès qu' aux images de marque. Cela nous donne donc une plus grande sécurité ce que nous pouvons utiliser. L'autre chose que nous pouvons faire également, c'est que nous pouvons dire tout sauf. On pourrait donc parler de tous les outils. À l'exception des images de marque, elles sont disponibles. Et cela fonctionne bien si nous avons de nombreux outils, vous pourriez avoir environ sept ou huit outils tous liés à la marque, et nous voulons tous les utiliser sauf un ou deux. Et au lieu de toutes les énumérer, nous pouvons simplement exclure celles que nous ne voulons pas. Maintenant, il se trouve que, dans ce cas, nous voulons utiliser les deux, alors je vais laisser ceci, et c'est tout. n'y a rien d'autre à faire. Aucun autre réglage. Nous allons donc simplement nous assurer que cela fonctionne. Cliquez donc sur Exécuter l' étape et fournissez ce qui indique que vous devez fournir les données qui proviendraient normalement de l'agent AI. Comme nous ne faisons qu'exécuter cette étape, nous allons fournir les données que nous devons extraire. Supposons donc que nous voulions simplement obtenir les directives relatives à la marque. Nous allons cliquer dessus. Et nous avons une erreur. Donc, en général, ce qui se passe, c'est que quelque chose passe par notre agent de chat par le biais d'une session avec notre client MCP et l'appelle Donc, comme ce n'est pas le cas, je pense qu'il ne sait pas trop quoi faire dans ce cas. Je vais essayer d'exécuter l'étape, puis je vais essayer avec des images de marque. Et encore une fois, les mêmes choses se produisent. Ça dit, erreur dans le sous-nœud, mémoire simple. Nous pouvons donc ouvrir le nœud de mémoire simple que nous avons créé précédemment. Et comme vous pouvez le voir, comme je l'expliquais, l'identifiant de session, rien n' entre et c'est parce que nous n'avons pas envoyé de message. En d'autres termes, nous devons le faire correctement , comme nous envoyons habituellement un message. Donc, si nous le fermons et que nous ouvrons notre discussion ici, nous allons dire « envoyer un message pour le lendemain de Noël », et nous pouvons le faire simplement en cliquant sur la flèche. Je vais revenir au message précédent, cliquer sur Play et le regarder faire sa magie. Vous pouvez donc voir qu'il est destiné au client MCP. Il va s'en servir pour extraire les directives de notre marque et créer une publication. Donc, avec succès, nous pouvons aller sur LinkedIn, faire une mise à jour, et tout revient en arrière parce que nous ne faisons que quatre images, donc tout revient au mannequin. C'est cool. Mais on peut voir toutes les œuvres. Donc, si nous revenons à et que nous avons également un nouveau message ici. Donc, si nous y retournons, nous pouvons voir que tout fonctionne. Je vais le renommer . Je vais renommer pour obtenir les actifs de la marque Et en fait, par souci d'exhaustivité, je vais renommer le contenu de l'invite pour appeler l'outil R. Maintenant, il va vous dire de vérifier les directives de la marque à l'aide de l'outil Brand Assets. Et il fera tout le reste de la même manière : générer des liens dans les textes des réseaux sociaux, utilisant les directives de la marque, trouver tous les liens vers des images dans l'outil Obtenir des actifs de marque dès maintenant. Il vérifiera toujours que la marque Passion Sports est oui, affichera le lien de l'image sur la ligne suivante, en s'assurant que nous ne l'avons pas affiché précédemment, et que le texte de sortie ne change toujours pas. Alors exécutons-le et vérifions-le simplement si cela fonctionne. Alors reprenons notre message, faisons-le. Assurez-vous que l' agent fonctionne parfaitement. Et je vais quand même économiser. Nous allons revenir sur LinkedIn, actualiser. Et voilà. Nous avons un nouveau message, une nouvelle image, donc cela fonctionne très bien. Alors maintenant, cela fonctionne complètement de bout en bout. Nous pouvons taper dans un chat. Je comprends qu'il utilisera notre invite pour vérifier les actifs de la marque, savoir nos directives de marque et nos images de marque, pour s'assurer qu'ils sont corrects. Il fera référence à la mémoire simple afin de connaître la dernière image que nous avons publiée et de s'assurer qu'il ne publie pas la même image plus d'une fois. Et il va passer par générer une image puis créer un post à partir du texte que nous avons généré et de l'image. Donc c'est génial. Nous avons un agent de campagne sur les réseaux sociaux à part entière. Renommons-le donc. Et comme je l'ai dit, il y a encore beaucoup à faire. Je veux dire, nous pourrions planifier cela, ce qui impliquerait quelques changements ici. Pour le moment, supposons que notre entreprise ne souhaite pas le planifier. Ils veulent envoyer des messages quand ils le souhaitent. Et surtout étant donné qu'il s'agit d'un concept de produit, ils veulent avoir un peu plus de contrôle sur celui-ci. Et ce chat fonctionne bien pour les utilisateurs internes. Nous pourrions changer cela en quelque chose de différent, par e-mail, nous pourrions le changer pour qu'il provienne de WhatsApp ou de tout autre client, en fait Mais c'est un moyen pratique de générer une publication très facilement, et nous pouvons l'étendre à n'importe quelle plateforme. Alors maintenant c'est à ton tour. Ce que je veux, c'est que vous réfléchissiez à un contenu que votre équipe crée à plusieurs reprises et à la manière dont un agent d'intelligence artificielle pourrait vous aider à le gérer en toute sécurité. Passons donc en revue quelques rôles différents qui pourraient réellement l'utiliser. Un responsable marketing pourrait donc l'utiliser pour générer des publications sur LinkedIn ou sur les réseaux sociaux pour des lancements de produits hebdomadaires , par exemple, comme vous venez de nous voir créer. Le fondateur pourrait régulièrement annoncer de nouveaux produits ou des jalons L'équipe de commerce électronique pourrait l' utiliser pour créer des articles mettant régulièrement en évidence des fonctionnalités spécifiques du produit. Une agence pourrait l' utiliser pour produire des articles sur la marque pour les différentes campagnes clients à venir. Et les équipes chargées des opérations ou des communications pourraient l'utiliser pour partager régulièrement des mises à jour internes ou des annonces publiques. Ce que je veux, c'est que vous choisissiez un rôle qui s'applique à vous ou à votre équipe et que vous trouviez une sorte de publication récurrente qui doit être publiée selon des règles claires Ainsi, une fois que vous aurez fait cela, vous serez sûr d'avoir appris à transformer votre création de contenu en un système fiable et vous serez sûr d'avoir appris à transformer votre création de contenu en un système fiable reproductible au lieu d'une tâche de dernière minute, quelque chose que vous auriez pu réaliser pour vous sans avoir à y penser encore et encore, en particulier lorsque vous ajoutez l'élément de planification que nous examinerons ultérieurement Et c'est tout. J'espère que cela vous a plu. Rendez-vous dans la prochaine leçon. 