1.背景介绍

什么是GPT？它是一种基于深度学习的预训练语言模型，能够生成连续的自然语言文本，可以用于语言建模、数据集扩充、文本摘要、自动翻译等领域。那么GPT大模型又是什么呢？GPT大模型是一个采用GPT作为编码器、并配合微调策略(fine-tune)得到的新型自然语言生成模型。它能生成具有一定含义和语法风格的长文本，可以用来完成包括自动问答、自动对话、智能数据处理等各种自然语言理解和生成任务。基于GPT大模型，我们可以构建一个人工智能(AI)智能助手(Agent)，它的主要功能是在服务场景中，帮助用户进行业务流程自动化的关键环节。目前，许多公司已经开始采用这种方式，帮助他们快速、低成本、准确地解决日常工作中遇到的重复性工作和繁琐的手动操作。不过，在实际应用中，如何利用GPT大模型实现业务流程自动化还存在很多问题。本文将以《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：GPT大模型在业务流程自动化中的应用》为主题，结合我多年的RPA相关工作经验和技术积累，从零到一地分享GPT大模型在业务流程自动化中的应用方法和案例。

2.核心概念与联系

GPT模型简介

GPT(Generative Pre-trained Transformer)模型由OpenAI推出，是一种基于深度学习的预训练语言模型，其神奇之处在于能够生成连续的自然语言文本，它的优点是生成质量高、训练简单、泛用性强、可控性强。

GPT与BERT

GPT与BERT都是由同一家名下的研究人员提出的预训练语言模型，不同的是BERT是BERT预训练任务的升级版，将词嵌入向量(Word Embeddings)也纳入输入序列，使得BERT模型更具一般化能力；而GPT则只是简单的改进BERT的结构，不加区别地采用Transformer编码器，并没有引入任何其他额外模块。 GPT模型可以生成连续的自然语言文本，因此适用于文本生成类任务，例如机器翻译、文本摘要、自动问答、图像描述等。同时，基于GPT模型，还可以通过微调策略，来实现更复杂的任务，如对话、对话状态追踪等。GPT模型最大的特点就是能够生成连续的自然语言文本。

AI Agent简介

人工智能智能助手（Artificial Intelligence Assistant）也叫做AI Agent，是指以人类的交互方式来获取或处理信息，完成任务的一类计算机程序。它可以自动完成某些重复性的任务，提升工作效率，减少人力成本。

RPA(Robotic Process Automation)

人工智能自动化流程（Robotic Process Automation）是一种基于规则引擎技术的高度自动化的自动化方式。与传统的批处理模式相比，RPA流程以人为参与者，在计算机上运行程序，通过自动化工具、指令及业务规则来执行工作流，直至工作结束。由于其高度自动化、专注人类沟通、重视协作、界面人机交互的特点，RPA正在受到越来越多企业的青睐。

GPT Agent与RPA之间的关系

GPT Agent与RPA可以看做是两种不同的技术路线，二者可以一起运用到同一个业务场景里，但是两者之间又存在着巨大的差异。RPA关注的是业务自动化这一核心功能，它在流程编排上采用脚本语言DSL进行配置，可以灵活、精准地完成一系列复杂的任务。GPT Agent则关注于生成语言模型技术的应用，它可以根据业务需求进行定制化的语言模型训练，并使用文本生成技术生成所需结果。

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

生成语言模型的概述

生成语言模型(Language Model)模型通常包括以下三个基本组成部分：语言模型，训练数据集，以及语言模型的性能评价标准。语言模型是一个带有参数的概率分布函数，用来计算给定序列(句子、文档等)出现的可能性。训练数据集包含一组训练文本样本，这些样本由模型根据统计规律估计得到的语言模型参数构成。对于给定的输入序列，语言模型可以计算这个序列出现的可能性。训练数据集越丰富，语言模型就越准确。语言模型的性能评价标准往往是囊括了BLEU、Perplexity等指标。

GPT大模型的概述

GPT大模型是一种新型的自然语言生成模型，它既是一个编码器，也是一个解码器。编码器接受输入序列(文本、语音、图像等)，将其转变为中间表示，即上下文向量，再通过多层网络进行编码。解码器接收前面编码器输出的上下文向量，然后按照一定规则生成相应的输出。最后，解码器生成的输出作为下一次迭代的输入，形成一个不断循环的过程。GPT大模型包括两种类型的网络结构，一种是小型模型，另一种是大型模型。小型模型的大小只有几个百万参数，大型模型则有数十亿的参数。GPT大模型的两个特点是生成速度快、生成效果好。

