Как сформировать (заменить, усилить) команду стартапа с помощью ИИ
Для основателей стартапов это представляет полезную возможность. Теперь можно управлять бизнесом в одиночку, не жертвуя производительностью или доходом. Если мысль об управлении командой когда-либо пугала, то есть шанс использовать ИИ и построить эффективную работу с меньшими затратами.
Основой создания команды агентов ИИ является тонкая настройка. Вместо использования общих моделей ИИ, таких как ChatGPT, специализированная модель может быть обучена на определенных данных. Вот как это сделать:
Шаг 1: Тонкая настройка модели ИИ
Одной из областей работы, которая была заменена ИИ, является создание контента. Раньше были необходимы люди, создающие контент для социальных сетей , еженедельных новостных рассылок и скриптов YouTube , а значит зависимость и значительные регулярные затраты. Попробуем изменить это - давайте начнем с настройки агента ИИ, который создает контент для социальных сетей. Процесс, продемонстрированный здесь, может быть использован практически для любого типа задач, с которыми вы обычно сталкиваетесь в команде стартапа.
К счастью, OpenAI сделал это несложным. Для начала мы можем просто попросить ChatGPT сгенерировать какой-нибудь контент. Например:
«Привет, ChatGPT, можешь, пожалуйста, написать для меня крутой пост о построении сети фитнес клубов и продажи спорт инвентаря?»
Конечно, получим что-то вроде:
«Захватывающие времена в фитнес клубов и продажи спорт инвентаря! Каждый день открывает новые возможности для инноваций и лидерства в этой динамичной отрасли».
Но давайте будем честны — это не то, что вы бы опубликовали. Это лишено содержания и не соответствует вашему бренду. Так в чем же решение?
Тонкая настройка — это процесс специализации ИИ путем его обучения на определенных данных. Вместо того, чтобы объяснять, что должен делать ИИ, мы показываем ему целую кучу примеров того, как должен выглядеть результат.
Начните со сбора данных для обучения. Соберите 20–50 примеров высококачественных постов в социальных сетях, ответов службы поддержки клиентов или другого релевантного контента. Это могут быть собственные архивы стартапа или контент от уважаемых создателей. Убедитесь, что примеры отражают желаемый тон, стиль и темы контента.
2. Подсказки по обратному проектированию
Для каждого примера выполните обратную разработку подсказки. Представьте, что ChatGPT сгенерировал этот пост — как бы выглядела подсказка?
Например, если пост посвящен « 10 советам по построению сети фитнес клубов и продажи спорт инвентаря », подсказка может быть такой: « Напишите пост в социальных сетях, в котором поделитесь 10 советами по развитию бизнеса сети фитнес клубов и продажи спорт инвентаря» .
Конвертируйте набор данных в формат JSONL ( можно использовать gasbyai.com/jsonl-generator или подобные), который необходим для тонкой настройки. Каждая строка в файле должна содержать запрос пользователя и ответ ИИ.
После того, как подсказки и выходные данные готовы, отформатируйте данные в формате JSONL ( можно использовать gasbyai.com/jsonl-generator ), который необходим для тонкой настройки. Каждая строка в файле должна содержать подсказку пользователя и ответ ИИ. Например:
{ "messages" : [ { "role" : "user" , "content" : "Напишите пост в социальных сетях о росте SaaS." } , { "role" : "assistant" , "content" : "10 советов по росту сети фитнес клубов и продажи спорт инвентаря: 1. Сосредоточьтесь на удержании клиентов..." } ] }Шаг 4.1: Перейдите на платформу OpenAI
Теперь перейдите на платформу OpenAI по адресу platform.openai.com .
Войдите в свою учетную запись OpenAI или создайте ее, если у вас ее еще нет.
Шаг 4.2: Доступ к тонкой настройке
После входа в систему нажмите «Тонкая настройка» в меню слева.
Нажмите кнопку «Создать», чтобы начать новую работу по тонкой настройке.
Шаг 4.3: Загрузка обучающих данных
Нажмите «Загрузить файл» и выберите подготовленный ранее JSONL-файл.
Убедитесь, что файл правильно отформатирован и содержит все примеры.
Выберите базовую модель для тонкой настройки. GPT-4 рекомендуется для большинства случаев использования.
Нажмите «Создать», чтобы начать процесс тонкой настройки.
Процесс тонкой настройки может занять некоторое время. Следите за ходом процесса на панели мониторинга.
После завершения модель будет готова к использованию.
