1.背景介绍

随着智能硬件、人工智能、云计算、机器学习等技术的普及，越来越多的人们喜欢去实现自己的想法，他们希望能够通过编程的方式去实现自身的产品或者服务。相对于传统的软件开发模式来说，这种方式更加的自由和灵活，也意味着需要花费更多的时间和资源在研究和编码上。 在这个时代背景下，企业级应用开发已经成为市场热点，需求量也是不可估量。如何快速、准确、高效地开发企业级应用是一个难题。传统的方法主要集中于面向PC端、移动端、服务器端、web端等平台进行分门别类开发。然而，随着全球化的影响，企业级应用的开发还面临新的挑战。 本次分享将基于Python语言进行分享，以下内容包含：

• GPT（Generative Pretrained Transformer）预训练模型的原理和特点介绍。
• GPT 模型与 AI Agent 的结合，能够解决业务流程中的自动化问题。
• GPT+AIAgent助力企业级应用的开发之路，包含本地化优化方案、国际化方案、分层部署策略。

2.核心概念与联系

2.1 GPT（Generative Pretrained Transformer）模型概述

Transformer 是一种无监督的自注意力机制(self-attention)模型，它由 encoder 和 decoder 组成。其中，encoder 是对输入序列进行特征提取，并将其转化成一个固定长度的向量表示，decoder 对输出序列进行生成。 GPT模型则进一步改造了 Transformer，在模型架构和训练方式上都进行了优化。其主要优点如下：

• 没有预训练阶段，可以有效处理长文本、并行计算能力强。
• 有利于捕获长期依赖关系和长距离关联，适用于文本生成任务。

2.2 AI Agent与业务流程自动化

对于复杂的业务流程，手动编写的代码显然无法应付如此庞大的工作量。RPA（Robotic Process Automation，即机器人流程自动化），可以自动执行这些重复性的业务过程，并提升工作效率。但是，由于人工智能技术的限制，目前大多数的 RPA 智能助手只能完成一些简单且易于重复的任务。因此，如何结合 GPT 大模型和 AI Agent，开发出能够自动执行业务流程任务的企业级应用，仍然具有很大潜力。 这里，“GPT”模型可以帮助智能助手完成自动化业务流程，包括数据采集、清洗、识别、转换等环节。“AI Agent”可以理解用户的指令并按照相应的业务规则执行相关业务逻辑。整个应用可以分为三层结构，第一层为用户接口，向用户提供文本输入和指令选择；第二层为语音交互，根据用户需求支持语音输入；第三层为业务流程自动化，使用 GPT + AI Agent 可以在不接触到具体业务代码的情况下完成自动化。

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 数据准备

首先，需要收集数据，包括文本数据和标注数据。文本数据应该是明确的，并且体现业务信息。标注数据应该包括文本数据对应的业务流程信息，例如，要调查客户消费习惯，那么相应的标注数据就是指导客户开具账单、查询消费记录等。

3.2 数据标注

然后，将文本数据和标注数据进行匹配，利用规则或正则表达式进行文本数据过滤。将标注数据映射到文本数据上，对齐句子和词汇。将标记数据添加至文本数据后，形成训练样本。

3.3 词表统计

为了构建 GPT 模型，需要预先统计好词库词典。首先，从训练数据中抽取所有出现过的词语，对其进行整理、统计、排序，形成词典。其次，利用标记数据的数量，按一定比例给不同类型的数据分配权重，调整词典的平衡性。最后，构造词表，并保存至磁盘。

3.4 模型训练

使用 GPT 模型进行训练。GPT 模型参数配置如下：

• 层数：6层
• 头数：8头
• 隐藏单元数：768个
• 位置编码：sin/cos 形式
• dropout：0.1

3.5 生成模式

当模型训练完成之后，就可以在生成模式下测试效果。首先，加载已有的 GPT 模型，并指定生成长度范围，例如最短长度为10，最长长度为100。然后，设定种子词，即要开始生成的语句。生成器会自动根据种子词生成语句，并将生成的结果打印出来。如果生成的语句质量较差，可以调整种子词的分布、提示词的长度、数据处理等，直至生成的语句达到满意的水平。

3.6 测试模型

将生成的语句输入至业务系统中测试其实际运行情况。对运行情况进行反馈，并根据反馈对模型进行微调，使得生成的语句达到更佳的效果。

4.具体代码实例和详细解释说明

4.1 安装环境

本案例采用 Python 编程语言，使用以下环境进行项目的搭建。

4.1.1 创建虚拟环境

pip install virtualenv    #安装virtualenv模块

mkdir rpa_env             #创建虚拟环境目录

cd rpa_env                #进入虚拟环境目录

virtualenv.              #创建虚拟环境

4.1.2 安装项目依赖

source bin/activate       #激活虚拟环境

pip install pandas        #安装pandas模块

deactivate               #退出虚拟环境

4.2 获取数据

获取数据主要有两种方式，第一种是爬虫抓取网页上的文本数据；第二种是直接导入数据库中的数据。在本案例中，由于数据量比较小，采用直接导入。

import pandas as pd     #导入pandas模块

df = pd.read_csv("data.csv")   #读取数据文件

print(df)                    #查看数据

4.3 数据预处理

import re                  #导入正则表达式模块

def clean_text(text):
    text = re.sub('\n', '', str(text))          #替换换行符
    text = re.sub('[^a-zA-Z ]+','', text)      #只保留字母和空格
    return text.lower()                         #转化为小写

df['text'] = df['text'].apply(clean_text)      #清理文本数据

labels = list(set([label for label in df['label']]))    #获得所有标签列表

label_dict = {k: v for k,v in enumerate(labels)}         #建立标签映射字典

df['label'] = [label_dict[l] for l in df['label']]           #映射标签

train_size = int(len(df)*0.9)                          #设置训练集大小

train_df = df[:train_size].reset_index(drop=True)         #切割训练集
test_df = df[train_size:].reset_index(drop=True)          #切割测试集

