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：47. 企业级应用开发的农业与食品

OpenChat
197 阅读11分钟

1.背景介绍

在人工智能时代，企业开始应用机器学习、深度学习等新型算法来提升效率和准确性。企业自动化与智能化也成为一个热门话题。为了更好地实现企业级自动化应用，降低信息采集成本，提高工作质量，中国农业科技集团有限公司基于RPA（Robotic Process Automation，机器人过程自动化）技术开发了自动化系统解决方案，通过GPT-3语言模型（Generative Pre-trained Transformer）来训练AI智能对话Agent。该智能对话Agent可以根据客户需求和场景完成整个业务过程的自动化操作。基于该系统，北京美味西餐有限公司可以通过GPT-3聊天机器人引导客户完成业务处理，从而提高工作效率，减少人力成本。同时，通过将面向用户的知识图谱应用于基于GPT-3聊天机器人的FAQ系统中，使得问答环节的搜索速度得到提升。 本文将主要介绍如何利用GPT-3语言模型搭建企业级农业与食品自动化系统解决方案。本解决方案的核心目的是帮助企业实现智能化的信息采集与数据处理，并将其转化为可用于分析的数据，为数据分析、决策支持及管理提供有价值的参考依据。

2.核心概念与联系

GPT-3的概念最早由OpenAI（现在是Meta AI公司）提出，它是一种自然语言生成模型，能够根据文本、图片或音频内容创造合乎真实语法的假设语句。GPT-3既不是单一的模型，也不是对特定领域数据的预测模型，而是一个全新的AI技术。GPT-3模型目前被认为可以完成包括语言、图像、语音等所有数据的预测任务，因此相比于传统的ML算法，它的效果要更加准确。2021年6月2日，英伟达宣布推出GPU驱动的NVIDIA TESLA V100张卡，从而进一步推动GPT-3模型的普及。

GPT-3语言模型拥有超过175亿个参数，可以进行文本、图像、音频、视频、代码等多个数据类型之间的转换。它可以智能地生成文本内容，并且还拥有较强的推理能力，可以有效地处理复杂的情境、识别意图、关联实体及推断语言中的重要细节。因此，GPT-3语言模型具有极大的潜力，可以广泛应用于企业级的自动化应用场景中。

企业级农业与食品自动化解决方案的功能模块分为五大类：1. 数据采集；2. 数据处理；3. 数据分析与决策支持；4. 运营管理与客户服务；5. 结算支付。其中，数据采集模块负责获取原始数据，例如生产订单、销售统计、库存情况、质检结果、生产现场照片、物流运输信息等。数据处理模块则负责将原始数据转换为可以用于分析的数据，例如制作数据报表、绘制图表、识别异常行为等。数据分析与决策支持模块主要用于数据分析和智能决策支持，例如基于历史数据分析、财务指标的风险评估、营销策略的调整、库存补货的安排等。运营管理与客户服务模块通过优化AI智能对话Agent的交互方式和反馈机制，提升客户满意度，改善运营人员的沟通协调能力。结算支付模块负责最终对账结算，包括生成结算单、收款确认、生成发票等。

如下图所示，GPT-3语言模型是整个企业级自动化应用解决方案的支撑中心。它连接了数据采集、数据处理、数据分析与决策支持、运营管理与客户服务、结算支付等五大功能模块，为各项业务活动提供了有力的支撑。通过将GPT-3语言模型与现有IT系统集成，实现自动化的各项工作，可以显著降低人力投入，提升工作效率和产品质量。

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

GPT-3语言模型主要由两个部分组成：Encoder和Decoder。Encoder负责编码输入数据，即将文本、图片、音频、视频等多种输入数据编码成统一表示形式。Decoder负责生成输出文本，根据Encoder的输出和其他条件，决定输出什么样的文本。两者之间通过生成的中间状态信息进行交互，形成最优解。

3.1 GPT-3 Encoder

GPT-3的Encoder由Transformer结构组成。Transformer是一种完全连接的、基于注意力机制的神经网络模型，可以处理序列到序列（Sequence to Sequence, Seq2Seq）任务。Transformer能够捕捉到输入数据中的全局依赖关系，能够处理长距离依赖关系。GPT-3的Encoder模块采用的是BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）结构，它是一种双向Transformer结构，在双向注意力机制上进行改进。

3.2 GPT-3 Decoder

GPT-3的Decoder模块由三种组件构成：GPT-3的LM（Language Model），GPT-3的MSA（Multi-Head Self Attention），GPT-3的FFNN（Feedforward Neural Network）。

3.2.1 GPT-3 LM

GPT-3的LM（Language Model）模型是一个预训练好的概率语言模型，它负责对给定的输入序列预测下一个词的可能性。LM模型通过语言模型的方式，借助自身的知识和上下文来生成句子。GPT-3 LM模型已经具备了足够强的理解能力，可以准确地预测生成的文本。

3.2.2 GPT-3 MSA

GPT-3的MSA（Multi-Head Self Attention）模块是一个带有注意力机制的模块。它对输入进行特征抽取，并通过自注意力机制选择出适合当前位置的特征。同时，它还用多个头来并行计算，提升模型的学习能力。

3.2.3 GPT-3 FFNN

GPT-3的FFNN（Feedforward Neural Network）模块是一个简单的前馈神经网络，它用来拟合生成的文本分布。FFNN主要包括三层，每一层都由多次线性变换与激活函数组成。FFNN有助于GPT-3生成更精确的文本。

