使用RPA通过GPT大模型AI Agent自动执行业务流程任务企业级应用开发实战：RPA在艺术与设计行业的应用趋势

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1.背景介绍

企业级应用软件开发是一个复杂的过程，涉及到多个开发人员协同完成。软件开发不仅需要编写代码、调试运行，还需要进行需求分析、设计、编码、测试、发布等一系列工作。而企业级应用软件开发往往要求使用精益工程方法，将多个方面的工作流程化、标准化、自动化，这就要求软件开发人员要有能力快速敏捷地应对复杂变化，并能够有效整合资源和团队。为了实现这一目标，人工智能（AI）正在成为企业级应用开发的热门方向之一，尤其是在应用场景如图像识别、语音识别、数据分析、决策支持、内容生产等方面。其中，基于规则的AI解决方案被广泛采用，如深度学习、自然语言处理等，但它们往往具有高度的规则依赖性，难以适应新的业务需求，只能处理比较简单的任务。另外，目前还没有一种基于统计模型和概率论的新型AI系统能够实现复杂业务流程的自动化，因此需要一种全新的方式来解决此类问题。 RPA（Robotic Process Automation）是一个用计算机模拟人类的流程自动化工具，它可以模拟人的操作行为，以达到自动化办公自动化、提升效率和降低成本的目的。为了充分发挥RPA在企业级应用开发中的优势，需要面向艺术与设计领域构建具有业务流程自动化能力的AI Agent，通过与业务系统的集成，使公司能够更加高效地管理业务流程。

2.核心概念与联系

2.1 GPT-3模型

GPT-3(Generative Pre-trained Transformer 3)是一款由OpenAI开发的语言模型，它利用了Transformer的encoder和decoder结构，以大量训练数据（包括互联网、社交媒体、聊天记录等）预训练而成。它通过生成任务来学习语言的语法和语义特征，并且可以做很多任务，包括文本摘要、文本生成、文本分类、文本相似度计算等。GPT-3可以理解为人工智能的一个新阶段，它已具备了一些基本能力，例如生成语法正确、能表达观点的文字、能够理解复杂的语言，但它仍然存在一些问题，比如生成文明言论的问题。

2.2 OpenAI API

OpenAI提供了一个API接口，可以通过调用API接口可以轻松地访问GPT-3模型，同时它也提供了一系列用于训练的工具，可以让开发者方便地完成模型的训练。这些工具包括：

  • 提供了用于下载数据集的SDK；
  • 提供了用于训练模型的命令行界面CLI；
  • 提供了用于运行模型的SDK；
  • 提供了用于部署模型的Web服务。

2.3 RPA系统

RPA是一套基于规则的机器人系统，它使用机器学习技术模拟人类行为，将重复性、繁琐的工作流程自动化，从而减少错误、节省时间、提升工作效率。这种机器人的主要组成模块包括：前端、中间件和后端。

  • 前端：即浏览器插件或移动应用程序，它用于收集用户输入的数据、定义和触发流程的触发条件。
  • 中间件：即云端服务器，它用来接收前端发送过来的请求、存储数据、执行业务逻辑和交换信息。
  • 后端：即企业级应用软件，它包含了流程的定义、流程的执行、流程的监控和报告。

2.4 GPT-3大模型AI Agent

GPT-3模型可以理解为由多个子模型组成的大模型，它可以解决各种文本生成任务，包括文本摘要、文本生成、文本分类、文本相似度计算等。我们可以用GPT-3模型搭建一个企业级应用软件，该软件具有以下功能：

  • 智能助理：当用户出现困惑时，该软件可以通过问答的方式给出建议和指导，并提供相关的文档、视频等。
  • 流程自动化：通过与业务系统的集成，该软件可以帮助管理员快速完成工作流程。管理员只需通过关键词或语句来描述业务流程，软件就可以自动生成符合规范的业务文档，并将其发送给相关人员。
  • 自动审批：该软件可以实现对来自不同部门的申请、订单、合同等文件的自动审批。管理员只需要上传文件，软件就可以根据文件类型、关键字或表达式自动匹配相关的模板，生成审批意见，并将其通知相关人员。
  • 数据分析：该软件可以使用大数据、人工智能算法等多种手段进行数据的分析、预测、归纳和总结。管理员可以提交报表、查询数据，软件就可以将分析结果反馈给用户。
  • AI驱动的营销策略：该软件可以结合人工智能算法和营销手段，制定并实施新的营销策略，提升营销效果。

3.核心算法原理和具体操作步骤以及数学模型公式详细讲解

3.1 GPT-3模型

（1）模型架构

GPT-3模型架构如下图所示:

GPT-3模型是一个基于transformer的语言模型，它的特点就是采用了深度学习的语言模型来处理序列数据，通过多层自回归机制和残差网络结构来提取数据特征。

（2）模型训练

GPT-3模型的训练数据包括：

  • Web文本数据：包括互联网上的新闻、博客、维基百科等等。
  • 开源数据集：包括通用语言模型数据集、WebNLG数据集、e-commerce数据集等等。
  • 用户生成的数据：即训练模型时的样本数据。

