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与GPT的结合

1.背景介绍

在新时代背景下，人工智能（AI）正成为重塑信息技术领域格局的重要方向。作为科技革命的关键技术之一，人工智能深刻影响着多个应用领域，带来革命性的变革。自动化任务的自动化是这一变革的重要表现。通过模拟人类思维完成复杂业务流程任务，是推动这一应用革命的关键所在。人工智能的应用可分为两类：一类是基于规则的学习型，如图像识别、语音识别等；另一类是基于深度学习型，如图像处理、语音合成等。而基于深度学习的自动化业务流程任务则被称为智能助手。传统智能助手需要人工设定流程节点顺序、选择操作方式并手动触发执行。然而，在数据量爆炸、计算能力提升的新时代背景下，借助大数据分析等技术，智能助手的智能化潜力逐渐显现。以智能农业为例，通过海洋监测数据、气象数据、森林火灾等信息，借助大数据分析实现精准化管理。那么，如何将RPA（Robotic Process Automation，机器人流程自动化）与深度学习算法相结合，以实现自动化业务流程任务呢？目前，业界已提出基于规则引擎的RPA和基于深度学习的智能助手两种方案。本文将从以下几方面进行探讨： ● RPA与GPT对比：规则引擎与生成式模型有何异同？ ● 基于Google T2T-Transformer的GPT-2语言模型训练与测试 ● 基于GPT-2的智能助手设计与技术实现 ● 流程模型设计 ● 智能助手的部署与应用

2.核心概念与联系

2.1 RPA vs GPT

2.1.1 RPA

RPA（Robotic Process Automation, 程序机器人自动化）是一种技术术语，即英文缩写，代表的是“机器人为流程服务”的技术。它是一种通过自动化工具（如计算机软件）来完成重复性、模糊且耗时的工作任务的技术。RPA的主要目标是减少和替代人类的重复性劳动，通过自动化机器人替代手动流程，缓解企业内部各个业务部门之间的沟通障碍，从而提高生产效率。其核心特征包括：

重复性：自动化系统能够帮助公司提高效率，节省时间和人力成本。通过生成自动化脚本，可以高效地处理重复性、繁琐的工作任务。例如，IT团队可以利用RPA工具快速处理复杂的IT维护工作，优化IT资源配置，从而提升整体运营效率。

自动化工具能够解析业务需求的细节，通过提取流程信息并将其转化为可执行的程序形式，实现业务流程的自动化处理。因此，业务人员能够无需掌握复杂的编程技能即可完成业务流程的处理，从而实现业务流程的广泛覆盖和无处不在的特点。

自动化工具能够替代人工操作，经过精心设计的流程优化，有效减少工作压力，提升整体效能。对于一些耗时费力的事务性工作，采用RPA技术可以显著缩短工作所需时间，缩短项目总时长，使工作节奏得到明显提升，整体效率得到显著提升。

在RPA实现过程中，基于流程自动化平台或软件的实现，该系统将遵循预先编写的脚本自动执行业务流程，从而减轻由于繁重工作导致的认知负担。该平台或软件具备异常情况追踪功能，并能在检测到异常时及时调整流程以避免系统崩溃或出现错误。同时，该平台或软件应具备友好的用户界面，以便业务人员能够方便地使用。通过实施RPA，企业能够显著降低流程所需时间，提升生产效率，同时减少由于人为操作引发的错误。

2.1.2 GPT

生成式架构（Generative Architecture），即基于统计模型的建模和生成数据样本的方法。其显著优势在于具备自然且精确地模拟真实世界数据的能力，同时拥有强大的表达力，并且能够快速收敛于最优解。一般来说，生成式模型主要包含两类：基于条件概率模型（Conditional Probability Model，CPM）和强化学习架构（Reinforcement Learning Architecture，RLA）。值得注意的是，GPT作为一种语言模型，属于强化学习架构的典型代表，能够有效学习和处理任意上下文信息。

目前，深度学习技术如今已全面渗透并深刻影响着学术界与产业界。在计算机视觉、自然语言处理、语音识别以及推荐系统等多个领域，深度学习技术都实现了显著的突破。普遍认为，深度学习是当前人工智能领域的主流技术，且人们期待其带来的变革。然而，在企业应用中，GPT模型似乎也扮演着越来越重要的角色。事实上，GPT模型是基于Transformer架构设计的一种语言模型，其核心思想是专注于当前上下文信息，模仿大脑中神经元之间的复杂连接关系来学习语法和语义。其原理是通过训练一个大型语言模型，使其能够理解并生成完整的句子内容。由于生成式模型具有强大的自然语言处理能力，因此在构建智能助手时可以有效地减少人工干预程度。

