让ChatGPT更全面的运用于自动化开发与设计

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随着技术的发展与革新,生成性人工智能(AI)正在从技术的边缘走向了主流舞台。现在,许多人正在运用人工智能来创造更多的新内容,如概述文字,撰写博客,甚至从零开始创建新的编程语言。生成性人工智能(AI)已在多个领域发挥出了显著的作用。

而OpenAl的产品ChatGPT——一个能够生成类似人类文本的大型语言模型(LLM),它的问世则是一个有力的催化剂。ChatGPT向全世界数百万人展示了人工智能的最新进展,吸引人们关注到了这些模型的潜在发展。ChatGPT的出现,不仅是我们向人工智能民主化迈出的一大步,它更是为我们创造更有价值的工具提供了强大的基础模型。

本文将由UiPath的RPA专家Cristian Negulescu和其他专家,共同为大家分享关于ChatGPT的应用。

(注:ChatGPT是目前最容易获得的生成性人工智能工具,但其他新型工具也可以获得类似结果)

 

使用ChatGPT解读开发人员的代码

 

ChatGPT的用处之一既是帮助专业开发人员解决他们对其他开发人员的代码理解问题,这就像把代码粘贴到ChatGPT中再寻求对这段代码的解释一样简单。这能帮助自动化开发人员更好地理解VB.Net、SOQL、JQL、INQ等其他此类的任何编码语言。

 

优势:让开发人员增进对不常使用的编程语言的了解。

 

快速创建你的代码文档

 

ChatGPT还可以解决创建大量用户代码文档带来的烦恼。用户可以把所有与系统相关的信息粘贴到ChatGPT中,然后询问它一些用户可能会遇到的常见问题,再将它的输出结果用于自己的文档。这样,你将会得到一个更为高级的ChatGPT版本或类似的生成模型可以一直协助更新用户文档。那么,在向系统传达最新的变化时,用模型就能及时更新新版本所需的所有相应变化。

优势:更有效地创建用户文档,同时有效实现自动化更新,可以进一步节省开发人员的时间和精力。

 

从自然语言请求中创建代码

 

当然,ChatGPT能带来的最令人兴奋的改变,既是帮助非技术类用户成为开发人员。生成式人工智能模型可以让商业用户和公民开发者得以借助自然语言描述生成自动化工作流程。具体来说,就是他们可以向ChatGPT解释想要实现什么样的效果,然后要求模型编写代来实现这一效果。

这就是生成性人工智能的超能力。即一个能帮任何级别的用户完成自动化目标的“伙伴”,在日常工作中不断为用户发掘新的潜能。

优势:帮助非技术类用户借助纯语言描述生成自动化工作流程,增加公民开发的机会。

 

生成测试数据+

 

当开发者需要一组测试数据,例如,营销联系人名单,或有一组特定的州或地区的特定字段(如姓名、电话号码和地址)等,ChatGPT将快速生成一组随机的假数据,方便开发者进行测试。这是一个输入示例:“我创建了一个应用程序,需要借助电话号码和地址运行。以下字段将用在一条记录中:姓名,电话号码和地址。生成30个记录实例,具体到美国华盛顿州。"把内容改成你所在的地方,或者只提示以字母A开头的名字,定制输出结果将更为轻松。

优势:通过生成符合逻辑完整性规则的随机假数据集,加速开发人员创建测试数据的进程。

 

为代码序列生成测试代码

 

假设你有一串代码,想为它创建一个测试脚本。那么利用ChatGPT,可以协助生成测试代码,编程语言可以包括Python、JSON、C或XAML(甚至能在不同语言之间转换)。

此外,ChatGPT还将创建覆盖所有测试案例所需的测试数据。

优势:加速创建工作流程的测试脚本。

 

除此之外,在超越开发人员工具的范畴以外,ChatGPT与UiPath自动化的组合里,还可以实现各类有效的商业应用。

 

与UiPath自动化相结合的ChatGPT的商业应用:

