1.背景介绍

概述

在工业互联网行业，企业级应用的需求日益提升。而为了更好地实现智能化、流程化和可复用性的目标，需要引入人工智能（AI）技术。特别是在应用场景中，运用业务流程（BP）可以有效减少人力成本和时间损失。为了提高BP的效率，很多企业采用RPA（Robotic Process Automation，即机器人流程自动化）工具进行BP自动化，从而加快了BP的执行速度，降低了维护成本。但是，由于AI模型参数复杂、语料庞大等原因，使得部署和调试这些模型变得困难，导致对于BP自动化效果的评估较为困难。因此，如何让机器人能够像人一样理解业务流程并实现自动化呢？如何利用大型语料库和大模型来改善BP自动化的效果呢？本文将介绍如何利用开源框架Dialogflow和GPT-3模型来搭建一个面向流程自动化的企业级应用。

GPT-3

GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3) 是一种基于 transformer 的自然语言生成模型，其训练数据集大小超过十亿个句子。它使用了两种策略，一个是采用 supervised learning 策略，另一个则是采用 unsupervised learning 策略。采用 supervised learning 时，GPT-3 需要给定输入、输出对，然后学习到数据分布中的模式。而采用 unsupervised learning 时，GPT-3 只需要输入数据，就可以生成相似或相关的文本，而不需要提供明确的输出。

虽然 GPT-3 可以生成无穷多种可能的文本，但为了达到对话系统、任务自动化等应用的要求，一般只选择其中关键信息的片段作为响应。所谓关键信息，就是指用户关注的事情或对话对象的问题或解决方案。比如，当问到用户当前所在位置时，GPT-3 生成“我当前位于北京市”这样的回复；当问询“天气怎么样？”，GPT-3 生成“北京今天的天气是晴转多云”这样的回复。

Google AI 研究人员将 GPT-3 模型进行了优化，以生成更多符合用户需求的自动回复。2020 年 9 月，谷歌宣布，它已经展示了一种新方法，可以通过将 GPT-3 模型与 Dialogflow 聊天机器人的 API 相结合，帮助企业实现端到端的流程自动化。该方法既可以在短信、电话、邮件甚至通过智能硬件进行通讯，也可以进行语音助手、浏览器插件或微信小程序等多种渠道的扩展。

Dialogflow

Dialogflow 是一个基于语音和文本的平台，用于构建可持续的对话系统。它可以连接多个服务，如 Google Assistant、Amazon Alexa 和 Facebook Messenger，来提供一致、个性化的用户体验。利用 Dialogflow 进行 BP 自动化时，首先需要创建一个流程图，它描述了所有参与者和各个环节之间的关系，以及每个环节的任务。然后，将流程图导入 Dialogflow 的控制台，即可创建机器人。它会根据流程图进行交互，从而完成用户的需求。

Dialogflow 的优点主要有以下几点：

1. 强大的基础设施：Dialogflow 提供了丰富的接口，包括 API、SDK、CLI、Webhooks、Alexa Skill、Google Cloud Functions 等。这些接口都可以用来集成到不同的开发环境中。同时，Dialogflow 提供了许多特性，例如上下文管理、自定义实体、意图识别、多轮对话、Webhook 支持等。

2. 高度自定义：Dialogflow 的核心功能之一是允许用户完全自定义机器人的行为。用户可以定义自己的槽位，为机器人添加新的功能。另外，Dialogflow 还提供了插件机制，可以让第三方开发者开发出新的功能模块，如回馈建议、图像搜索、情感分析等。

3. 可编程性：Dialogflow 的 API 支持丰富的编程语言，包括 Node.js、Python、Java、C#、Go、Ruby 等。这使得开发者可以编写程序脚本来实现 Dialogflow 的功能。

2.核心概念与联系

业务流程自动化（Business Process Automation，简称BP AUTOMATION）

业务流程自动化（BPA）指的是通过计算机智能化技术将人力重复性工作（如业务流程标准化、文档制作、审批、事务处理等）自动化，减少管理人员的时间和费用，实现企业资源的更有效利用，提升工作效率，降低运行风险。

目前，企业主流的BP AUTOMATION工具有RACF、Siebel等，这些工具基本上都是以某个应用软件为平台，通过拖拽控件的方式实现流程自动化。在这种方式下，流程自动化的逻辑和规则都在软件内部，缺乏灵活性，不利于后期修改和优化。另一方面，现有的流程自动化工具又存在着一定的局限性，无法满足需求快速迭代的动态业务环境。

为了更好地实现BP AUTOMATION，需要在大规模语料库和大模型的支持下，引入机器学习（ML）技术，通过抽取关键信息特征和判断真假来自动执行业务流程。具体来说，利用ML可以检测出疑似异常的行为，并做出相应反应；ML还可以分析历史数据和调用其他模型进行预测，进一步提升模型的准确性和鲁棒性。

本文采用Dialogflow和GPT-3模型来实现BP AUTOMATION。

Dialogflow

Dialogflow 是一款在线构建和部署 chatbot 的工具，由 Google 在 2017 年推出，其特色在于提供基于规则和机器学习的客服系统，并且兼顾了简单易用、高效自动化、可扩展性和隐私保护等功能。