20. Introduction à la génération de récupération augmentée (RAG) et à la base de données Pinecone: Bien, dans cette leçon, nous allons automatiser l'un des aspects les plus importants et les plus exigeants d'une entreprise, le support client, ce que l' on appelle désormais l'expérience client. Alors que nous nous préparons pour le lancement prochain du survêtement Passion Sports AI, nos clients auront naturellement des questions, surtout si nous publions sur les réseaux sociaux Ils ont des questions sur le produit, le dimensionnement, les matériaux, la livraison, le calendrier de lancement ou la disponibilité Ces questions peuvent être posées via les réseaux sociaux, un chat sur un site Web, un e-mail, applications de messagerie ou littéralement n'importe où. Au lieu de répondre à ces questions manuellement, nous allons créer un agent de chat dédié à l'expérience client capable de répondre de manière précise, cohérente et instantanée, en utilisant les mêmes connaissances que celles que notre équipe utiliserait en interne. Passons donc en revue le flux de travail. Le flux de travail s'appelle Customer Experience Chat Agent, et il fournit aux clients des réponses et des réponses, en fonction de la manière dont ils nous ont contactés. Pourquoi l'utiliserions-nous ? Nous l'utilisons pour répondre automatiquement aux questions des clients en utilisant des connaissances internes fiables. Et les utilisations courantes des différents rôles sont le traitement des questions lors du lancement, la réduction de la charge de support, la fourniture de réponses rapides et précises aux clients. Il s'agit donc d'un exemple de génération augmentée par récupération ou de ce que nous appelons RAG Ce que nous construisons ici est donc un exemple classique de RAG. Qu'est-ce que RAG RAG est un modèle lequel l'IA récupère des informations pertinentes à partir d'une source de connaissances externe , puis utilise ces informations pour générer Au lieu de deviner simplement utiliser le LLM pour découvrir des informations qui peuvent être plus essentielles à nos informations commerciales que nous connaissons en fait plus qu'Internet, je suppose que l' IA est fondée sur de véritables données fiables Alors pourquoi le RAG est-il important ? Eh bien, Rags est essentiel pour support client car les informations sur les produits changent, et nous voulons nous assurer de toujours être à jour. Les réponses doivent être précises et les hallucinations sont inacceptables, surtout lorsque vous parlez à des clients. RAG garantit donc que les réponses de l' agent basées uniquement sur documentation approuvée peuvent être mises à jour en modifiant les données, et non le modèle, et qu'elles évoluent au fur et à mesure que votre base de connaissances s'enrichit, afin que nous puissions toujours modifier la documentation En bref, RAG transforme l'IA d' un chatbot en un système d'assistance fiable Alors pourquoi devons-nous aller au-delà des feuilles et des PDF ? Parlons-en. Eh bien, jusqu'à présent, nous avons utilisé Google Sheets et, en arrière-plan, des PDF et des documents Et cela fonctionne à petite échelle, mais cela se décompose rapidement. Le problème, c'est qu'il est difficile de faire une recherche précise. Il est difficile de rester synchronisé et il n'est pas conçu pour la récupération sémantique Pour prendre correctement en charge RAG, nous avons besoin d'une base de données conçue pour la récupération de l'IA Nous avons donc techniquement déjà utilisé RAG dans les leçons précédentes, mais la façon la plus fréquente de l'utiliser est de l'utiliser d'une manière qui passe par une base de données pour obtenir les informations La base de données que nous utilisons est donc Pinecone. Présentons donc Pinecone et les raisons pour lesquelles nous l'utilisons. Tout d'abord, qu'est-ce que Pinecone ? Pinecone est une base de données vectorielle. Alors c'est quoi ça ? Ainsi, au lieu de stocker des lignes et des colonnes comme le fait habituellement une base de données, elle en stocke le sens, ce qui signifie que les questions n' ont pas besoin d'un libellé exact. Cela signifie que le système récupère le contenu en fonction de votre intention, car il en comprend le sens, et l'IA obtient le contexte le plus pertinent lorsqu'elle fait des choses à l'aide de RAG Qu'est-ce qu'une base de données vectorielle ? Expliquons-le très simplement. Une base de données vectorielle convertit le texte en vecteurs numériques, en valeurs numériques, en structures numériques et les stocke par similarité sémantique Ainsi, lorsque nous avons des mots qui ont une signification similaire, placés les uns à côté des autres. Cela permet également à l'IA de récupérer les correspondances de signification les plus proches. Et c'est idéal pour des questions telles que les FAQ, les questions fréquemment posées, la documentation de support, les politiques et les informations sur les produits. Mais pourquoi utilisons-nous même une base de données en premier lieu ? Et pourquoi Pinecone en particulier, alors qu'il existe d'autres bases de données vectorielles Nous choisissons une base de données parce que connaissance des clients ne cesse de croître. Nous avons besoin d' une extraction rapide et précise, et plusieurs agents et systèmes doivent potentiellement accéder aux données Nous pourrions donc l'utiliser pour de nombreux autres flux de travail. Et nous avons choisi Pinecone parce qu' il est spécialement conçu pour les flux de travail RAG Il évolue facilement, s'intègre parfaitement aux agents d'intelligence artificielle et fournit des flux de travail de démonstration prêts à que nous pouvons utiliser dès la sortie de l'emballage Commençons et configurons cela étape par étape. Donc, la première chose que je veux faire est de vous montrer le flux de travail, le flux de travail agentique que nous allons créer Donc, la façon dont les choses commencent, c'est que nous recevons des commentaires sur le chat ici. Passons donc en revue et voyons comment cette entrée dans le chat a pu se produire. Jetons donc un coup d'œil à ce post. Supposons que des clients consultent nos réseaux sociaux sur les sports passionnés et qu'ils voient ce message. J'ai besoin de plus d'informations. Notre équipe chargée de l'expérience client est là pour vous aider. À tout moment, au plus 1555, un, deux, trois, quatre, cinq, six, pour une assistance rapide et amicale, nous sommes prêts à répondre à tous vos besoins en matière de sports passionnés, et nous avons une belle idée du prochain survêtement Un client peut donc avoir des questions à ce sujet. Ils voient le survêtement. Ils trouvent que ça a l'air plutôt bien. Ils veulent savoir d'autres choses, quelles