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

本章重点阐述基于GPT的智能助手的设计与技术实现过程。首先，介绍RPA与深度学习算法融合的原理，随后基于Google T2T-Transformer框架，对GPT-2中文语言模型进行训练与测试。接着，阐述流程模型的设计方案。最后，探讨智能助手的部署策略及其应用前景。

3.1 Google T2T-Transformer

Google T2T-Transformer是Tensor2Tensor库的增强版，它提供了深度学习中用于训练和推断Google大规模语言模型的工具，支持研究者和企业在不同数据集上训练自定义模型。该模型旨在为开发者提供高效、灵活且可复用的深度学习框架，从而帮助研究者探索新的模型结构、训练策略和数据集。简要介绍T2T-Transformer的架构。

图1 Google T2T-Transformer架构示意图

Google T2T-Transformer由四个主要部分构成：数据输入管道、模型训练管道、模型推断管道以及模型存储库。具体来说，数据输入管道负责收集、解析和存储数据，模型训练管道用于训练模型，模型推断管道用于进行模型推断，而模型存储库则用于存储训练好的模型。为了高效处理海量数据，该系统采用了并行数据读取和多进程计算策略。

3.2 数据集准备

目前，深度学习模型，尤其是大规模语言模型，由于数据量大、训练速度慢以及易受网络环境影响等多重限制，难以成功训练。因此，我们需要准备一个包含丰富、多样数据的数据集。以下将介绍用于训练和测试的汉语语料库。

3.2.1 中文语料库准备

我们选用国内开源的多个中文语料库：

• 中文维基百科语料库：原始数据达到3000万条，经过预处理阶段，数据量降至约1000万条，这些数据被用于训练GPT-3.5模型。
  • LCC语料库：源自知乎、微博等社交平台，包含互动问答内容，总量约达1.5亿条问答对。
  • Baidu AIStudio语料库：包含近10亿条中文文本数据，涵盖广告、科技等多个领域。
  • CC-CEDICT语料库：收录了世界顶级高校、研究机构、政府机关等多个领域的文本资料。
  • OpenSubtitles语料库：源自亚马逊视频平台，主要由网友上传的有声小说内容构成。
  • Ubuntu IRC语料库：源自官方IRC频道，记录了互联网上关于Linux、开源、软件开发等话题的聊天内容。

通过综合多个语料库的整合处理，最终获得了超过一千万条训练数据样本，其中包含百度百科等规模的语料库。

3.2.2 词汇表

在对比生成文本时，我们还需准备一份词汇表。这份词汇表可能包含高频词汇，也可能基于训练数据筛选出特定词汇，或者由预先设计完成。随后，我们将词汇表转换为数字序列。

3.3 训练语言模型

在进行GPT模型的训练过程中，我们需要配置模型的超参数设置，包括学习率、优化器类型以及批量大小等参数。随后，我们利用T2T-Transformer库进行模型训练，并最终保存训练完成的模型版本。

3.4 测试语言模型

使用测试数据集测试训练好的模型的效果。

3.5 流程模型设计

在实际的业务流程中，存在大量重复性的工作、模糊性的工作以及耗时的流程。这些工作内容包括但不限于需求确认、项目评审以及问题报告等。手动处理这些流程会耗费大量时间，因此通过RPA自动化这一过程，可以显著提高工作效率。

为了实现业务流程的自动化，需要构建一个符合业务流程规范的流程模型。该流程模型由事件、活动、决策三个核心要素构成，如图所示：

图2 流程模型示意图

事件：表示某个任务需要完成，比如收集投诉、填写申请。

活动：表示某些工作可以自动完成，比如办理手续、发送邮件。

决策：表示是否要继续往下执行，比如确定是否进行二次审核。

流程模型有助于明确地呈现每个事件的相互关联及其先后顺序，以及整体流程的走向。在构建流程模型的过程中，需要特别注意以下几点：

1. 充分考虑场景：应明确该流程在何种情况下使用，涉及哪些业务流程，流程包含哪些环节，何时应当暂停。

2. 优先级排序：事件按照优先级排列，以保证流程顺利运行。

3. 可配置性：流程模型需要灵活地适配不同的业务流程。

流程模型必须具备分步确认机制，否则会导致流程过于复杂，最终陷入死循环。

3.6 智能助手的部署与运用

RPA与GPT结合能够实现自动化业务流程任务，从而降低人工干预程度，提升生产效率。在探索如何利用RPA与深度学习算法结合实现自动化业务流程任务时，我们首先需要将业务流程转化为流程模型。接着，通过RPA模拟人工操作，驱动GPT生成符合业务需求的文本内容。最后，将生成的文本内容展示给用户，使其执行相应的操作任务。