3.3 具体操作步骤

GPT-3的整体框架图如上图所示。GPT-3的训练数据集需要包含大量的高质量文本数据，才能训练出高性能的模型。训练过程中，GPT-3会迭代训练，不断修正模型的权重参数，直至模型训练完成。训练结束后，GPT-3就可以用来生成新的文本。

本解决方案的具体操作步骤如下：

  1. 数据采集：企业在数据库中收集相关数据并按照规范化规则进行存储。

  2. 数据清洗与处理：对数据进行必要的清洗和处理，确保数据符合模型训练要求。

  3. 模型训练：按照训练数据集构建GPT-3的LM、MSA、FFNN模型。

  4. 数据转换：将原始数据转换为模型可用的输入数据。

  5. 模型测试：测试模型的训练效果，并发现模型是否过拟合、欠拟合或者模型参数过多导致的性能下降。

  6. 系统部署：将训练完毕的模型集成到现有的IT系统中，并进行自动化操作。

4.具体代码实例和详细解释说明

4.1 数据采集

企业级应用开发项目的第一步就是收集数据，收集不同的数据源以获得最优的数据结果。对于企业级自动化应用来说，数据采集阶段不可避免。比如，农业企业需要收集有关销售数据，诸如市场份额、销售额等信息，以便于预测市场形势。此外，在生产环境中还需要收集有关生产数据，例如运行时间、机器运行状况、质量保证等信息，以及每个物料的进度、质量控制、安全质量检查的情况等。

4.2 数据清洗与处理

数据采集完成后，接下来需要对数据进行清洗与处理。数据清洗一般分为以下几个步骤：

  1. 删除无关字段：删除不需要的字段，比如无需收集的身份证号码、手机号码、邮箱地址等。

  2. 清洗异常值：检测并剔除异常值，如同一客户多次订购商品、时间段内无任何交易行为等。

  3. 合并重复数据：将相同记录合并为一条记录，例如将相同的订单合并为一笔订单。

  4. 转换字段名称：将字段名转换为易懂的名称。

  5. 拆分字段：将数据拆分为多个字段，如将日期和时间分别存放到不同的字段中。

  6. 去除空白字符：将多余的空白字符删除，如删除尾部的空格和回车符。

4.3 模型训练

GPT-3模型的训练过程相当复杂，涉及到深度学习、优化器、损失函数等众多概念。因此，本章仅讨论核心算法的原理。这里简要阐述一下模型训练的基本流程：

  1. 对数据进行预处理：首先进行数据预处理，包括划分训练集、验证集、测试集等。然后把训练集、验证集作为模型训练的输入，验证集用于模型超参调整和模型评估。

  2. 初始化参数：GPT-3模型有数百万个参数，因此初始化参数非常关键。通常，使用正态分布初始化参数，并且通过对抗训练（Adversarial Training）的方法来防止梯度消失或者爆炸。

  3. 生成训练样本：训练样本是指模型训练输入的数据，它包含预处理之后的文本数据。GPT-3模型需要构造特殊的训练样本，这个过程称为文本生成任务（Text Generation Task）。

  4. 梯度更新：梯度更新是模型训练的关键步骤。模型通过梯度下降算法更新参数，使得预测值误差最小。模型训练完成后，可以使用测试集对模型的性能进行评估。

  5. 保存模型参数：训练完成后，保存模型参数用于部署。

4.4 数据转换

模型训练完成后，就需要将原始数据转换为模型可用的数据。通常，数据转换需要先进行文本编码，将文本转换为数字序列，再进行填充和切割，最后转换为模型的输入形式。模型训练之前，需要对原始数据进行一次处理，包括转换字段名称、拆分字段、删除空白字符等。

4.5 模型测试

模型训练结束后，就需要对模型的性能进行评估。模型测试过程一般包含以下几个步骤：

  1. 查看模型的损失值：查看模型在训练过程中，损失值的变化趋势，判断模型是否收敛。

  2. 查看模型的性能指标：模型在测试集上的性能指标，如准确率、召回率、F1值等。

  3. 通过生成样本探索模型的预测能力：通过模型生成一批样本，观察生成的文本，发现模型的预测能力。

  4. 模型调参：如果模型在测试集上的性能较差，可以考虑调参，改变模型的参数配置，提升模型的性能。

5.未来发展趋势与挑战

未来的自动化应用可能会继续扩展，这其中包括但不限于下列几点：

  1. 更多的应用场景：随着人工智能的发展，越来越多的应用场景逐渐出现。目前，GPT-3语言模型仅仅是解决语言模型的问题，但未来可能会扩展到图像、语音、音乐等领域。

  2. 更加智能化的决策支持：AI模型正在走向更加智能化的方向，尤其是在决策支持方面。GPT-3语言模型可以在数据分析、风险评估、运营管理等方面发挥巨大的作用。

  3. 更高效的AI运算平台：AI运算平台的性能越来越强劲，目前国内的云计算、高性能服务器等均属于超算平台。未来，云计算与超算平台将会越来越主流。因此，AI运算平台的选择将会成为未来自动化应用的重要因素。

  4. 更加灵活的模型训练与部署：GPT-3模型训练是一个漫长的过程，不同的数据集、任务、模型结构都会影响模型的性能。因此，模型的训练方法、模型的更新频率、模型的超参数优化方法等都会成为未来发展的重点。

6.附录常见问题与解答

avatar
文章
阅读
粉丝