sont les couleurs au moment du lancement, toutes ces bonnes choses. Et ils peuvent simplement ajouter notre numéro à What's up, nous ajouter en tant que contact et nous contacter. C'est donc là que le chat entre en jeu. Donc, si nous revenons à notre exemple, nous utilisons actuellement NanChat, nous utilisons actuellement NanChat, mais cela peut être remplacé par n'importe quel chat, e-mail ou toute autre forme de communication Le message arrive donc en demandant à notre agent d'intelligence artificielle quelles autres couleurs nous avons, par exemple. Et notre agent d'intelligence artificielle va, comme d'habitude, utiliser le modèle de chat ouvert basé sur l'IA comme cerveau de l'opération, afin de pouvoir réfléchir et accéder à un réseau neuronal. Nous avons également une mémoire simple, qui lui permet de se souvenir au fil du temps de ce que les clients demandaient. Ainsi, s'il y a une conversation en cours avec le client, celui-ci sait ce qui a été demandé plus tôt. Il n'oublie pas chaque fois qu'un message est envoyé. De plus, selon la façon dont nous avons configuré la mémoire, elle peut également mémoriser les conversations avec les clients. Mais pour le moment, nous allons le configurer uniquement pour mémoriser les conversations avec le client actuel. Il permettra également d'obtenir des informations sur les images de marque. Dans ce cas, nous n'avons besoin que d'informations sur les images. Cela suffit, car nous avons le prochain outil. Il s'agit d'un outil d'images de marque, et l'outil suivant est un outil de documentation client. Les deux utilisent le MCP. C'est un système que nous avons configuré plus tôt pour utiliser MCP afin d' obtenir des informations sur les actifs de la marque Et il s'agit d'un autre client MCP qui va accéder à base de données Pinecone pour obtenir de la documentation client Cela nous permet donc de récupérer très facilement la documentation et de la rechercher très rapidement dans la base de données. Recherchez des informations sur les images de marque Si quelque chose est demandé sur le look du survêtement, renvoyez-le à l'agent, puis renvoyez-le à notre client C'est donc ce que nous allons créer. Mais la première chose que nous allons faire est ajouter nos données dans la base de données Pinecone Cela signifie que nous devons configurer la base de données Pinecone. Alors allons-y et faisons-le maintenant. Nous voici donc sur la page d'accueil de Pinecone. Ce que vous voulez faire, c'est d'aller sur Pinecone point IO pour commencer, et cela vous redirigera vers cette page d'accueil indiquant qu'il s' agit de la base de données vectorielle Donc, si vous cliquez sur Commencer à construire, cela vous amènera ici et vous aurez un compte. Mais juste pour vous montrer comment procéder, je vais maintenant créer un autre compte. Donc, une fois que vous serez connecté, il fera comme d'habitude de s'assurer que vous avez approuvé toutes les informations que vous lui donnez. Je vais donc cliquer sur Accepter ici. Et il va vous poser quelques questions. Choisissez donc celui qui a le plus de sens. Je vais donc dire que je suis en train de construire un petit projet personnel. Commencez gratuitement. Si vous choisissez celui-ci, vous commencerez l'essai standard. Nous allons donc commencer gratuitement. Et que construisez-vous ? Il s'agit d'une liste déroulante. Nous opterons pour les agents RAG Slash De quel type de données disposez-vous ? Fichiers bruts, PDF. C'est avec ça que nous allons le charger. Et comment développez-vous votre solution ? Nous allons opter pour le non-code, le low code. Utilisez des plateformes d'automatisation telles que NA ten sans écrire de code complet. Cela nous ressemble. Quelle plateforme sans code ou locode utilisez-vous alors ? Et lancez-vous. Donc, la première chose qui se produira est que cela vous donnera une clé d'API qui sera générée automatiquement. L'un des avantages de Pinecone, c'est qu'il vous permet d'être opérationnel très rapidement dans la dernière version Je vais donc le copier et le stocker dans un endroit sûr. Donc, une fois que nous sommes sûrs que cela a été copié et que nous l'avons stocké dans un endroit sûr, nous pouvons cliquer sur Fermer. Et il est écrit : Bienvenue sur Pine Code Assistant. Commencez à intégrer une capacité de réponse précise aux questions dans vos produits d'IA. Obtenez des réponses plus pertinentes, gérez vos fichiers avec celles-ci, contrôlez totalement vos données. Acceptons et continuons. Ce que nous avons ici, c'est de la documentation. Voici le développeur. Arrêt rapide. Et si vous suivez cette procédure, cela vous guidera tout au long du processus. La première chose qu'il vous demande de faire, c'est de développer un démarrage rapide. NAN crée un flux de travail NAN qui télécharge les fichiers via HTTP et vous permet de discuter avec eux à l'aide de Pinecone, Assistant et Open AI C'est génial. L'assistant Pinecone nous permettra de discuter directement avec notre documentation. Essentiellement, il nous permettra d'accéder à la documentation dont nous avons besoin via Pinecone en tant que besoin via Pinecone en tant C'est bien que cela nous donne ce démarrage rapide. Vous avez besoin de votre clé d'API Pinecone, il suffit de cliquer sur le bouton « + dessus et de saisir le nom de votre clé d'API En termes d'autorisations, si vous cliquez dessus, vous en saurez plus sur leur utilité, la sécurité, la gestion des accès et toutes ces bonnes choses. Pour l'instant, je vais lui donner toutes les autorisations. Et n'oubliez pas que ce que nous faisons ici, c'est générer une nouvelle clé d'API, et c'est pourquoi nous lui donnons un nom. La clé d'API que vous avez enregistrée précédemment est appelée clé d'API par défaut, mais Pinecone en a besoin d' une autre avant de pouvoir commencer Créer une clé. Et maintenant, allez-y et sauvegardez ceci également. Je l'ai copié. Je vais le garder dans un endroit sûr. Une fois que vous l'avez fait et que vous en avez une copie, cliquez sur Fermer. Ensuite, nous passerons à l'étape suivante. Créez donc un assistant dans la console Pinecone. Nommez votre assistant NN assistant. Je vais l'ouvrir dans un nouvel onglet, afin que nous puissions toujours revenir à celui-ci. Ici, je vais d'abord dupliquer cet onglet afin que nous puissions revenir à la documentation. Ensuite, je vais cliquer sur Créer un assistant. Et si nous revenons ici, en fait, il est bon de se rappeler qu'il est dit de nommer votre assistant NAN assistant, le créer dans la région des États-Unis. Faisons-le maintenant. Créez un assistant. C'est déjà dans la région des États-Unis, ce qui est formidable. Voilà. Il s'agit d'un assistant créé pour nous, et c'est dans cet assistant que nous pouvons essentiellement interagir avec Pinecone afin que nous puissions lui poser toutes les questions, par exemple, si nous allons ici, comme