在实际业务流程中，智能助手既可以独立运行，也可以集成到业务流程系统中。智能助手可以通过API接口调用服务，或者直接作为流程的组成部分运行。在流程启动前，智能助手将提供一个流程模板，询问用户所需的信息。随后，智能助手将利用GPT生成文本内容，然后让用户决定是否继续执行。如果用户决定执行，智能助手将生成的文本提交给相应的业务系统。

4.具体代码实例和详细解释说明

4.1 基于Google T2T-Transformer的中文语言模型训练与测试

本节将介绍如何使用T2T-Transformer库进行中文语言模型训练和测试。

4.1.1 安装

首先，安装依赖包，使用以下命令安装：

    !pip install tensor2tensor
    
    
    代码解读

4.1.2 配置文件

接着，创建一个配置文件，用于配置语言模型相关的参数。

    problems:
    - name: bpe_zh
      subword_text_encoder: true
      vocab_size: 9999
      target_vocab_size: 50257
      input_space_id: 1
      target_space_id: 1
    
    models:
      transformer:
    encoder:
      attention_dropout_rate: 0.0
      dropout_rate: 0.1
      hidden_size: 512
      intermediate_size: 2048
      num_attention_heads: 8
      num_hidden_layers: 6
      activation_fn: gelu
    decoder:
      beam_size: 4
      extra_decode_length: 50
      block_size: 1024
      attention_dropout_rate: 0.0
      dropout_rate: 0.1
      hidden_size: 512
      intermediate_size: 2048
      num_attention_heads: 8
      num_hidden_layers: 6
      activation_fn: gelu
    
    trainers:
      transformer:
    train_steps: 1000000
    learning_rate_schedule: linear_warmup_rsqrt_decay
    optimizer: adafactor
    learning_rate_warmup_steps: 8000
    save_checkpoints_steps: 1000
    keep_checkpoint_max: 10
    batch_size: 4096
    max_input_seq_len: 1024
    eval_every_n_steps: 1000
    use_tpu: False
    export_to_tpu: False
    
    eval:
      text_metrics:
    - sacrebleu
    
    data:
      train_prefix: /path/to/train_file
      dev_prefix: /path/to/dev_file
      test_prefix: /path/to/test_file
      train_combine_packages: True
    
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
    
    代码解读

4.1.3 数据准备

训练数据路径和名称是train_file，验证数据路径和名称是dev_file，测试数据路径和名称是test_file，将它们放置在配置文件指定的位置。

4.1.4 模型训练与测试

我们可以使用T2T-Transformer库的train命令来训练模型。

    !t2t-trainer --generate_data \
            --data_dir=$DATA_DIR \
            --output_dir=$TRAIN_DIR \
            --worker_gpu=1 \
            --hparams_set="transformer" \
            --problem=bpe_zh
    
      
      
      
      
      
    
    代码解读

在训练结束后，使用t2t-decoder命令进行模型推断。

    !t2t-decoder --data_dir=$DATA_DIR \
             --output_dir=$MODEL_DIR \
             --problem=bpe_zh \
             --model=transformer \
             --hparams_set="transformer" \
             --decode_from_file=/path/to/your/test_file \
             --decode_to_file=$OUTPUT_FILE \
             --decode_hparams='use_beam_search=True' \
             --t2t_usr_dir=./user_module \
             --logtostderr
    
      
      
      
      
      
      
      
      
      
    
    代码解读

4.2 流程模型设计示例

假设我们有这样的业务流程：

流程由事件、活动和决策三个模块构成。

1. 事件模块：

a. 收集投诉：收集用户反馈信息并进行分类。

b. 检查数据：检查用户提供的申请材料是否完整，以及数据规范是否合法。

c. 提交申请：将用户的申请材料收集起来，提交给对应的部门。

2. 活动模块：

a. 创建主题：为用户创建主题，便于之后快速找到他们。

b. 发送邮件：向用户发送通知邮件，提示其下一步的操作。

3. 决策模块：

a. 是否有必要进行二次审核：对于需要人工审核的用户提交的材料，应通知用户进行二次审核。

4.3 智能助手的部署与运用示例

4.3.1 API接口调用

如果希望将智能助手集成到业务系统中，可以在系统中添加一个API入口。当用户请求智能助手完成某个任务时，将对应的文本数据输入到接口中，接口将生成相应的结果。

4.3.2 嵌入到业务流程系统中

如果需要智能助手作为流程的一部分运行，可以在流程启动之前先收集用户所需的信息。当用户完成了所有必要的准备工作后，智能助手将生成并发送一个提示文本，询问用户是否继续执行流程。如果用户决定继续，智能助手将生成的内容提交给相应的业务系统处理。