训练的过程如下：

  1. 对每条数据进行标记，得到每个单词的词性标签、词根等信息。
  2. 通过词嵌入模型将每个单词表示成一个固定长度的向量。
  3. 将训练数据分割成多个小块，然后逐个块进行训练，通过梯度下降来优化模型参数。
  4. 每次更新模型时，都会重新随机抽样一部分数据作为测试集，验证模型性能，从而防止过拟合现象发生。

（3）模型推断

对于任意一条文本数据，GPT-3模型都可以进行推断。首先，将原始文本转化成数字表示，然后输入到模型中，经过多个自回归过程和残差连接层，最后输出模型认为可能属于文本的概率分布。然后，根据这个概率分布，选择某个单词或者多个单词按照某种概率生成文本，直至所有单词都生成结束。

（4）生成任务

GPT-3模型可以做以下文本生成任务：

  • 文本摘要：GPT-3模型可以生成一段话的关键句子，这段话是原来长文本的精简版。
  • 文本生成：GPT-3模型可以生成一段话，这段话的内容由用户自定义的主题、关键词、结构等决定。
  • 文本分类：GPT-3模型可以对一段文本进行分类，输出其所属的类别，如新闻、产品评论、技术文档等。
  • 文本相似度计算：GPT-3模型可以计算两段文本之间的相似度，输出其余弦相似度、皮尔逊相似度等。

3.2 GPT-3大模型AI Agent架构

GPT-3大模型AI Agent的架构由三个模块组成：规则引擎、语料库、GPT-3模型。

  • 规则引擎：负责定义业务流程，它可以读取配置好的规则、条件和流转节点，并在运行时解析用户的输入，判断是否满足特定条件，将流转到指定的节点。
  • 语料库：语料库中存放着处理过后的业务数据，它可以是历史数据、当前数据，甚至可以是来自第三方数据的合并，也可以是从用户的输入中生成的语料。
  • GPT-3模型：由前面介绍的GPT-3模型构成，它可以实现业务流程的自动化，生成符合规范的业务文档。

3.3 模型预训练

GPT-3模型的参数数量庞大，且难以训练，因此需要预训练，预训练可以降低训练难度，加快模型收敛速度，提高模型的准确率。预训练的方法可以是基于语言模型、重回归算法等。这里主要介绍基于语言模型的预训练方法。

（1）词向量预训练

由于GPT-3模型采用的是transformer结构，因此在预训练过程中会生成一串随机初始化的词向量，这些词向量通常被称作词嵌入矩阵。一般来说，词嵌入矩阵的大小为vocab_size * emb_dim。而对于中文来说，GPT-3模型使用的Bert的中文预训练词向量的词典大小为30522，因此在中文场景下，词嵌入矩阵的大小为30522 * 768。

针对中文预训练词向量的训练，可以使用BERT中的预训练法则：Masked Language Model (MLM)。由于GPT-3模型的输入是一段文本，因此需要考虑句子内填充符号的影响。因此，在中文预训练词向量的训练中，会先生成一些乱序的文本，然后把它们喂给模型，让它生成正确的词汇，例如：

sentence = "我爱北京天安门" mask_pos = random.sample([i for i in range(len(sentence)) if sentence[i]!= ''], k=int(0.1*len(sentence))) # 生成0.1%的位置 masked_sentence = list(sentence) for pos in mask_pos: masked_sentence[pos] = '[MASK]' pretrain_text = ''.join(masked_sentence).split('[SEP]')

则pretrain_text就是一些乱序的句子，其中只有一个句子是完整的句子，其他的句子都是乱序的。那么，如何让模型知道哪些词是正确的呢？即模型应该对哪些词应用掩码，而不是实际的词。因此，在训练的时候，可以让模型预测上述句子的上下文，并预测出来是不是那些位置是正确的。

（2）语言模型预训练

针对语言模型的预训练，可分为两种方法：MLM 和 PLM。

  1. MLM：最大似然估计法，即对于每个词，根据其前面的词预测其后面的词。而对于每一句话，MLM训练目标就是最大化训练数据中的词的联合概率，这意味着模型需要学习到数据的真实模式。

  2. PLM：语言模型蒸馏，即蒸馏一种预训练的语言模型（如BERT、RoBERTa、XLNet等）到GPT-3模型上。基于这种方法，可以从较小的、适合于文本生成任务的语料库上预训练模型的权重，然后再微调到GPT-3模型上。这样可以避免GPT-3模型过于依赖于BERT等模型，而可以学到更多的知识。

4.具体代码实例和详细解释说明

4.1 概念理解

（1）规则引擎

规则引擎是企业级应用软件开发中最重要的一环。企业级应用软件的核心功能是通过一系列的业务流程实现企业的业务需求。规则引擎是整个应用软件的骨架，它承担着业务流程的自动化、流程的编排、状态的跟踪、异常情况的检测和处理等工作。 规则引擎的功能是通过一系列的规则、条件和流转节点，解析用户的输入，判断是否满足特定条件，将流转到指定的节点。如果规则引擎成功找到相应的节点，就将控制权移交给相应的处理函数，处理函数完成任务。如果规则引擎找不到对应的节点，就会报错。因此，规则引擎的本质就是判断和执行。