n'importe quel autre messager par chat, nous pouvons dire : « À quoi sert Pinecone ? Il indique : « Aucun fichier n'a été trouvé ». Si des fichiers sont chargés, il se peut qu'ils soient toujours en cours de traitement. Nous n'avons aucune information là-dedans pour le moment, mais quand nous en aurons, nous pourrons revenir et vérifier que nous pouvons obtenir des informations de la base de données à ce moment-là. Revenons maintenant à notre documentation. Nous avons donc fait cette partie, vérifiez. La prochaine étape consiste à créer un flux de travail de plateforme. Copiez l'URL du modèle de flux de travail, qui est la suivante. Copions. Et dans votre compte NAN, créez un nouveau flux de travail et collez l'URL n'importe où dans l'éditeur de flux de travail. Cliquez sur Entrée pour ajouter le flux de travail. Essentiellement, nous allons créer créer un flux de travail que Pinecone a déjà configuré pour nous, qui nous permettra de saisir des informations dans la base Nous obtiendrons des informations de test et nous serons en mesure de vérifier que nous pouvons récupérer des informations de notre base de données. 21. Comment installer la base de données Pinecone: De retour dans NAN, je vais y retourner et créer un nouveau flux de travail. Et je vais l'appeler Customer Experience Chat Agent. Et ici, nous allons faire exactement ce qui est dit. Il disait de coller dans le flux de travail ce lien vers le flux de travail que nous venons de copier. Je vais le faire en utilisant Apple V, je suis sur un Mac ou Control V, si vous êtes sur un PC de bureau. Et il est dit que le flux de travail sera importé depuis, puis le lien, nous disons oui à l'importation. Et voilà. Il s'agit de notre flux de travail. Et ce qu'il fait essentiellement, si je zoome un peu. En fait, je vais d'abord dézoomer. Tu peux le voir en entier. Il s'agit de l'ensemble du flux de travail, et vous trouverez quelques notes ici. Mais essentiellement, ce qui se passe c'est qu'il y a plusieurs étapes et qu'elles sont numérotées. Premièrement, téléchargez des fichiers sur Pinecone Assistant. Ainsi, lorsque nous cliquons sur Execute Workflow, accédons à des URL de fichiers que Pinecone nous a fournis Il va les diviser en une liste de fichiers, les télécharger et les convertir en fichier MD, qui est essentiellement un fichier texte. Et puis si vous suivez ce tour, si je fais un léger zoom arrière, cette ligne courbée revient en fait à cet endroit Et cela dit, si je déplace les notes et que je zoome un peu. Donc, cela indique en fait télécharger vers l'assistant. est donc l'assistant que nous étions en train de regarder. J'ai saisi une requête indiquant qu'il n'y avait aucune donnée Nous sommes donc sur le point de saisir les données dans l'assistant. Donc, une fois que nous avons ajouté les informations à un fichier texte, il les envoie ici pour les tester afin de vérifier l'état du fichier. Et si le statut est disponible, il attendra. Donc, essentiellement, il l'envoie à Pinecone pour qu'il entre dans la base de données Et il y a du code pour vérifier que le fichier a bien intégré à la base de données. Je l'ai envoyé à Pinecone , puis il vérifiera qu' il est totalement téléchargé dans la base Et s'il existe déjà, s'il est disponible, alors nous arrêtons le flux de travail. Notre travail est terminé. Nous saisissons nos informations. Sinon, il attendra simplement un certain temps, puis reviendra et vérifiera à nouveau. Il s'agit donc essentiellement de créer un fichier D, un fichier texte de données, mettre dans la base de données, vérifier qu'il est bien là et d'attendre que cela se produise. Et dès que cela se produira, cela mettra fin au statut. Cela mettra fin au flux de travail. La deuxième partie est la possibilité de discuter avec notre base de données via l'agent AI. Donc, en bas, ce que nous avons, si je zoome légèrement, c'est la possibilité de discuter avec l'agent. Nous l'avons donc déjà vu. Nous pouvons donc poser toutes les questions à l'agent. Comme d' habitude, il utilisera le modèle de chat basé sur l'IA comme cerveau de l'opération, et il demandera à l' assistant tout ce que nous lui demanderons. Mais si nous examinons l'intérieur de l'agent, vous pouvez voir que si nous zoomons un peu, il est écrit : « Vous êtes un assistant utile ». Utilisez l' outil assistant Pinecone pour récupérer des données sur versions de Pinecone à l'aide de la fonction G Context Incluez le nom du fichier et l'URL du fichier dans les citations partout où cela est référencé dans la sortie. Donc, en gros, nous avons saisi des informations dans la base de données. Je le sais parce que je l'ai déjà fait propos des sorties de Pinecone Donc, ce que cela signifie, c'est que si nous posons des questions, il utilisera l'outil assistant, qui est attaché à l'agent, qui est là pour obtenir toutes les informations déjà saisies. Nous pourrons ensuite le personnaliser pour ce que nous voulons, mais pour l'instant, nous allons cliquer sur Exécuter le flux de travail, qui va entrer des informations dans la base de données, puis nous reviendrons le tester. Si nous revenons à la documentation, elle indique que nous devons ajouter la clé API Pinecone au flux de travail Dans le fichier de téléchargement vers le nœud assistant, sélectionnez l'API Pinecone, créez de nouvelles informations d'identification et collez votre clé d'API Pinecone Je vais donc récupérer la clé API, et maintenant je vais suivre ce que cela dit Nous devons aller chercher le fichier de téléchargement sur le nœud assistant et sélectionner l'API Pinecone, créer de nouvelles informations d'identification. Alors allons-y et faisons-le. Voici donc le fichier de téléchargement vers le nœud Assistant. Et dans ce nœud assistant, nous devons sélectionner l'API Pinecone, créer de nouvelles informations d'identification et coller la clé d'API Ici, nous allons maintenant cliquer sur Créer un nouvel identifiant. J'ai déjà un compte parce que je l'ai fait plus tôt. Mais ce que vous feriez, c'est d'aller ici et de cliquer sur Créer un nouvel identifiant, coller votre clé d'API Cliquez sur Enregistrer. Et maintenant, nous allons nous en débarrasser. Et vous pouvez voir, j' ai un deuxième compte, donc nous allons le faire fraîchement. Donc, si nous revenons aux instructions, nous avons maintenant collé la clé d'API Et puis il est écrit : Dans l'assistant Pinecone, sélectionnez les informations d'identification pour l'authentification du porteur, puis créez de nouvelles informations d'identification et collez la clé dedans Trouvons donc l'assistant de Pinecone. Ça y est. Assistante Pinecone Auth et pareil. J'ai déjà un compte parce que je l'ai déjà fait, mais vous devez créer un nouvel identifiant, coller la même clé d'API et cliquer sur Enregistrer Et vous voyez ici qu'il est indiqué que l'identifiant a été créé à nouveau avec succès dans votre espace