 

分析客户反馈

 

ChatGPT的主要用途之一是分析文本和评估客户对特定产品的反馈情绪。为便于演示,我们可以向ChatGPT提供一组从客户那里收到的产品反馈,并输入以下内容:“请识别该反馈的情绪,将其归为正面、负面或混合类情绪。”ChatGPT将作出回应,一致并准确地识别信息中包含的语气。

同时,我们甚至可以在其中引入自动化。利用一个机器人向ChatGPT发送反馈列表,分享输入内容,接收每条信息的回复,统计正面、负面和混合类情绪的回复。根据情绪,作用大的反馈可以交由下游处理。例如,可以自动引导负面反馈到产品开发团队,供他们考量。

如果是更深入、实时的情感分析,从客户反馈中提取客户意图,那就需要像UiPath Communications Mining这类的工具。

优势:加快针对产品或服务类客户反馈的分析进程。

注意:在向ChatGPT输入任何个人身份信息(PII)之前,企业应与法律团队进行核对,以确保ChatGPT的隐私政策与企业的隐私政策和数据使用准则相一致。

 

创建客户应答电子邮件

 

及时提供优质的客户服务,对许多企业来说都是不小的挑战。运用ChatGPT和UiPath机器人,企业将更好地实现这一点。

我们假设,一个客户分享了对产品的负面反馈,那么我们就可以使用ChatGPT来编写恰当的回复,并且整个流程还能够实现端到端的自动化。同时当收到负面反馈时,机器人也会与ChatGPT分享输入内容,以及电子邮件的文本内容。ChatGPT可及时草拟适当的回应信息回复给我们,然后机器人会与客户支持部门进行验证,再将回复发与客户。

优势:优化客户体验,提升解决效率。

 

预筛简历

 

ChatGPT也可以用来预筛简历,估测候选人与角色的契合度。例如,UiPath机器人可以向ChatGPT发送一份简历、一份工作描述和一个输入需求,要求对候选人进行排位评分,ChatGPT返回的等级可以作为对该工作适合性的估测结果,帮您提升审查所有简历的速度。让ChatGPT成为“第一道审查线”,更快速地将不匹配或不适合的候选人从库中删除。

优势:过滤大量已提交的简历,缩短处理时间。

 

生成工作面试问题

 

为扩展招聘范围,ChatGPT还可以根据工作要求和简历快速生成有效的面试问题。如果需要的话,候选人的回答也可以由ChatGPT进行评估和打分。

 

对于企业来说,招聘和面试是一项耗时的必要业务。但借助ChatGPT和UiPath机器人,我们就能快速建立一个自动化流程,连接到招聘平台,为每个候选人创建一套个性化的问题清单。提高面试质量,提升雇员匹配度,缩短面试耗时。

优势:协助面试官准备具体情境下的问题。

 

评估客户服务对话

 

如果一家公司采用了与客户线上沟通的方式进行交流,那么ChatGPT则可以实现对每个客户的服务质量进行排名。例如,要求它返回一个满意度分值,如果分值低于某个阀值,机器人则可以自动将其升级为待经理审查。这能让管理人员加大对支持团队的培训力度。当然在实际应用中,我们不一定能将其对客服回复的评估视为完美无瑕的,但这不失为一个好的指引,能够为你的团队节省更多的宝贵时间。

优势:快速确定支持质量、识别升级情境。

 

总结

 

像ChatGPT中应用的这种生成式人工智能将成为所有级别的开发人员的宝贵工具,它在当下的主要应用场景更多是人们需要根据某些规格生成一些新(且非关键性)的东西——或在新的术语中被称作"输入提示”。当我们把这些结果与自动化技术进行匹配后,我们将可以处理一系列广泛、有趣的新用例。

但现在,许多企业仍然需要解决如何在一个具备一致性和治理能力的商业环境中操作这些生成性人工智能工具,这还有待于更多的ChatGPT与自动化技术的融合与探索。

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