Dialogflow 的优势在于：

1. 用户友好：界面清晰、简单，用户通过简单的拖拽操作就能构建完整的对话系统，而且整个过程不需要编码。

2. 智能匹配：基于规则引擎，Dialogflow 具备高精度的文本匹配能力，能够正确理解用户的意图、场景和表达，识别出用户想要什么，以及确认他所要做的。

3. 对话框可视化：Dialogflow 的对话框可视化功能，可以直观地看到每个节点的条件跳转关系和上下文关联，为用户提供更好的操作指导。

GPT-3

GPT-3 是一种由 OpenAI 团队研发的开源的无监督式自然语言生成模型，其背后有一个巨大的计算力量支持，可以在几个小时内生成长度超百万的文本，并且可以处理各种复杂的任务。

GPT-3 的主要能力在于：

1. 文本生成：GPT-3 可以根据输入文本，生成非常长且流畅的连贯语句，并具有一定的质量保证。

2. 信息检索：GPT-3 可以理解用户的查询需求，并找到最相关的信息摘要，并快速返回给用户。

3. 复杂任务处理：GPT-3 除了常用的文本生成任务外，还可以用于复杂任务的生成，如任务描述、故障诊断、维修命令等。

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

业务流程自动化

业务流程自动化包括多个子流程，每一个子流程包括多个阶段，每个阶段都有不同的处理人，需要依据一定标准或条件自动进行协调。除此之外，还有一些特殊情况需要人工介入，如突发事件发生时的救援流程。

所以，要实现业务流程自动化，首先需要确定子流程的结构和执行顺序，然后对每个子流程的每个阶段进行标准化，最后设置条件触发执行或转交人工审批等自动化操作。下面给出一个自动执行业务流程的示例。

假设某银行客户提出申请，希望开户，这个申请通常由业务部门经理审核，如果得到同意，再由财务部经理签署合同，之后由人力资源部负责办理社保等手续。随后，可能还需要借款，需要额外申请人力资源部门的资源，这时候就可以自动执行财务部和人力资源部等多个子流程。

Dialogflow技能知识图谱

首先，需要构建知识图谱，知识图谱可以把复杂的信息组织起来，方便机器理解和处理。Dialogflow的技能知识图谱可以分为三个层次：技能中心、技能分类、技能条目。

技能中心

技能中心是一种虚拟的工作单元，类似一个房间，里面装着相关技能的训练材料、模型、API等文件，包括知识、指令、工具等。如图所示，一个技能中心包含多个技能分类。

技能分类

技能分类是技能中心的一项配置，用来描述技能中心内某个具体技能。如图所示，一个技能分类包含若干技能条目。

技能条目

技能条目是技能中心的一个具体的技能实例，如图所示，包含名称、描述、示例等属性。

Dialogflow流程自动化

流程自动化一般分为两个阶段：语义理解和动作执行。Dialogflow采用类似于规则引擎的算法来理解用户的输入，匹配对应的技能条目，执行对应的动作。Dialogflow的流程自动化能力包含两类，分别是 Intent & Entity 和 Slot Filling。

Intent & Entity Intent & Entity 是 Dialogflow 最基础的能力之一，可以理解用户的意图和实体。Intent 表示用户的需求，Entity 是用户输入的具体信息。在 Dialogflow 中，可以先定义好 Intent ，然后在不同技能中心建立相应的技能分类、技能条目，帮助 Dialogflow 理解用户的需求。

Slot Filling Slot Filling 是 Dialogflow 中的一项重要能力，可以自动填充用户的空白，确保 Dialogflow 执行完相应的动作后，用户获得满意的服务。Slot Filling 需要与实体相关，即用户说的话里包含哪些特定实体。Slot Filling 通过实体抽取的方式，利用机器学习技术对文本进行解析，获取用户的实体，进而完成输入。

下面，将使用流程图的方式来描述业务流程，并演示如何在 Dialogflow 中实现自动执行。

业务流程自动化业务流图

根据业务的实际情况，制作流程图如下所示：

为了实现自动化，需将以上业务流程图导入 Dialogflow，并按照流程图上的步骤进行自动化配置。

第一步，创建一个新项目，命名为“业务流程自动化”。

第二步，创建技能中心“流程自动化”并创建技能分类“开户、销户、理财、健康”，并在对应分类下创建技能条目，并上传相应的训练数据。

第三步，创建新的 intent “开户申请”，并将“业务流程自动化”技能中心的“开户”技能分类作为上下文，并定义相应的实体及正则表达式。

第四步，创建新的 intent “销户申请”，并将“业务流程自动化”技能中心的“销户”技能分类作为上下文，并定义相应的实体及正则表达式。

第五步，创建新的 intent “健康申报”，并将“业务流程自动化”技能中心的“健康”技能分类作为上下文，并定义相应的实体及正则表达式。

第六步，创建新的 intent “理财产品购买”，并将“业务流程自动化”技能中心的“理财”技能分类作为上下文，并定义相应的实体及正则表达式。

第七步，创建新的 conversation “申请业务流程”，将“开户申请”、“销户申请”、“健康申报”、“理财产品购买”四个intent加入该conversation。

第八步，测试 Dialogflow 是否正确识别出用户的意图，如果出现错误，请检查相应的实体及正则表达式是否正确配置。

第九步，创建新的 Dialogflow agent，并导入训练数据。

第十步，训练 Dialogflow agent，并调整参数。

第十一步，测试 Dialogflow agent，验证是否成功执行相应的业务流程。