personnel Nous allons donc fermer cela. Ce que nous avons essentiellement fait, c'est fournir à l'assistant Pinecone, la clé API lui permettant contacter et d'interagir avec la base de données Pinecone Ensuite, nous avons fait la même chose pour le téléchargement du fichier vers l'assistant. Nous pouvons donc maintenant écrire des informations dans la base de données et lire des informations de la base de données en utilisant notre client ici. Revenons donc aux instructions. Alors maintenant, il est dit d' activer le flux de travail. Le flux de travail est configuré pour télécharger notes de version récentes de Pinecone et les télécharger sur votre assistant Cliquez sur Exécuter le flux de travail pour démarrer le flux de travail Vous pouvez ajouter vos propres fichiers au flux de travail en modifiant les URL dans le nœud URL des fichiers Discutez avec vos documents. Une fois le flux de travail activé, demandez-lui les dernières modifications apportées à la base de données Pinecone Cela signifie que si nous revenons ici, si nous revenons ici, souvenez-vous que j'ai dit qu'il y avait un tas d'URL de fichiers, et que c'est ce qu'ils vont télécharger dans la base Nous allons le transformer en fichier texte, puis l'envoyer à la base de données puis l'envoyer Donc, si je l'ouvre, zoome un peu. Vous pouvez voir ici qu'il y a un tableau et l'ouvrir un peu. Vous pouvez voir qu'il y a ici un tas d' URL vers différents documents Vous pouvez voir le point documentaire Pinecone. Donc, il charge tous ces documents dans la base de données pour que nous ayons quelques données pour commencer. Donc, je vais d'abord l' exécuter afin que vous puissiez voir ce qui se passe lorsque nous les chargeons , puis nous ajouterons notre propre document à cette liste. Nous allons donc exécuter le flux de travail. Nous avons donc un problème avec le nœud, et je l'ai déjà vu. Donc, si nous entrons, cela indique que les informations d'identification sont introuvables. Donc, si nous abordons cela, exécutons, nous pouvons voir que cela a fonctionné avec succès, et je ne sais pas pourquoi cela se produit, mais cela m'est déjà arrivé . J'ai dû le gérer moi-même. Maintenant que nous l'avons fait, l'état du fichier est vérifié. Exécutons à nouveau le flux de travail. Et vous pouvez voir qu'il indique que le flux de travail a été exécuté avec succès. Maintenant que c'est exécuté avec succès, quelle est la différence ? La première chose que nous pouvons faire est de retourner notre assistant et de vérifier qu'il contient des informations. Donc, si nous revenons en arrière, agit de notre IA, de notre assistant, assistant Pinecone et si vous vous souvenez, il était écrit « erreur, aucun fichier n'a été trouvé Eh bien, si nous le demandons à nouveau, copiez ceci là où il est écrit : quoi sert Pinecone ? Et ici, posez la question suivante : à quoi sert Pinecone ? Et maintenant, il est dit que Pinecone est une base de données vectorielle conçue pour permettre évolutives opérations de recherche et de récupération de similarités efficaces et Et si cela a été fait, c'est parce que nous avons chargé toutes les données. Cependant, si je vous pose une question comme, ai déjà posée, quelles sont les couleurs disponibles pour le survêtement Passion Sports Et si nous lançons cela, vous pouvez voir les résultats de recherche ne contiennent aucune information sur les couleurs disponibles pour le survêtement de sport Passion. Bien sûr, ce n'est pas le cas, car nous n'avons pas encore saisi d'informations Nous allons donc revenir à notre flux de travail. Et ce que nous devons faire, c'est mettre à jour ces URL, comme indiqué dans la documentation, afin de pouvoir entrer ici car au lieu de ces documents, nous allons entrer ici notre document, qui est en fait un fichier MD que j'ai créé plus tôt, et il contient notre documentation client Jetons donc un coup d'œil à cela. Vous voyez donc que nous avons le guide client du survêtement Passion Sports Il est disponible en deux formats, PDF et fichier MD. Le fichier MD est un fichier texte, et c'est parce qu'il ne pouvait pas convertir le PDF lorsque je l'ai essayé plus tôt. Donc, si nous jetons un coup d'œil au PDF, juste pour que vous puissiez voir de quoi il s'agit. Voici donc le PDF, et il s'agit essentiellement de la base de connaissances du support client de Passion Sports. Il parle d'un document d'assistance et de FAQ sur les survêtements Valere , et il donne un aperçu du produit, les détails du lancement, les endroits où acheter les tailles disponibles, les couleurs et les styles disponibles, ainsi que toutes sortes de questions qu' un client pourrait poser Je me pose également fréquemment des questions, comme quand sortira le survêtement Passion Sports , toutes ces bonnes choses ? C'est donc quelque chose que j'ai généré plus tôt. Et puis ce que j'ai fait, c'est que je l'ai converti en un fichier texte appelé fichier point d. Et si vous l'ouvrez, il s'agit essentiellement d'une version texte de la même chose. Il n'y a donc rien de fou là-dedans, de simple. Ce que nous allons faire maintenant, c'est ajouter ce fichier texte dans la base de données en utilisant notre flux de travail. Si vous utilisez Dropbox, assurez-vous d'en ajouter un à la fin, car c'est ce qui permet de télécharger le fichier. Si vous laissez le zéro, l'application sera envoyée à Dropbox au lieu de la télécharger. Nous allons donc maintenant revenir à notre flux de travail. Et ce que nous allons faire, c'est l'ouvrir, mettre entre virgules et les guillemets, puis le refermer Cela devrait être corrigé, et nous allons maintenant exécuter l'étape. Et voilà. Vous pouvez voir si nous zoomons un peu, vous pouvez voir toutes les URL que Pine Code nous a fournies pour leurs fichiers texte, et nous avons ajouté les nôtres ici Ils seront donc chargés dans la base de données une fois que nous aurons exécuté le flux de travail. Exécutons maintenant le flux de travail. 