Статья со свежими фактами и в вашем тоне — по сообщению в чат

Вы пишете тему в Telegram. Сценарий ищет свежие факты через perplexity, берёт ваш тон из базы текстов в Postgres PGVector Store и кладёт готовую статью в Google Cloud Firestore.

  • Факты свежие, а не из памяти модели
  • Текст в вашем тоне, а не в общем
  • Готовый документ, а не набор тезисов
  • Заказ на статью — прямо из рабочего чата
Pinecone Vector StoreEmbeddings OpenAI
Подключить Postgres PGVector Store и запуститьScriptera

Как это работает

Чтобы получать уведомления из Postgres PGVector Store в Google Cloud Firestore, не нужен программист: готовый сценарий следит за событиями и присылает сообщения сам.

  1. Запуск: Триггер Slack
  2. Затем: Blogpost AI Agent
  3. Затем: Создать документ
  4. Затем: Обновить документ
  5. Затем: Чат-модель Anthropic
  6. Затем: Pinecone Vector Store
  7. Затем: Векторные представления OpenAI
  8. Затем: Простая память
  9. Затем: Запрос к модели в Perplexity

Эту интеграцию Postgres PGVector Store и Google Cloud Firestore можно запустить в Scriptera: опишите задачу словами — сценарий соберут, запустят и будут следить, чтобы он работал.

Похожие сценарии