Некоторые компании уже успешно решают свои задачи с помощью ChatGPT и других нейросетей, работающих по такому же принципу диалоговой модели. Но чат-бот может работать не только как самостоятельный инструмент, но и как «усилитель» автоматизации. Для этого функции нейросети можно связать с технологиями RPA. Ниже расскажем, как ИИ помогает роботам и какие задачи может решать такая связка, а также как использовать чат-бот на RPA-платформе уже сейчас.
Как компании развивают роботизацию: сценарии
Принцип успешной работы с нейросетями заключается в правильно заданных промптах. Промпт — это запрос, который мы даем нейросети, чтобы получить результат. Если промпт недостаточно четкий и в нем мало вводных данных, то и ответ нейросети будет размытым или совсем на другую тему.
Независимо от качества промпта у актуальных нейросетей для генерации текстов есть существенный минус — достоверность информации. Сейчас ИИ не может выдавать тексты, которым можно доверять на 100%. Некоторые факты нейросеть выдумывает или выдает не в полной мере, поэтому без редактуры эксперта или копирайтера полностью переложить генерацию текстов на чат-бота не получится. Но для задач по роботизации этот недостаток ИИ не важен
Для роботизации преимущества ИИ в том, что нейросети хорошо понимают задачу пользователя и учитывают контекст. То есть если правильно дать условия и подробно описать, что требуется сделать, то чат-бот поймет задачу.
Понимание контекста хорошо подходит для связки с программными роботами. Роботы могут отвечать за первичный сбор данных и для этого работать с графическим интерфейсом различных сервисов или учетных систем. Нейросеть же будет обрабатывать полученные данные и на их основе выполнять задачи пользователя. Если дать боту условие работать только с конкретными документами, то можно избежать риска фактических ошибок.
Как синергия платформ RPA и искусственного интеллекта может работать на практике.
Общение с клиентами в чат-ботах. Нейросети можно задать условие, при котором она будет работать только с внутренними документами компании. Например, с инструкциями по оплате счетов. Соответственно, когда пользователь напишет в чат-бот, робот передаст сообщение в языковую модель, а та найдет в инструкции нужную информацию и предоставит ответ пользователю. За счет того, что за основу берется внутренняя документация, чат-бот будет работать только с проверенной информацией.
Коммуникации внутри компании. Здесь совмещение RPA и ИИ работает по тому же принципу, только запросы оставляют сотрудники организации. Можно задавать вопросы по корпоративным стандартам и получать информацию, например, о порядке оформления заявки на отпуск.
Поиск новых сотрудников. Программный робот может собирать и фильтровать резюме из различных источников — например, сайты поиска работы, почты. Затем данные попадают GPT и чат-бот автоматически анализирует резюме. Например, распределяет их на категории по должностям, отделу или другим вводным.
Создание сводок. Так как GPT-модель легко понимает задачу, не составляет труда настроить робота на сбор необходимых документов для передачи нейросети, после чего та сможет «вытянуть» из нее необходимые данные, а робот занесет их, например, в учетную систему.
По сути, RPA — это фундамент, на который мы можем наложить другие инструменты, а чат-бот как раз один из таких инструментов. В такой связке искусственный интеллект дополняет RPA. Подробнее об этом мы говорили на вебинаре «RPA & АI: как технологии дополняют друг друга». Прочитать выдержку из вебинара можно здесь, а посмотреть запись вебинара — здесь.
Как связать RPA и искусственный интеллект уже сейчас
В одном из последних обновлений RPA-платформы PIX мы добавили активности для работы с ChatGPT от OpenAI. Для совместного использования RPA и ИИ не нужно дополнительно обращаться к самой нейросети и подбирать промпты – введенные запросы и условия задаются сразу в нашей платформе, а затем под эти запросы автоматически формируются правильные промпты и передаются в ChatGPT. Ответ на запрос тоже открывается внутри платформы PIX – не придется переходить в другие программы и приложения
Рассказываем об активностях подробнее:
«Обратиться к модели GPT». Это возможность задавать нейросети запросы с учетом нескольких параметров, которые вы настраиваете сами. Например, в специальном поле вы можете прописать контекст — допустим, «ты — бизнес-аналитик». В другом поле указать температуру ответа. Если этот параметр равен 0, то ChatGPT будет выдать сухие и структурированные ответы, а если поднять показатель, то нейросеть будет подходить к задаче более творчески. Подробнее о всех параметрах — в Базе Знаний PIX.
«Распознать сущности (NER)». Вы можете задать сущности, которые должна определить нейросеть, и их текстовое описание. Например, мы хотим «вытащить» из документа месяц его оформления. Для этого в названии сущности мы пишем «месяц», а в описании «месяц, в котором был создан данный документ». После этого можно запустить процесс. На выходе мы получим месяц создания документа. По такому же принципу можно получать из документов другую информацию и затем поручать ее роботам, чтобы они занесли ее в систему.
«Классифицировать текст GPT». Вы можете указать классы документов, а нейросеть распределит поступающий поток только по этим классам. Например, мы можем указать классы «Счет» и «Договор купли-продажи». При этом если в поток попадет документ, который не относится ни к одному из классов, то нейросеть поймет это.
«Обобщить текст». Нейросеть будет давать ответы на основе информации, которую укажет пользователь. Можно просить ее ответить на конкретный вопрос по тексту или написать краткую версию текста.
Для работы с GPT на базе платформы PIX нужно получить openai_api_key. Сделать это несложно, подробную инструкцию мы опубликовали в нашей Базе Знаний
Если у вас уже есть роботизированные процессы, которые работают в связке с GPT, или вы хотите задать вопрос, то переходите в наш Телеграм-чат. В нем уже более 1000 участников обсуждают актуальные новости по RPA и задают вопросы по настройке программных роботов.