Шаг 2: Создание брифа бренда
Теперь у нас есть отлаженная модель, которая научилась принимать определенный стиль письма. Но она не будет действительно ценной, если не будет знать, что такое бренд. Она должна знать, какие основные убеждения и мнения принять, какие общие темы использовать и каким ценностям соответствовать.
Чтобы решить эту проблему, создайте краткое описание бренда. Это документ, который содержит четкие рекомендации по написанию и описывает основные ценности бренда, темы контента, цели, антипатии и противников. Запишите это в текстовом файле, на странице Notion, в Google Doc или в любом другом удобном для вас формате.
Если вы никогда этого не делали, это отличное упражнение — потратить немного времени на то, чтобы все это записать. Но если вы хотите сэкономить время, вы можете попросить ChatGPT помочь вам. Загрузите ваши данные обучения и попросите его создать краткое описание бренда на основе постов. Затем отредактируйте его по своему вкусу.
пример промпта: «Проанализируйте примеры сообщений в предоставленном текстовом файле, чтобы создать краткое описание бренда, включая ключевые темы, формулировки видения и миссии, цели, целевую аудиторию, уникальные ценностные предложения и тон повествования».
Шаг 3: Создание команды агентов ИИ
Вот где происходит волшебство!
Вместо того, чтобы полагаться на одну модель ИИ , создайте команду агентов ИИ , которые могут сотрудничать и выполнять задачи автономно. Вот как это настроить:
Первый агент — это генератор идей контента . Этот агент генерирует идеи тем на основе брифа бренда. Например, он может предложить такие темы, как «10 советов по росту сети фитнес клубов и продажи спорт инвентаря» или «Как создать удаленную команду».
Второй агент — Content Creator . Этот агент берет одну из этих идей и создает черновик поста. Используя тему «10 советов по росту сети фитнес клубов и продажи спорт инвентаря», он генерирует подробный пост в социальных сетях с действенными советами.
Третий агент — Content Reviewer . Этот агент просматривает черновик, дает обратную связь и обеспечивает его соответствие стандартам качества. Он может предложить улучшить тон, добавить больше данных или перефразировать предложения.
После одобрения поста окончательный результат отправляется в инструмент управления социальными сетями, например FeedHive , где он планируется к публикации. Весь этот процесс происходит автономно, без ручного вмешательства.
Шаг 4: Автоматизация рабочего процесса с помощью n8n
Чтобы организовать это сотрудничество между агентами ИИ, используйте n8n — инструмент автоматизации, который соединяет различных агентов и инструменты ИИ. Вот как это настроить:
Начните с регистрации в n8n и создания нового рабочего процесса.
Добавьте учетные данные для OpenAI, FeedHive и любых других инструментов, которые вы используете.
Затем создайте рабочие процессы для каждого этапа процесса.
Первый рабочий процесс — Get Brand Brief . Используйте узел Notion или Google Docs для извлечения брифа бренда и объединения контента в один текстовый файл.
Второй рабочий процесс — Get Content Ideas . Используйте узел OpenAI для генерации 10 предложений тем на основе брифа бренда и форматирования вывода в виде списка идей.
Третий рабочий процесс — Get Content Feedback . Используйте узел OpenAI для проверки черновика поста и предоставления отзыва. Убедитесь, что вывод включает оценку качества и предложения по улучшению.
Четвертый рабочий процесс — Content Creator . Используйте узел агента ИИ для генерации поста из одной из идей темы. Пройдитесь по циклу процесса обратной связи, пока пост не будет соответствовать стандартам качества.
Наконец, подключите рабочий процесс к FeedHive. Добавьте узел HTTP-запроса, чтобы отправить финальный пост в FeedHive и запланировать его публикацию непосредственно с платформы.
Результаты
Создав команду агентов ИИ, можно автоматизировать повторяющиеся задачи, такие как создание контента, поддержка клиентов и анализ данных. Это позволяет стартапу поддерживать — или даже увеличивать — производительность, сокращая расходы и экономя время. Агенты ИИ берут на себя тяжелую работу, освобождая время для концентрации на стратегических решениях и развитии бизнеса.
На этом этапе базовая функциональность агента ИИ практически готова. Агент имеет доступ к точно настроенной модели, имеет доступ к инструментам, необходимым для доступа к брифу бренда и получения обратной связи, и поскольку он агент, он выясняет, когда и как правильно использовать эти инструменты, учитывая описание его задачи.