LLM: टेक्स्ट जेनरेट करें
LLM: टेक्स्ट जेनरेट करें का उपयोग करके Claude मॉडल से जर्नी के बीच में टेक्स्ट का एक छोटा टुकड़ा जेनरेट करने के लिए कहें, फिर बाद में पुश, ईमेल, या SMS में इसका फिर से उपयोग करें। यह पॉइंट अपनी खुद की Anthropic API की के साथ प्रमाणित होता है। यह सेटिंग्स में कहीं और कॉन्फ़िगर किए गए किसी भी अकाउंट-लेवल इंटीग्रेशन का उपयोग नहीं करता है।
विशिष्ट उपयोग:
- एक संदेश लाइन को व्यक्तिगत करें: ट्रैवलर के टैग से एक-लाइन का हुक ड्राफ्ट करें, फिर इसे डायनामिक कंटेंट के साथ अगले पुश या ईमेल में डालें।
- भेजने से पहले सारांशित करें: कुछ टैग, जैसे कि अंतिम ऑर्डर या ब्राउज़िंग श्रेणी, को एक छोटी प्राकृतिक-भाषा की लाइन में बदलें जिसे एक टेम्पलेट प्रदर्शित कर सकता है।
- शब्दों में भिन्नता लाएं: हर रन पर थोड़ी अलग वाक्यांश के लिए पूछें ताकि ट्रैवलर्स हर बार गुजरने पर एक जैसा टेक्स्ट न देखें।
पॉइंट को कॉन्फ़िगर करें
Anchor link to- बाएं पैनल के इंटीग्रेशन्स सेक्शन से LLM: टेक्स्ट जेनरेट करें को कैनवास पर ड्रैग करें।
- पॉइंट पर डबल-क्लिक करें और एक स्टेप का नाम दर्ज करें।
- Anthropic API की में, अपनी Anthropic API की दर्ज करें। यह एक वेबहुक सीक्रेट हेडर की तरह मास्क्ड स्टोर की जाती है।
-
मॉडल में, उपयोग करने के लिए Claude मॉडल चुनें। डिफ़ॉल्ट claude-haiku-4-5 है।
- claude-haiku-4-5: सबसे तेजी से जवाब देता है।
- claude-sonnet-5: Haiku और Opus के बीच एक मध्य विकल्प।
- claude-opus-5: अन्य दो की तुलना में धीमा है, लेकिन फिर भी पॉइंट के 10-सेकंड के टाइमआउट के भीतर समाप्त हो जाता है। Sonnet या Haiku की तुलना में प्रति टोकन अधिक लागत आती है।
हर कॉल इस स्टेप तक पहुंचने वाले हर ट्रैवलर के लिए आपकी अपनी Anthropic की पर बिल करती है।
- प्रॉम्प्ट में, लिखें कि आप मॉडल से क्या जेनरेट करवाना चाहते हैं। यह किसी भी वेबहुक बॉडी के समान मैक्रोज़ लेता है, उदाहरण के लिए
{{device:hwid}}।
- सेव करें पर क्लिक करें।
प्रतिक्रियाएं लगभग 300 टोकन (लगभग एक छोटा पैराग्राफ) पर सीमित होती हैं ताकि अनुरोध वेबहुक टाइमआउट के भीतर रहे। कुछ छोटा ही पूछें। एक लंबा या अधिक विस्तृत प्रॉम्प्ट जवाब देने के लिए अधिक जगह नहीं देता है।
प्रतिक्रिया
Anchor link toट्रैवलर कैनवास पर आपके द्वारा कनेक्ट किए गए अगले स्टेप पर आगे बढ़ता है।
स्टेप चलने के बाद एट्रिब्यूट्स
Anchor link to| एट्रिब्यूट | इसमें क्या होता है |
|---|---|
llm_text | जेनरेट किया गया टेक्स्ट |
llm_input_tokens | अनुरोध के इनपुट के लिए टोकन गणना |
llm_output_tokens | अनुरोध के आउटपुट के लिए टोकन गणना |
बाद के स्टेप्स में llm_text का उपयोग कैसे करें
Anchor link to- इसे पुश, ईमेल, या SMS में डालें: डायनामिक कंटेंट का उपयोग करें।
- कंडीशन स्प्लिट के साथ इस पर ब्रांच करें: पहले इसे यूज़र प्रोफ़ाइल अपडेट करें के साथ एक टैग में सेव करें, फिर उस टैग पर स्प्लिट करें।
विफलताएं और अप्रत्याशित प्रतिक्रियाएं
Anchor link toएक विफल अनुरोध ट्रैवलर को जर्नी से हटा देता है। त्रुटियां और विफल अनुरोध देखें।
एक प्रतिक्रिया जो वापस आती है लेकिन आपकी अपेक्षा के अनुरूप नहीं है, ट्रैवलर को जर्नी में रखती है:
- 300-टोकन कैप पर टेक्स्ट कट गया:
llm_textमें कटा हुआ टेक्स्ट होता है। - मॉडल ने जवाब देने से इनकार कर दिया:
llm_textमें वह होता है जो उसने इसके बजाय जवाब दिया।
उदाहरण परिदृश्य: Claude के साथ एक री-एंगेजमेंट पुश को व्यक्तिगत बनाना
Anchor link toएक टीम चाहती है कि एक लैप्स्ड यूज़र का री-एंगेजमेंट पुश जेनेरिक कॉपी के बजाय एक-लाइन के व्यक्तिगत हुक के साथ खुले।
- एक ट्रिगर-आधारित एंट्री एलिमेंट जोड़ें और इसे
UserLapsedइवेंट पर फायर करने के लिए सेट करें। - इसके ठीक बाद LLM: टेक्स्ट जेनरेट करें जोड़ें। प्रॉम्प्ट में, लिखें
Write one short, upbeat sentence inviting {{tag:Name}} back, mentioning they browsed {{tag:Last Category}}. - इसके ठीक बाद एक पुश स्टेप जोड़ें। संदेश संपादक में, पर्सनलाइज़ेशन पर क्लिक करें और पुश टेक्स्ट में
llm_textडालें।
एक बार यह चलने के बाद, प्रत्येक लैप्स्ड यूज़र को एक पुश मिलता है जो Claude द्वारा उनके लिए जेनरेट की गई एक लाइन के साथ खुलता है, बजाय इसके कि सभी के लिए एक ही स्टैटिक कॉपी हो।