22. Comment former les agents de chat en expérience client: Après tout, j'ai dû modifier l'URL pour utiliser Google Drive au lieu de Dropbox. Dropbox est très complexe. Cela ne fonctionne pas. Vous pouvez donc voir ici que j'ai ajouté une URL supplémentaire qui mène à Google Drive, puis j'ai réexécuté le flux de travail, ai exécuté, et tout est bien téléchargé Alors maintenant, lorsque nous allons voir notre assistant, puis que nous lui demandons quel survêtement utilisez-vous, cela nous donne quelques informations sur notre survêtement Cela nous indique donc que nos informations sont téléchargées, que nos documents sont téléchargés. Maintenant, si nous revenons à notre flux de travail, nous voulons tester cette entrée de chat et nous assurer qu'elle fait exactement la même chose. Il suffira donc de cliquer sur Chat pour descendre ici. Nous allons le coller exactement dans la même question. Quelles combinaisons de survêtement avez-vous ? Pour que ça fonctionne. Nous pouvons le voir suivre les mouvements ici. Je suis allée voir l'agent, j'ai utilisé le modèle de chat et je suis allée voir l'assistant de Pinecone Et comme nous pouvons le constater, cela revient et dit que nous avons des combinaisons complètes ou des survêtements de sport disponibles pour les sports passionnés. Il s'agit d'un survêtement haut de gamme pour homme conçu dans un souci de confort, de style , etc., et il contient de nombreuses informations Nous savons donc que notre chat fonctionne. Donc, la beauté de cela est que nous avons maintenant un moyen d'envoyer des messages de chat directement à une base de données. Il utilise le MCP. Mais ce que nous n'avons pas, c'est certaines choses. Nous voulons donc inclure les directives relatives à la marque simplement pour nous assurer que nous communiquons sur la marque et que nous choisissons les bonnes couleurs pour la marque. Ils peuvent changer à tout moment, et ils ne figurent peut-être pas dans la documentation client, mais ils figureront certainement dans les directives de la marque. Donc, si vous pouvez imaginer que vous êtes un représentant du service client ou de l'expérience client, vous devez vous concentrer sur la marque, afin de communiquer tout ce qui est pertinent Nous allons donc ajouter nos directives relatives à la marque. Donc, si nous cliquons sur Outil, puis nous passons à l'outil client MCP Et ce que nous voulons faire, c'est ne pas avoir d'authentification, mais nous voulons intégrer notre serveur MCP comme point de terminaison pour les directives de notre marque Alors prenons-le et collons-le dedans. Nous allons donc récupérer une URL de production, cliquer dessus, et il la copie pour nous, comme nous pouvons le voir. Ensuite, nous y retournerons. Collez-le ici, c'est pour les directives de notre marque. Maintenant, la différence est qu'il existe différents outils à inclure ici. Et si je passe à la sélection, à part tout, vous pouvez voir que nous pouvons soit obtenir les directives, soit les images. Dans ce cas, nous ne voulons pas nécessairement parcourir les directives, car la plupart d'entre elles se trouveront dans notre document de support client, dans notre base de données. Mais dans ce cas, nous voulons les images de marque car au cas où les clients voudraient voir d'autres images et choses comme ça, cela nous permettra de les obtenir. C'est donc un bon exemple de la façon dont le MCP nous permet d'avoir un serveur qui peut nous fournir plein de choses différentes, de nombreuses choses différentes, puis nous pouvons simplement nous concentrer sur ce que nous voulons Si nous exécutons cette étape, il sera alors indiqué « fournir les données qui devraient normalement parvenir à l'agent, provenir du nœud Agent », provenir du nœud Agent obtenir des images de marque », «   exécuter l'étape ». Ils y vont, donc ça leur a rapporté d'autres choses. Il a donc ramené des lignes pour l'image réelle. C'est le nom de la requête, et voici le lien vers l'image, donc il saisit certainement cela Nous pouvons donc clore ça. Nous avons donc maintenant notre client MCP, qui est en fait des images de marque Appelons donc cela get Images. C'est génial. Nous avons donc notre outil Obtenir des images de marque. En fait, appelons-le notre outil de documentation client. Nous avons maintenant notre outil de documentation client qui accède à la base de données, et nous avons des images de marque provenant de notre serveur local. Ce sont donc les outils dont nous avons besoin. Nous voulons maintenant que notre agent d'intelligence artificielle fasse quelque chose d'un peu plus intelligent que de simplement dire «  utilisez l'outil d'assistance Pinecone » Regardons donc le message que nous avons préparé plus tôt. Voici donc l'invite. Et si nous zoomons un peu, cela indique que vous êtes un représentant senior expérimenté et utile expérience client de première ligne Vous avez étudié les meilleures marques en matière de service client et de dialogue sur la meilleure façon de parler aux clients. Utilisez l'outil d' assistant de documentation client pour récupérer des données sur les produits de sports passionnés à l'aide de la fonction Context. Nous n'en avons plus vraiment besoin, je ne pense pas, mais je vais m' tenir à cela pour être complet. Deuxièmement, saluez le client lorsque vous lui parlez pour la première fois. Troisièmement, répondez aux questions poliment de la manière la plus concise possible, répondant simplement à la question du client, Pour A, vous pouvez répondre aux déclarations d'un client poliment et très brièvement, lui demandant s'il y a autre chose que vous pouvez faire de manière naturelle, sans paraître répétitif Ne demandez pas plus de deux fois s'il y a autre chose que vous pouvez faire pour aider . Cinq, s'ils disent qu'il n'y a rien d'autre que vous puissiez faire pour les aider, souhaitez-leur une bonne journée et remerciez-les de vous avoir contactés. Sixièmement, s'ils vous demandent des images de marque des exemples de celles-ci ou des exemples de look, vous pouvez utiliser l' outil Images de marque pour répondre à la question. Sept, assurez-vous d'avoir un son naturel et jamais répétitif. Huitièmement, ne répétez pas trop le nom du produit ou de la marque pour éviter de paraître répétitif Neuf, répondez uniquement aux questions relatives à la marque du produit ou aux questions auxquelles vous pouvez répondre à l'aide de l'outil d'assistant de documentation client ou de l'outil d'images de marque. Ensuite, ne répondez pas à des questions autres que celles auxquelles je vous ai demandé de répondre sauf si elles concernent les produits ou les éléments de l'outil d'assistant de documentation du service client . Vous pouvez répondre à des questions relatives à ce sujet, mais vous aurez peut-être besoin d'une comparaison avec d'autres produits. Par exemple, pourquoi cela prend-il plus de temps qu'Amazon ? Dans ce genre de cas, utilisez vos connaissances d'expert du monde pour répondre et 11, adoptez un ton chaleureux, conversationnel et professionnel Par exemple, si vous pensez que vous allez décevoir le client, dites « malheureusement » ou quelque chose similaire dans votre réponse Ce sont donc toutes des choses que j'ai découvertes en faisant fonctionner l'assistant. Et quand je l'ai fait, j'ai pu constater qu'il y avait un certain ton qui revenait et qui ne semblait pas très humain. J'ai donc changé cela pour me sentir beaucoup plus humain. Si nous faisons un zoom arrière maintenant, nous pouvons voir qu'il a toujours besoin d'une entrée de chat. C'est rouge parce que j'ai réinitialisé le chat. Cela peut donc fonctionner en exécutant l'étape, mais généralement je dois simplement lancer le chat et tout ira bien là-bas. Alors, jetons un coup d'œil et voyons comment nous nous en sortons. Nous nous attendons à ce que