استفاده از LLM برای ساده سازی و خودکارسازی گردش کار شما

چه در یک استارت‌آپ کوچک کار کنید، چه در یک شرکت بزرگ فراملیتی، احتمال زیادی وجود دارد که قبلاً در مورد اتوماسیون گردش کار شنیده باشید. در واقع، احتمالاً احتمال بیشتری وجود دارد که با ابزارها و عناصری تعامل داشته باشید که بخشی از حجم کار شما را تا حدی خودکار می کند. از کمک به کارهایی مانند مرتب سازی و فهرست بندی ایمیل ها؛ با وارد کردن داده‌ها در یک برگه، یا مدیریت اسناد دیجیتالی حیاتی کار خود، برای خودکارسازی کامل فرآیندهای تجاری حیاتی، اتوماسیون گردش کار به طور فزاینده‌ای به یک ابزار ضروری برای زندگی روزمره در مشاغل موفق تبدیل شده است.

با این حال، سنتی اتوماسیون گردش کار فرآیندها بدون محدودیت نیستند: به عنوان مثال، آنها به مجموعه ای دقیق از قوانین وابسته هستند که بنا به تعریف از نظر دامنه و مقیاس پذیری محدود هستند و اغلب برای اجرای مؤثر به ورودی انسانی نیاز دارند. علاوه بر این، از آنجایی که آنها به ورودی انسانی نیاز دارند، این راه را برای خطای انسانی باز می کند، ناگفته نماند که این ابزارها همچنین نمی توانند به طور قابل اعتماد به تصمیم گیری کمک کنند. اینجاست که هوش مصنوعی و مدل‌های زبان بزرگ وارد بازی می‌شوند، زیرا ادغام ربات‌های چت مانند ChatGPT در فرآیند اتوماسیون گردش کار می‌تواند اثربخشی و کارایی این ابزارها را به طور تصاعدی افزایش دهد.

---

نقش هوش مصنوعی در اتوماسیون گردش کار

در گذشته، اتوماسیون گردش کار به محدودیت های اسکریپت ها و برنامه نویسی کلی آن محدود می شد. به این ترتیب، این ابزارها همیشه به حداقل مقدار کمی از نظارت و تعامل انسانی نیاز دارند تا اطمینان حاصل شود که مطابق با هدف کار می کنند، که هدف اتوماسیون را شکست می دهد. علاوه بر این، کارهایی که نیاز به تعاملات پیچیده تری دارند، مانند پیش بینی نتایج بر اساس ورودی داده ها، و تجزیه و تحلیل الگوهای داده برای شناسایی و محافظت از تقلب، برای نام بردن از یک زن و شوهر، وقتی صحبت از این تلاش های سنتی اتوماسیون گردش کار می شود، دور از دسترس هستند.

با گنجاندن هوش مصنوعی در زمینه اتوماسیون گردش کار، می‌توانیم طیف وسیع‌تری از وظایف را پوشش دهیم و حتی به فرآیندهایی بپردازیم که در غیر این صورت در گذشته غیرممکن بودند، مانند موارد ذکر شده در بالا. از دیگر مزایای پیاده سازی هوش مصنوعی در فرآیندهای اتوماسیون گردش کار می توان به بهبود تصمیم گیری اشاره کرد. تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده؛ تشخیص تصویر و گفتار، و اتوماسیون فرآیند روباتیک، از جمله.

یک مثال خوب از این پیاده سازی، نحوه نانونت ها است از هوش مصنوعی برای تجزیه خودکار ایمیل استفاده می کند، کاهش زمان چرخش و تلاش دستی مورد نیاز برای تکمیل این کار استاندارد. یکی از کاربردهای اصلی نانوشبکه‌ها حول ساده‌سازی تلاش‌های جمع‌آوری داده از طریق استفاده از هوش مصنوعی است. به طور خاص، هوش مصنوعی ما امکان جمع‌آوری اطلاعات دقیق مورد نیاز خود را از هر سندی - حتی از آن‌هایی که از الگوهای استاندارد پیروی نمی‌کنند - و اعتبارسنجی و صدور آن‌ها بر اساس نیاز شما را ممکن می‌سازد.

این مؤلفه خاص هوش مصنوعی ما را تا حد زیادی ساده و بهینه می کند گردش کار مدیریت اسناد، ضمن تولید اطلاعات پاک با کاهش احتمال خطای انسانی.

---

LLM چیست؟

LLM یا مدل زبان بزرگ، نوع پیشرفته‌ای از هوش مصنوعی است که می‌تواند متنی شبیه انسان را بر اساس ورودی داده شده تولید کند. این مدل‌ها، مانند GPT-4 OpenAI، برای درک زمینه، تولید پاسخ‌های معنادار و انجام وظایف پیچیده، بر روی مقادیر زیادی داده آموزش دیده‌اند. با استفاده از LLM، کسب و کارها و افراد می توانند جنبه های مختلف گردش کار خود را خودکار کنند، بهره وری را افزایش داده و خطای انسانی را کاهش دهند.

