Zapier + Ertas

通过 Zapier 的无代码自动化平台将 Ertas 训练的模型连接到 6,000 多个应用，实现智能文档处理、邮件分类和工作流自动化。

Overview

Zapier 是全球使用最广泛的无代码自动化平台，通过称为 Zap 的事件驱动工作流连接超过 6,000 个应用。当一个应用中发生某事——收到新邮件、提交表单、上传文件——Zapier 自动在其他应用中触发操作：创建记录、发送通知、更新电子表格或调用 API。每天运行数百万个工作流，Zapier 已成为现代业务运营的连接组织。

Zapier 的 AI 集成能力迅速扩展，原生支持在工作流步骤中调用语言模型 API。这意味着任何涉及文本理解的业务流程——分类支持工单、从邮件中提取数据、总结会议纪要或生成回复——现在都可以集成 AI 智能。通用 AI 在 Zapier 工作流中的主要局限是准确性：通用模型可能会错分行业特定内容、遗漏领域术语或生成不符合组织语调的回复。这正是 Ertas 训练模型解决的问题。

How Ertas Integrates

Ertas 训练的模型通过 Webhooks by Zapier 动作或 Code by Zapier 步骤连接到 Zapier，两者都可以调用任何 REST API。在 Ertas Studio 中微调模型并部署到 Ertas Cloud 或任何兼容 OpenAI 的端点后，您在 Zap 中添加一个 API 调用步骤，将文本发送到模型并接收 AI 生成的响应。由于 API 契约遵循 OpenAI 格式，集成只需最少的配置——端点 URL、API 密钥和消息负载。

此集成的强大之处在于 Zapier 广泛的应用连接与 Ertas 深度的领域特定 AI 的结合。一家律师事务所可以构建一个 Zap 自动按案件类型分类收到的邮件、提取关键日期和当事人姓名，并路由到适当的律师——使用在其特定执业领域上微调的模型。一家电商公司可以从供应商数据表自动生成产品描述、按情感和主题分类客户评论，并起草个性化的回复邮件——所有这些作为无需人工干预的自动化 Zap 运行。微调模型确保这些自动化足够准确用于生产使用，而不仅仅是令人印象深刻的演示。

Getting Started

1
在 Ertas Studio 中微调您的模型
针对您的特定自动化任务训练模型——邮件分类、数据提取、内容生成或任何您希望自动化的文本处理工作流。
2
部署到可公开访问的端点
通过 Ertas Cloud 或任何具有公共 URL 的推理服务器提供模型服务。Zapier 需要通过互联网访问端点。
3
使用触发器创建 Zap
在 Zapier 中设置触发事件——新邮件、表单提交、电子表格行或 6,000 多个支持的应用事件中的任何一个。
4
添加 Webhooks 动作调用您的模型
添加 Webhooks by Zapier POST 动作，指向您模型的 /v1/chat/completions 端点。配置请求体，将触发器数据作为用户消息。
5
将 AI 响应路由到下游动作
在后续 Zap 步骤中使用模型的响应——更新 CRM 记录、发送通知、创建任务，或根据 AI 分类触发另一个工作流。

json

{
  "action": "Webhooks by Zapier - POST",
  "url": "https://cloud.ertas.ai/v1/chat/completions",
  "headers": {
    "Content-Type": "application/json",
    "Authorization": "Bearer {{ertas_api_key}}"
  },
  "body": {
    "model": "ertas-support-classifier-7b",
    "messages": [
      {
        "role": "system",
        "content": "Classify the support ticket into: billing, technical, feature-request, or escalation. Return only the category."
      },
      {
        "role": "user",
        "content": "{{trigger.email_body}}"
      }
    ],
    "temperature": 0.0,
    "max_tokens": 20
  }
}

Zapier Webhooks 动作调用 Ertas 训练的模型按类别分类收到的支持工单。