（2）机器学习

机器学习（machine learning）是一门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为、思维和cognition的科学，目的是使计算机能够自主学习，并改善或扩展人类的知识和技能。它是人工智能（Artificial Intelligence，AI）的一个分支，是建立并运用计算机实现的学习算法。机器学习的算法通过训练数据，利用已知数据构建一个模型，通过模型预测未知数据。 在本文中，将GPT-3模型应用到企业级应用软件开发中，可以发现GPT-3模型可以帮助企业级应用软件自动化解决企业级应用软件开发中的复杂业务流程，提升工作效率，降低成本。通过训练GPT-3模型，企业级应用软件能够处理业务数据、业务流程、业务规则和用户指令等内容，并生成符合标准的业务文档，并将其发送给相关人员。

（3）自然语言处理

自然语言处理（NLP）是计算机技术与语言学相关的一门学术科目，涵盖了计算机如何分析、理解和生成人类语言的理论、方法、技术。其核心是将语言形式的输入文本转换成计算机可以理解的形式（如分词、词性标注、命名实体识别），从而能够自动处理文本、完成自然语言生成、分析等任务。 在本文中，将GPT-3模型应用到企业级应用软件开发中，可以发现GPT-3模型可以完美解决中文文本生成的挑战，在一定程度上可以替代传统的文本生成模型。

4.2 操作步骤

（1）安装和启动

  • 安装：首先，需要安装Python环境，版本需要大于等于3.6，并且安装相应的包。推荐使用Anaconda环境，它可以方便地管理包。
conda create -n gpt python=3.7
conda activate gpt
pip install openai
  • 启动：然后，需要启动GPT-3模型，并申请API key。
import openai

openai.api_key = "<YOUR_API_KEY>"   # 替换为你的API Key

（2）GPT-3模型介绍

GPT-3模型是一个基于transformer的语言模型，它的特点就是采用了深度学习的语言模型来处理序列数据，通过多层自回归机制和残差网络结构来提取数据特征。

初始化模型

打开GPT-3模型，可以使用model = openai.Completion()。

model = openai.Completion()

配置模型参数

GPT-3模型的参数可以通过model.create_engine()进行配置。

response = model.create_engine(
    engine="davinci",    # 使用Davinci模型
    prompt="This is a test ",    # 设置提示语句
    temperature=0.5,     # 设置温度，范围是0~1，默认为0.0
)

示例生成

生成示例语句，可以使用model.complete()。

prompt = "What do you think of the movie?"
response = model.complete(
    prompt=prompt,
    max_tokens=60,      # 设置生成的词数，默认为1
    n=1                 # 设置生成几个句子，默认1
)
print("Generated text:", response["choices"][0]["text"])

（3）生成业务文档

如果想要实现业务流程自动化，则需要结合业务规则、流程、数据等内容，生成符合规范的业务文档。可以通过问答的方式，引导用户完成业务流程，或自动审批来获取文档。

创建业务流程图

创建流程图，可以使用流程图编辑软件，如Microsoft Visio、Draw.io、Autodesk AutoCAD，可以定义业务流程的各个节点。

创建规则配置文件

为了帮助GPT-3模型理解业务规则，可以创建一个JSON文件，它描述了业务流程的各个节点，如任务、表单、条件等。

添加GPT-3模型到业务流程图

将GPT-3模型添加到流程图中，并设置触发条件。

配置模型参数

模型的配置可以通过规则配置文件进行配置，并绑定到流程图节点。

保存并训练模型

完成规则配置后，即可保存并训练模型。

def train():
    data = {"nodes": [
        {
            "id": "start", 
            "name": "Start node", 
            "type": "", 
            "props": {}, 
            "next": [
                {
                    "id": "1", 
                    "condition": ""
                }
            ]
        }, 
       ...
        ], 
    "edges": []}
    
    with open('rule.json', 'w') as f:
        json.dump(data, f)
        
    model.train(training_file='rule.json', 
                max_steps=10000, 
                model="davinci")

执行业务流程

业务流程执行后，可以收集用户输入、收集审批意见、保存业务数据等。

（4）未来发展趋势

随着AI技术的飞速发展，未来GPT-3模型在业务流程自动化领域的应用将越来越普及。GPT-3模型可以从事多种业务需求，如图像识别、语音识别、文本生成、文本分类、图像分类、数据分析等。同时，由于GPT-3模型的参数规模非常大，因此预训练是GPT-3模型的一个必不可少的环节。因此，GPT-3模型将在未来借助PreTrained模型进一步发展。

另一方面，由于规则引擎的引入，使得GPT-3模型可以在规则配置、模型训练等环节中帮助用户完成复杂业务流程的自动化。未来，规则引擎还将受到越来越多的应用，以辅助企业级应用软件自动化执行业务流程。

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