4.4 数据集划分

from sklearn.model_selection import train_test_split    #导入划分函数

train_input, val_input, train_label, val_label = train_test_split(train_df['text'], train_df['label'], test_size=0.1, random_state=42)

print("Train Input Size:", len(train_input), "\t Val Input Size:", len(val_input))

4.5 词表统计

import json                               #导入json模块
import os                                 #导入os模块

class Dictionary():                        #定义词表类

    def __init__(self):
        self.word2idx = {}
        self.idx2word = []
        self.counter = Counter()
        self.total = 0
    
    def add_sentence(self, sentence):
        words = sentence.strip().split()
        for word in words:
            if not word in self.word2idx:
                self.idx2word.append(word)
                self.word2idx[word] = len(self.idx2word) - 1
            token_id = self.word2idx[word]
            self.counter[token_id] += 1
            self.total += 1
            
    def build_vocab(self, min_count):
        self.idx2word.insert(0, "<unk>")            #插入未知词
        self.word2idx["<unk>"] = 0
        
        sorted_words = sorted(self.counter.items(), key=lambda x:x[1], reverse=True)
        
        new_idx = 1
        for idx, count in sorted_words:
            if count < min_count: break                 #词频阈值
            self.idx2word.insert(new_idx, self.idx2word[idx])
            self.word2idx[self.idx2word[new_idx]] = new_idx
            new_idx += 1
                
        with open(f"vocab_{min_count}.txt", "w", encoding="utf-8") as f:
            f.write("\n".join(self.idx2word))
        
    def load_vocab(self, vocab_path):
        assert os.path.exists(vocab_path), f"{vocab_path} 文件不存在！"
        with open(vocab_path, "r", encoding="utf-8") as f:
            lines = f.readlines()
            self.idx2word = [line.strip() for line in lines]
            self.word2idx = {word: i for i, word in enumerate(self.idx2word)}
        
dictionary = Dictionary()                      #初始化词表类

for text in train_input:                       #遍历训练集文本
    dictionary.add_sentence(text)
    
dictionary.build_vocab(min_count=1)            #词表统计，最小词频为1

with open("vocab.json", "w", encoding="utf-8") as f:
    json.dump({**{"unk": 0}, **{key: value for key, value in dictionary.word2idx.items()}}, f)      #保存词表索引

4.6 构建GPT模型

import torch                     #导入torch模块
from transformers import GPT2Model, GPT2Tokenizer

device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")    #判断是否使用GPU

tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained("gpt2")                   #载入GPT2 Tokenizer

model = GPT2Model.from_pretrained("gpt2").to(device)              #载入GPT2模型

num_tokens = tokenizer.vocab_size                                  #词表大小

def tokenize_dataset(texts):
    inputs = tokenizer(texts, padding=True, truncation=True, max_length=1024).to(device) 
    labels = inputs.clone().detach()                              #复制标签
    return inputs, labels                                           #返回tokenized输入数据和对应的标签

inputs, labels = tokenize_dataset(train_input)                      #训练集tokenize

optimizer = torch.optim.AdamW(model.parameters(), lr=0.001)          #定义优化器

criterion = nn.CrossEntropyLoss()                                #定义损失函数

epoch = 1                                                         #定义迭代次数

for e in range(epoch):                                             #训练模型
    running_loss = 0                                               #定义损失计数器
    model.train()                                                  #开启训练模式
    total_batchs = len(inputs)//100 + (len(inputs)%100!= 0)          #计算总批次数量
    batch_size = 1                                                 #设置批次大小
    for i in range(total_batchs):                                   #遍历训练集
        start_index = i*batch_size                                  #当前批次起始位置
        end_index = (i+1)*batch_size if i!=total_batchs-1 else len(inputs)#当前批次结束位置
        optimizer.zero_grad()                                       #梯度清零
        outputs = model(**inputs[start_index:end_index])[0][:, :-1, :].reshape(-1, num_tokens)   #模型前向计算
        loss = criterion(outputs, labels[start_index:end_index].view(-1))   #计算损失
        loss.backward()                                              #反向传播
        optimizer.step()                                            #更新参数
        running_loss += loss.item()*batch_size                         #累计损失
    print("[%d/%d] Loss:%.5f"%(e+1, epoch, running_loss/(len(train_input))))   #显示训练信息
    
del inputs, labels                                                #释放内存

inputs, labels = tokenize_dataset(val_input)                        #验证集tokenize

model.eval()                                                       #开启推断模式

with torch.no_grad():                                              #关闭梯度跟踪
    outputs = model(**inputs)[0][:, :-1, :].reshape(-1, num_tokens) #模型前向计算
    _, preds = torch.max(outputs, dim=-1)                            #获取最大值的索引

acc = accuracy_score(preds.cpu().numpy(), val_label.values)         #计算准确率

print("Accuracy on Validation Set:", acc)                           #显示验证信息

del inputs, labels                                                #释放内存