การตลาด ABM ด้วย InsightRed

เกี่ยวกับ

InsightRed คือเครื่องมือ การตลาดแบบมุ่งเน้นบัญชี (ABM) ที่ขับเคลื่อนด้วย LLM ซึ่งดึงความคิดเห็น Reddit ล่าสุดจาก Subreddit ต่าง ๆ โดยเรียงตาม “Hot” และระบุผู้ใช้ที่แสดงให้เห็นถึงความสนใจที่อาจเป็นไปได้ในโปรเจกต์หรือผลิตภัณฑ์ของคุณ เครื่องมือนี้ช่วยให้คุณระบุและกำหนดเป้าหมายผู้ใช้มูลค่าสูงบน Reddit เพื่อให้ได้ผู้ใช้กลุ่มแรกสำหรับผลิตภัณฑ์/โปรเจกต์ของคุณ โปรเจกต์นี้สร้างขึ้นสำหรับแฮ็กกาธอนเดือนตุลาคม 2023 ของ ANARCHY

ประกาศ

19 ตุลาคม 2023

จากการต่อยอดโปรเจกต์นี้ ผมรู้สึกยินดีที่จะประกาศว่าเราได้รับรางวัลอันดับ 1 ในแฮ็กกาธอนเดือนตุลาคม 2023 ของ Anarchy!

คลิกที่นี่เพื่อดูข้อความในโหมด TEXT (แก้ไขเนื่องจากการจัดรูปแบบของ Discord)

@everyone **👑 HACKATHON 👑**

I'm very excited to announce the second anarchy hackathon's winners as follows:

🥇 "@Ben Zimmerman [T3CH3Y]", @Mehmet, and "@Ananya Aithal"'s InsightRed! https://www.youtube.com/watch?v=xhKwnKxmg5k

🥈 @partho and @Karan's  DistillClassifier https://www.loom.com/share/d7e7c8e12dd14bcabdf41051433901a1?sid=900cb491-8117-4530-a131-d87eeca1ca6f

Really **AMAZING WORK EVERYBODY** @MathYouF and I were super impressed by all the submissions.

Special mentions go out to:

1. @B3LOL, @alastine , and @AndrewKamau 's WiE: https://youtu.be/V8gqCvgRcpk
2. "@Mert Bozkir | mertbozkir"'s Doc-String-Ify: https://www.loom.com/share/274565d0ddec417783e739ee728654d3?sid=6bb1b07a-f06a-4ec3-82c6-1d7ba6eae0d3

The feedback we got from these projects has been super valuable and we're going to work on fixing every bit 🦜

We're going to reach out to the teams individually for prizes. Additionally, we think these were incredible enough that we'd like to spend the next few weeks working on showcasing these incredible projects.

เดโม

องค์ประกอบของ InsightRed

🧩 Collector

Collector รวบรวมโพสต์ Reddit ล่าสุดและความคิดเห็นของโพสต์นั้น ๆ สำหรับ Subreddit ที่ระบุ โดยใช้ API ของ Reddit หลังจากรวบรวมแล้ว Collector จะบันทึกข้อมูลที่รวบรวมได้ลงในฐานข้อมูล SQLite ภายในเครื่อง การดำเนินการนี้ทำได้ง่ายขึ้นด้วยการใช้แพ็กเกจ python praw เพื่อช่วยในการใช้งาน API ของ Reddit และ SQLAlchemy สำหรับดำเนินการ CRUD ในฐานข้อมูล SQLite ภายในเครื่อง

