Die Automatisierung von GeschĂ€ftsprozessen mit visuellen Plattformen wie Make ist anspruchsvoller als das ZusammenfĂŒgen von zwei Blöcken. Dabei ist jedes kleine Detail von gröĂter Bedeutung: die Architektur der SzenarioausfĂŒhrung, die FunktionalitĂ€t einzelner Blöcke und die FlexibilitĂ€t ihrer Verbindungen. Wenn Sie auf dem Laufenden sind, wissen Sie, was ich meine. Wenn nicht, werden Sie es gleich verstehen.
Wir sind selbst noch immer Teil der Make-Community und beobachten seit Jahren die WĂŒnsche der Benutzer. Oft beobachten wir diese BedĂŒrfnisse nicht nur, sondern leben sie auch. Durch die Implementierung dieser fehlenden Komponenten Latenknoten begann, das jetzt bereits ĂŒber Funktionen verfĂŒgt, die ganz oben auf der Liste der Benutzeranfragen von Make stehen. Tauchen wir ein.
ZusammenfĂŒhren von Zweigen eines einzelnen Szenarios
Dies ist eine der am hĂ€ufigsten gestellten Anfragen. Das Wesentliche besteht darin, mehrere Szenariozweige in einem Knoten zusammenfĂŒhren zu können. In einigen FĂ€llen vereinfacht und beschleunigt dies Szenarien, in anderen ist es eine kritische Voraussetzung fĂŒr die Implementierung.
Angenommen, Sie haben zwei Datenverarbeitungsszenarien, die mehrere gemeinsame Phasen aufweisen. Anstatt die Arbeit zu duplizieren, können Sie diese Zweige einfach zu einem zusammenfĂŒhren, nachdem Sie die einzelnen Aktionen jedes Szenarios ausgefĂŒhrt haben.
Fall: Verarbeiten von Umfrageergebnissen
Der Auslöser ist der Empfang einer neuen Umfrageantwort. Ein Szenariozweig analysiert die Antworten und kategorisiert sie, wĂ€hrend der zweite die Statistiken in Echtzeit aktualisiert. Am Ende verschmelzen beide Zweige zu einem, der den endgĂŒltigen Umfragebericht erstellt und ihn entweder an die Datenbank sendet oder die verantwortliche Person benachrichtigt.
Textanalyse
Textparsing ist eine Ă€uĂerst nĂŒtzliche Funktion, wenn Sie bestimmte Informationen aus einem Textkörper extrahieren mĂŒssen. Auf der Latenknoten Plattform können Sie ein einsatzbereites KI-Tool zum Parsen und Analysieren solcher Daten verwenden, um die benötigten Parameter herauszuziehen und sie fĂŒr die weitere Verarbeitung zu verwenden.
Dies ist mit dem Modul âAI Text Extractorâ möglich. Links sehen Sie das Blockeinstellungsfenster, rechts das Ergebnis der Parameterermittlung aus dem Textkörper.
Fallbeispiel: Kundenservice-Management
Stellen Sie sich vor, Sie verwalten den Kundenservice und erhalten Anfragen im Textformat ĂŒber verschiedene KanĂ€le (E-Mail, soziale Medien, Feedback-Formular auf der Website). Mit dem Modul âAI Text Extractorâ können Sie den Text jeder Anfrage automatisch analysieren, wichtige Details (wie die Art des Problems, spezifische Details, Kundenkontaktinformationen) extrahieren und diese Informationen dann fĂŒr die automatische Weiterleitung der Anfrage an den entsprechenden Spezialisten oder fĂŒr die Berichterstellung verwenden. Dies vereinfacht die Anfragebearbeitung erheblich und steigert die Effizienz Ihres Kundenservice.
So sah Ihre E-Mail vor der Verwendung des Latenknoten Plattform:
So sieht es danach aus:
Möglichkeit zum Neustarten von Anfragen aus dem Verlauf
In mehreren FĂ€llen ist das AusfĂŒhren eines Szenarios mit historischen Eingabedaten besonders praktisch:
WĂ€hrend der Szenarioentwicklung und des Debuggens, wenn die Routine der manuellen Dateneingabe nach jedem fehlgeschlagenen Versuch vermieden werden muss
Im Falle eines Fehlers bei der AusfĂŒhrung eines vorhandenen Szenarios mit realen Daten (beispielsweise wenn eine API eines Drittanbieters fehlschlĂ€gt)
Stellen Sie sich vor, Sie entwickeln eine komplexe Automatisierung fĂŒr die Verarbeitung groĂer Datenmengen. Beim Testen und Debuggen kann ein Fehler auftreten. Anstatt die Eingabedaten manuell neu zu erstellen und das Szenario erneut auszufĂŒhren, Latenknoten Sie können das Szenario mit denselben Eingabedaten mit nur einem Klick neu starten. Dies beschleunigt den Debugging-Prozess und vereinfacht das Testen, wodurch die Effizienz Ihrer Architekturentwicklung gesteigert wird.
Unterszenarien
On Latenknotenkönnen Sie eigene Blöcke erstellen, die ganze Szenarien beinhalten. Es ist, als wĂŒrden Sie einen Werkzeugkasten zusammenstellen, der dann in jedem Szenario verwendet wird. Dies vereinfacht den Prozess der Erstellung komplexer Architekturen erheblich und spart Ihnen viel Zeit.
Anweisungen zum Erstellen eines benutzerdefinierten Moduls:
Ăbrigens planen wir in absehbarer Zukunft, eine Bibliothek mit öffentlichen Modulen von Community-Mitgliedern zu veröffentlichen. Dies wird nicht nur die Architekturentwicklung fĂŒr neue Benutzer vereinfachen, sondern den Entwicklern solcher Tools auch eine Verdienstmöglichkeit fĂŒr jede Verwendung durch andere Benutzer bieten.
Wir freuen uns auf Ihren Besuch auf unserer Discord Server, auf dem wir AnkĂŒndigungen veröffentlichen und Ihre Fragen zur No-Code-Automatisierung beantworten. Wir beteiligen uns dort an interaktiven Diskussionen. Bis bald!
Erstellen Sie leistungsstarke KI-Workflows und automatisieren Sie Routine
Vereinheitlichen Sie fĂŒhrende KI-Tools ohne Codierung oder Verwaltung von API-SchlĂŒsseln, setzen Sie intelligente KI-Agenten und Chatbots ein, automatisieren Sie ArbeitsablĂ€ufe und senken Sie die Entwicklungskosten.
Schluss mit komplexen Automatisierungen in Make. Nutzen Sie die Vorteile optimierter Workflows mit den erweiterten Funktionen, auf die Sie gewartet haben.