Разбор документа и рекомендации — прямо в рабочем чате

Сценарий забирает документ из чата, читает его, находит похожие случаи в базе знаний и присылает рекомендации.

  • Достаточно кинуть файл в Slack
  • Рекомендации опираются на прошлые случаи из Pinecone
  • Справочные данные подтягиваются из Google Sheets
  • Ответ приходит туда же, в чат — видно всей команде
Pinecone Vector StoreEmbeddings Azure OpenAIGoogle Sheets ToolReranker Cohere
Подключить Pinecone и запуститьScriptera

Как это работает

Интеграция Slack и Pinecone собирается из готового сценария — вот как он устроен по шагам.

  1. Запуск: Триггер Slack
  2. Затем: ИИ-агент
  3. Затем: Скачать файл
  4. Затем: Извлечь из файла
  5. Затем: ИИ-агент1
  6. Затем: Pinecone Vector Store5
  7. Затем: ИИ-агент3
  8. Затем: Задать поля
  9. Затем: Отправить сообщение
  10. Затем: Модель чата Azure OpenAI1
  11. Затем: Pinecone Vector Store2
  12. Затем: Встраивания Azure OpenAI2
  13. Затем: Получить строки из таблицы Google Sheets
  14. Затем: Reranker Cohere1
  15. Затем: Парсер структурированного вывода1
  16. Затем: Встраивания Azure OpenAI5
  17. Затем: Reranker Cohere3
  18. Затем: Модель чата Azure OpenAI3
  19. Затем: Парсер вывода с автоисправлением
  20. Затем: Парсер структурированного вывода2
  21. Затем: Модель чата Azure OpenAI
  22. Затем: Парсер структурированного вывода

Настроить такую автоматизацию (Slack + Pinecone) можно в Scriptera — без кода: опишите задачу, остальное сделают за вас.

Похожие сценарии