案例场景分析

在本案例中，我们假设公司有如下业务流程：流程图左侧是贷款申请人的信息，右侧是贷款借款人的信息。当申请人填写完贷款申请表后，提交到后端系统。后端系统对其进行初步审核，如果通过审核，便把信息存入贷款系统数据库中。借款人提交贷款申请后，需要提交的材料和资料非常多，而且不同人有不同填写模板，需要花费大量的人工时间才能做好准备工作。GPT Agent可以帮助借款人快速填写这些材料，提高工作效率。它可以跟踪借款人的相关信息、提供历史贷款查询服务、借款逾期管理、提供贷款相关咨询等功能。GPT Agent除了帮助借款人快速填报材料外，还可以根据借款人的情况、对贷款金额、利率、期限等信息进行个性化的贷款建议。

操作步骤

确定需要生成的结果类型：比如贷款申请人的信息、贷款借款人的信息、贷款申请材料、贷款申请资料等。
提供业务信息：在机器对话系统中编写业务逻辑代码，以便将指令转换成可执行的代码。业务逻辑代码应覆盖完整的业务流程。
根据需求选择合适的训练数据：首先收集足够的训练数据，包括申请人的信息、借款人的信息、贷款申请资料、贷款申请材料等。然后将这些训练数据整理成统一的数据格式，如json文件。
通过NLP库进行数据清洗、数据增强和数据分割：包括去除无关符号、特殊字符、英文缩写、数字归一化、停用词移除等。
构建GPT模型：选择合适的开源框架或者工具，构建GPT模型。利用Python或者Java进行编程，调用Tensorflow、PyTorch等框架，构建GPT模型。
数据集切分：将数据集切分为训练集和测试集。训练集用于训练GPT模型，测试集用于测试模型的准确率。
模型训练：选取合适的优化算法、学习率等超参数，使用训练集训练GPT模型。
模型测试：使用测试集测试GPT模型的性能，获得模型的评估结果。
将模型部署到后台服务器：将训练好的GPT模型部署到后台服务器上，供业务系统调用。
运用生成语言模型完成业务流程自动化：编写规则脚本，调用GPT模型API接口，根据脚本中的条件判断和配置规则，通过GPT模型生成对应的结果。

数学模型公式详细讲解

为了更好地理解GPT大模型，下面我们举一个公式来说明。 $p_{\theta}(x)=\frac{exp(\sum_{i=1}^{\text{seq}\_len} \log p_{\theta}(x_{i}|x^{<i}))}{\prod_{i=1}^{|\text{vocab}|}\left[\sum_{j=1}^{|\text{vocab}|}\log p_{\theta}(x_{i}=j|x^{<i}) \right]}$ 这个公式表示的是语言模型的概率，其中 $\theta$ 是模型的参数， $x$ 是输入序列， $p_{\theta}$ 是模型的输出分布函数， $\text{seq}_len$ 表示序列长度。公式的分母代表的是归一化因子，它用来保证概率的正确性。该公式可以用来计算给定输入序列的出现的概率。

给定GPT大模型的输入序列 $x$ , 有以下几种模型生成方法:

不带条件的生成: 直接生成完整的序列。此时公式中的 $\theta$ 是模型的参数。可以用 $\arg\max_{x'} p_\theta(x')$ 来求解最优路径。

import numpy as np

def generate():
    x = [bos]
    
    while True:
        logits, _ = model([np.array([x]), None])
        
        # sample next token from distribution
        idx = int(logits[0][-1].argmax())
        
        if idx == eos or len(x) >= max_len:
            break
            
        x.append(idx)
        
    return tokenizer.decode(x), float(np.exp(model.loss([np.array([x[:-1]]), np.array([x[1:]])])) / (len(x)-1))

带条件的生成: 在某个特定条件下生成序列。此时公式中的 $\theta$ 不是模型的参数。可以用 $\arg\max_{x'} p_\theta(x'|x)$ 来求解最优路径。

import numpy as np

def conditioned_generate(condition):
    x = [bos] + condition
    
    while True:
        logits, _ = model([np.array([x]), None])
        
        # sample next token from distribution conditioned on previous tokens
        idx = int(logits[0][-1].argmax()[:, -1].argmax())
        
        if idx == eos or len(x) >= max_len:
            break
            
        x.append(idx)
        
    return tokenizer.decode(x), float(np.exp(model.loss([np.array([x[:-1]]), np.array([x[1:]])])) / (len(x)-1))

生成采样: 用采样的方法生成序列。此时公式中的 $\theta$ 也是模型的参数。可以使用采样的方法，从 $\theta$ 中采样出各个token的分布，然后用采样的方法生成输出序列。

import numpy as np

def sample_generate():
    x = [bos]
    
    while True:
        logits, _ = model([np.array([x]), None])
        
        # use categorical distribution to sample token from predicted probability distribution
        idx = np.random.choice(np.arange(len(logits[0][-1])), p=logits[0][-1])
        
        if idx == eos or len(x) >= max_len:
            break
            
        x.append(idx)
        
    return tokenizer.decode(x), float(np.exp(model.loss([np.array([x[:-1]]), np.array([x[1:]])])) / (len(x)-1))