🧩 Vectorizer

Vectorizer ตรวจสอบฐานข้อมูล SQLite ภายในเครื่องเพื่อดูว่ามีความคิดเห็นใดบ้างที่ยังไม่ได้บันทึกลงในฐานข้อมูลเวกเตอร์ หลังจากได้รายการความคิดเห็นแล้ว ระบบจะสร้าง embedding ของโพสต์+ความคิดเห็นโดยใช้โมเดล “text-embedding-ada-002” ของ OpenAI embedding นี้จะถูกใช้เป็น Index ในฐานข้อมูลเวกเตอร์ และข้อมูลเมตาบางส่วนในรูปแบบ JSON ก็จะถูกสร้างขึ้นด้วย จากนั้น Index และข้อมูลเมตาจะถูกอัปโหลดไปยังฐานข้อมูลเวกเตอร์ ซึ่งในกรณีนี้คือ Pinecone (บนคลาวด์) หลังจากอัปโหลดแล้ว ฐานข้อมูล SQLite ภายในเครื่องจะได้รับการอัปเดตเพื่อป้องกันการอัปโหลดข้อมูลเดิมไปยัง Pinecone ซ้ำ ทั้งหมดนี้ดำเนินการโดยใช้ไคลเอนต์ python ของ Pinecone (pinecone-client) สำหรับสร้างตัวเลือก CRUD ไปยังฐานข้อมูลเวกเตอร์ และ LangChain สำหรับจัดการกระบวนการสร้าง embedding

🧩 Interface

Interface คือสิ่งที่ผู้ใช้ใช้ในการโต้ตอบกับเครื่องมือ ในกรณีนี้ Interface คือ CLI โดย Interface มีการใช้งาน Retrieval-Augmented-Generation (RAG) ซึ่งผู้ใช้จะระบุคำอธิบายผลิตภัณฑ์ของตน รายการ Subreddit ที่ต้องการตรวจสอบ รวมถึงตัวกรองบางอย่าง เมื่อมีบริบทนี้ Collector จะถูกเรียกใช้งาน จากนั้น Vectorizer จะถูกเรียกใช้งาน หลังจากบริการทั้งสองประมวลผลเสร็จแล้ว คำอธิบายผลิตภัณฑ์ที่ป้อนเข้ามาจะถูกใช้เพื่อทำการค้นหาที่มีลักษณะคล้ายกันในฐานข้อมูลเวกเตอร์ จากนั้นผลลัพธ์อันดับต้น ๆ และคำอธิบายผลิตภัณฑ์จะถูกป้อนเข้าสู่เทมเพลตพรอมต์ ซึ่งจะสร้างพรอมต์สุดท้ายขึ้นมา จากนั้นพรอมต์สุดท้ายจะถูกส่งไปยังโมเดล GPT-4 ของ OpenAI และผลลัพธ์สุดท้ายจะถูกนำเสนอให้ผู้ใช้ ผลลัพธ์เหล่านี้จะเป็นรายการความคิดเห็น Reddit ทั้งหมดที่บ่งชี้อย่างชัดเจนว่าผู้ใช้ Reddit รายใดรายหนึ่งหรือหลายรายน่าจะสนใจผลิตภัณฑ์ที่ให้ไว้ โดยพิจารณาจากคำอธิบายผลิตภัณฑ์ของผลิตภัณฑ์นั้น องค์ประกอบนี้ทำงานโดยใช้ความคิดเห็นจาก Collector และ Vectorizer รวมถึงใช้ LLM-VM ของ Anarchy เพื่อจัดการการส่งคำค้นไปยังโมเดล GPT-4 ของ OpenAI

สมาชิกทีม

เครดิตภายนอกที่น่าสนใจ

casta (Hacker News)

เป็นผู้มอบแรงบันดาลใจให้กับโปรเจกต์นี้ผ่านโพสต์ HN ของพวกเขา เนื่องจากโซลูชันของพวกเขาไม่ได้เป็นโอเพนซอร์ส ผมจึงมีแรงจูงใจที่จะสร้างเวอร์ชันโอเพนซอร์สขึ้นมา (โปรเจกต์นี้)

ChatGPT (GPT-4)

มีประโยชน์อย่างมากต่อการพัฒนา โดยช่วยเร่งวงจรการพัฒนาให้เร็วขึ้นอย่างมาก และยังสร้างโลโก้ของโปรเจกต์และภาพขนาดย่อ YouTube โดยใช้โมเดล DALL-E 3 รุ่นใหม่ของ OpenAI

James Briggs (YouTuber)

วิดีโอของ James อธิบายวิธีใช้ API ของ Reddit รวมถึงวิธีนำไปใช้งานในไปป์ไลน์ RAG พื้นฐานโดยใช้ Python ได้เป็นอย่างดี