le ton change car, comme vous pouvez le voir ici, nous avons la passion du sport ou du survêtement Il est donné un aperçu complet. Il y a beaucoup de détails ici. Mais ce que nous devrions voir, c'est que lorsque nous commençons à poser des questions, répondons de manière beaucoup plus humaine. Donc, tout d'abord, je vais commencer par quelque chose qui n'est pas vraiment une question. Donc, comme nous l'avons demandé, cela commence par un high, puis comment puis-je vous aider ? Je demande donc que je voulais savoir quels tracksets seront disponibles. Voyons ce qu'il dit. Vous pouvez donc voir qu'il recherche ici. Et ça revient avec « hello ». Le survêtement disponible est le survêtement Passion Sports for Law pour hommes. Il présente une coupe ajustée moderne et est disponible dans les couleurs noir, gris marine et en éditions limitées saisonnières. Les tailles disponibles vont de l'excès au double d'Excel. La date de lancement est fixée au 26 décembre 2026, le lendemain de Noël. Y a-t-il autre chose que vous aimeriez savoir à ce sujet ? Je pense donc que c'est très bien, très professionnel, comme nous l'avons dit dans notre message. Continuons donc. Alors maintenant, j'ai demandé : existe-t-il une version pour femmes ? Il est écrit : Bonjour, actuellement, le survêtement Passion Sports Fore est proposé sous forme de survêtement haut de gamme pour hommes Cependant, les futures collections pourraient inclure des coupes et des styles supplémentaires, y compris éventuellement des versions pour femmes. Faites-moi savoir si vous aimez les informations. Ou quoi que ce soit d'autre. Il vous demande donc continuellement si vous aimez les informations ou autre chose. La documentation que je lui ai remise cette fois-ci indiquait qu'il n'y avait pas de version pour femmes, uniquement pour hommes, et cela aide simplement le client à penser qu'il existe peut-être des versions ou d' autres styles, mais il ne s'y engage pas J'aime bien ça. Je pense que c'est cool. Maintenant, que se passe-t-il lorsque je manifeste de la colère ? J'ai donc dit, A, je suis très en colère à ce sujet. Voyons ce qui va se passer. Il est donc écrit : « Je suis désolée d'apprendre que vous vous sentez ainsi ». Comment puis-je vous aider aujourd'hui ? Cela semble un peu un pivot, nous aurions probablement pu faire en sorte qu'il puisse raisonner un peu et dire, vous savez, désolée que vous vous sentiez ainsi, donner une raison et partir de là. Regardons les règles telles qu'elles sont en vigueur. Il m'a donc accueilli, il dit : « J'ai salué le client lorsque vous lui parlez pour la première fois ». Répondez aux questions poliment aussi précisément que possible, répondant simplement à la question, rien d'autre. C'est fait. Vous pouvez répondre poliment et brièvement en demandant s' il y a autre chose que vous pouvez faire pour aider de façon naturelle Je pense que cela semble un peu répétitif, mais c'est naturel. Et puis s'ils disent qu'il n'y a rien d'autre que vous puissiez faire pour les aider, souhaitez-leur une bonne journée. Merci de nous avoir contactés. Nous allons donc tester cela. S'ils vous demandent des images de marque ou des exemples de look, vous pouvez utiliser l'outil Images de marque. Alors testons cela. Alors maintenant, nous allons vous demander si vous pouvez voir que les rouages tournent. Maintenant, ce que nous avons vu, c'est que parce que l'assistant Pinecone possède en fait des informations provenant de Pinecone, il renvoie des images sur des sujets sans rapport Il est donc important de toujours supprimer de la base de données les données qui ne sont pas essentielles. Soyons donc plus précis. Elle réfléchit. Voyons donc s'il peut trouver des informations sur les images. J'ai donc demandé s'il y avait d'autres photos des survêtements pour que je puisse voir les styles. Vous verrez qu' il suit les mouvements, et voilà. Si nous zoomons, nous avons le mannequin et toutes nos autres images dedans. Zoomons légèrement en arrière. Nous faisons légèrement glisser la liste sur le côté. Nous pouvons voir qu'il contient un tas d'images, ce qui est vraiment cool pour l'utilisateur. Ensuite, il est suivi par Voulez-vous que je fournisse plus d' images ou que je vous aide pour autre chose ? Faisons donc un autre test. Voyons ce que nous avons ajouté d'autre à notre agent et testons-le. Nous avons donc dit que s'ils vous posent des questions sur des images de marque ou des exemples de look, vous pouvez utiliser l'outil d'images de marque pour répondre à la question. C'est fait. Nous avons donc dit de ne répondre qu'aux questions relatives à la marque du produit ou aux questions auxquelles vous pouvez répondre en vous basant sur la documentation client, l'outil d'assistance ou l'outil Bandimages Ne répondez pas à des questions autres que celles auxquelles je vous ai demandé de répondre , sauf si elles concernent la marque, les produits ou des éléments figurant dans la documentation client. Et je l'ai dit, uniquement s' ils se rapportent à ce genre de choses, mais qu'ils peuvent nécessiter une comparaison. Revenons donc en arrière et testons qu'il le fait réellement. Commençons donc par une question totalement indépendante. Il est donc revenu et a dit : Bonjour, je peux répondre aux questions relatives aux produits et à la marque Passion Sports. Pour des questions de culture générale comme celle-ci, la capitale de la France est Paris. Y a-t-il autre chose en rapport avec les sports passionnels que je puisse faire pour vous aider ? Il n'a donc pas respecté mes règles. Voyons donc si nous pouvons le rendre un peu plus strict. été beaucoup plus explicite ici et j'ai dit : ne répondez jamais à des questions sans rapport. Par exemple, si on vous demande «  Quelle est la capitale de la France », savoir au client que vous pouvez répondre à des questions sur la marque ou les produits. C'est exactement comme tu le dis. Je dis donc cela pour m'assurer que les agents ne sont pas trop répétitifs, mais je n'ai rien à faire et à ne pas faire. Exécutons maintenant cela et nous pouvons voir ici que nous pouvons voir de ce côté quelle est la capitale de la France est la question, donc il va être posé la même question parce que je l'ai exécutée. Nous pouvons voir que la réponse est maintenant : je peux répondre à vos questions sur les produits pour sports passionnés ou sur la marque. Si vous avez des questions à ce sujet, n'hésitez pas à les poser. Cela n'a donc pas été le cas et cela a été mauvais ou négatif. Mais maintenant, nous pouvons voir que c'est beaucoup plus strict, juste en introduisant cette règle Alors testons-le un peu plus. Voyons si nous pouvons lui poser d' autres questions sans rapport. Je me suis donc demandé : combien de côtés possède un Pentagone ? Fuyons. Et encore une fois, il est dit que je peux répondre aux questions relatives à la marque et aux produits de sports passionnés. Si vous avez des questions à ce sujet, n'hésitez pas à me le faire savoir. Nous pouvons donc travailler beaucoup plus loin, faire en sorte que ce soit beaucoup moins répétitif, mais, vous savez, les règles sont là. Ensuite, posons-lui quelques questions sur le produit. Je l'ai donc demandé. Quelles sont les tailles que vous avez ? Tailles disponibles pour les survêtements pour hommes, et puis cela nous en donne une belle liste. Faites-moi savoir si vous souhaitez plus d'informations. Donc c'est plutôt bien. L'autre chose à noter est qu'il n'y a en fait aucun souvenir ici pour le moment. Maintenant, j'aime y mettre un simple souvenir parce que de cette façon, il commence à apprendre ce que vous lui avez demandé, et vous pouvez avoir une conversation plus approfondie avec lui, alors testons cela. Donc, si vous voyez au début, je voulais savoir quels survêtements seront disponibles. J'ai alors demandé : existe-t-il une version pour femmes ? Je peux donc simplement vérifier directement auprès l'IA si elle se souvient de ce dont je parlais. Et d'autant plus qu'il n'y a aucun souvenir, je ne m'y attendrais pas. Alors testons cela. Donc je l'ai dit ici, vous souvenez-vous de ce que j'ai demandé au sujet de la disponibilité ? Je n'ai aucun souvenir des interactions précédentes au cours de cette session. Pourriez-vous me redire ce que vous avez demandé sujet de la disponibilité ? Je serais heureuse de vous aider. Ce n'est pas très bien si un client pose réellement des questions et que le responsable du service client ne s'en souvient pas. C'est pourquoi nous avons besoin de mémoire. Je vais donc aller en haut maintenant, et je vais ajouter de la mémoire ici. Mémoire simple. La longueur de la fenêtre est le nombre d' interactions que le modèle reçoit, les interactions passées que le modèle peut recevoir en tant que contexte. Je vais dire 30. Je suis bien plus haut. Je pourrais en mettre 100, je pourrais en mettre 1 000, mais pour les besoins de cet exemple, je dis 30. Cela signifie que s'il y a 30 interactions avec le client, cela mémorisera les 30. Mais s'il y a 31 interactions avec le client, 31 questions, par exemple, cela ne sera pas mémorisé. Et comme je l'ai dit, dans la vraie vie, nous pourrions l'agrandir beaucoup. Alors allons-y et testons ça. Je vais donc poser un certain nombre de questions, puis nous reviendrons vérifier que cela se souvient. J'ai donc dit, je suis Peter, et il a dit : « Bonjour, Peter ». Comment puis-je vous aider en vous fournissant des produits pour le sport passionné ou des informations sur la marque aujourd'hui ? Donc, si je dis, c' est ce que j'ai dit, quelles tailles avez-vous ? Les tailles disponibles sont, et ça me donne les tailles. Et puis je demande : Quel est mon nom ? Il s'est donc souvenu de mon nom. Il a dit : « Oui, Peter ». Comment puis-je vous aider davantage dans le domaine des sports passionnels ? Maintenant, je vais vous poser une autre question. J'ai donc demandé dans quel délai la livraison ? Quel est le délai de livraison ? Et les délais de livraison, Royaume-Uni, deux à quatre jours ouvrables, Europe , trois à six, Amérique du Nord, cinq à dix , Asie-Pacifique, Moyen-Orient et Afrique, etc. C'est cool. Et je vais vous demander, comment cela se compare-t-il à Amazon ? Par rapport à Amazon, la livraison de sports passionnés peut prendre un peu plus de temps, en particulier à l'international, car Amazon utilise souvent de vastes réseaux logistiques. Et plusieurs entrepôts pour accélérer les délais d'expédition. Passion Sports met l'accent sur la qualité et les expéditions spécifiques à la marque, ce qui peut entraîner des délais de livraison légèrement plus longs. Faites-moi savoir si vous souhaitez plus de détails. Assez précis, et il a dû utiliser des connaissances du monde réel. C'est un exemple de l'endroit où il utiliserait le LM. Posons-lui encore quelques questions. Je lui ai demandé quel était le style du survêtement. Un survêtement présente un style moderne haut avec une coupe ajustée et élégante. Il est fabriqué à partir de tissu Valor de haute qualité et arbore une marque subtile, ce qui le rend idéal aussi bien pour les amateurs de sport décontractés que pour les amateurs d'athlétisme Vous voulez en savoir plus à ce sujet ? Et je pose encore une question. Combien de questions lui avons-nous posées ? Vérifions-le. Nous avons demandé : « Vous souvenez-vous de mon nom ? Et c'en est une. Quel est également le délai de livraison ? Comment est-ce que cela se compare ? Trois fois, et quel est le style d'un survêtement ? Quatre. J'en demande quelques autres pour m'assurer que nous n'avons pas posé de questions sur mon nom au cours des quatre dernières questions. La longueur des pantalons de survêtement pour mes Américains qui l'appellent pantalons. En Angleterre, on les appelle pantalons. Malheureusement, il n'existe aucune information précise sur la longueur exacte du pantalon de survêtement, et ils fournissent des détails. Les guides des tailles seront disponibles sur les pages des produits des détaillants, qui peuvent contenir plus de détails. Les mesures peuvent vous aider pour tout le reste. J'en demande encore une. Rappelle-moi la date de lancement. survêtements complets ou complets de Bash Sports seront lancés le 26 décembre le lendemain de Noël et seront disponibles monde entier en ligne et dans certains magasins Faites-moi savoir si vous avez besoin d'autre chose. Plus de détails. Je demande mon nom. Oui, tu t'appelles Peter. Comment puis-je vous aider autrement aujourd'hui ? Il semble s'être souvenu de mon nom. Nous avons désormais la possibilité de discuter avec notre agent IA. Il se souvient de ce que nous disons dans un simple souvenir. Il peut récupérer nos images de marque et peut fonctionner sur la documentation de nos clients. Alors maintenant c'est à ton tour. Ce que je veux, c'est que vous réfléchissiez aux questions que vos clients se posent à plusieurs reprises. Vous devez penser du point de vue du rôle que vous occupez dans votre entreprise. Donc, si vous êtes un service client, vous pouvez l'utiliser pour répondre aux questions sur les produits et le lancement, comme je vous l'ai montré. Si vous travaillez dans l'équipe de commerce électronique, vous pouvez l'utiliser pour gérer les demandes de dimensionnement et de livraison Si vous êtes le fondateur, vous pourriez l'utiliser pour réduire surcharge des boîtes de réception lors des lancements pour votre équipe. Si vous travaillez dans le marketing, vous pourriez l'utiliser pour garantir des réponses cohérentes partout sur le produit. Et si vous travaillez dans le domaine des opérations, vous pourriez l'utiliser pour conserver une source unique de vérité. Commencez donc par une source de connaissances, un agent et un canal client, et c'est ainsi que le support client devient évolutif, précis et proactif.