چگونه LLM ها به بهبود اتوماسیون گردش کار کمک می کنند؟

حتی با وجود پیشرفت‌هایی که هوش مصنوعی در چند سال گذشته دیده است و علی‌رغم نقش رو به رشد آن در اتوماسیون گردش کار، این ابزار هنوز هم محدودیت‌های مهمی در دستیابی به آن دارد. به طور خاص، هوش مصنوعی به خودی خود فاقد توانایی پردازش ورودی‌های زبان طبیعی است و روش‌های محدودی برای تولید داده‌های شخصی‌سازی شده با نیازهای دقیق کاربر دارد.

اینجاست که مدل‌های زبان بزرگ (LLM) وارد عمل می‌شوند و به هوش مصنوعی یک لایه عمق اضافی می‌دهند و به آن‌ها اجازه می‌دهد نه تنها مقادیر زیادی از داده‌ها را پردازش کنند، بلکه نیازهای کاربر را بر اساس ورودی‌های زبان طبیعی برای پردازش درک کنند. و داده ها را به شیوه ای موثر و کاربر پسند ارائه دهید. پیشرفت‌های اخیر در ربات‌های چت مانند ChatGPT امکان ادغام GPT-4 LLM را با برخی تلاش‌های اتوماسیون گردش کار فراهم کرده است. کسب‌وکارهایی مانند Zapier اخیراً این فناوری را در محصولات موجود خود گنجانده‌اند و به آنها انعطاف‌پذیری بسیار بیشتری می‌دهد و بر اکثر محدودیت‌های گذشته راه‌حل‌های هوش مصنوعی خود غلبه می‌کند.

توانایی پردازش ورودی‌های زبان زمینه را برای تلاش‌های اتوماسیون بیشتر باز می‌کند، به‌ویژه وقتی صحبت از تعامل و تعامل کاربر می‌شود. به این ترتیب، این توسعه راه را برای استفاده های عملی بیشتر، مانند استفاده از هوش مصنوعی برای تعامل مستقیم با کاربران و مشتریان، هموار می کند.

یک مثال خوب از این تحولات چگونگی است اوبر از هوش مصنوعی و LLM استفاده می کند برای ساده کردن ارتباطات بین کاربران و درایورها. روش کار به این صورت است که هر زمان که یک کاربر یا یک راننده درخواستی را از طریق ویژگی چت وارد می کند، جزء پردازش زبان طبیعی هوش مصنوعی Michelangelo آن متن را پردازش می کند تا هدف را تشخیص دهد، و پاسخ هایی را تولید می کند که کاربران می توانند با یک مورد انتخاب کنند. ضربه زدن. این امر سفر را برای راننده بسیار ایمن‌تر می‌کند، زیرا آنها می‌توانند بدون نیاز به پاسخ‌دهی دستی به پیام‌ها یا تماس‌ها، توجه خود را در مسیریابی حفظ کنند، در حالی که اطمینان حاصل می‌کند که مشتریان به موقع به پیام‌هایشان پاسخ می‌دهند.

در همین راستا ، کوکا کولا در زمینه هوش مصنوعی نیز فعالیت داشته است با دستگاه‌های فروش مدرن خود، که با برنامه کوکا کولا فری استایل برای تسهیل عملیات PoS هنگام خرید نوشیدنی از این دستگاه‌ها متصل می‌شوند. این پیاده‌سازی همچنین به جمع‌آوری داده‌های مهم مانند خریدهای فردی کمک می‌کند، که به نوبه خود می‌توانند به‌طور خودکار توسط دستگاه‌های فروش اینترنتی فعال شده گرفته شوند و برای تشویق به ذخیره محبوب‌ترین نوشیدنی‌ها در آن منطقه و بهبود فروش استفاده شوند. علاوه بر این، هوش مصنوعی جنبه «گیمیفیکیشن» را نیز به گردش کار تعامل کاربر اضافه می‌کند و به کاربران اجازه می‌دهد با ربات چت داخلی خود از طریق فیس‌بوک مسنجر تعامل داشته باشند، که از NLP برای تطبیق زبان و شخصیت خود بر اساس هر کاربر استفاده می‌کند.

با این حال، همه این نوآوری‌ها به بهبود تعامل و بازاریابی کاربر مربوط نمی‌شوند. نمونه موردی، پلتفرم هوش مصنوعی IBM Watson از LLM برای گنجاندن قابلیت‌های پردازش زبان طبیعی در راه‌حل هوش مصنوعی خود استفاده می‌کند و به آن توانایی ارائه خدمات گسترده‌ای از صنایع از جمله مراقبت‌های بهداشتی، مالی و زمینه‌های خدمات مشتری را می‌دهد. هوش مصنوعی قادر به درک ورودی های زبان طبیعی است. جمع‌آوری داده‌ها برای ایجاد الگوها، و ارائه طیف گسترده‌ای از بینش‌ها برای افزایش خودکارسازی گردش کار کاربران.

هوش مصنوعی و LLM در زمینه داروسازی نیز به ابزاری تبدیل شده‌اند، زیرا شرکت‌هایی مانند جانسون و جانسون زمانی استفاده از آنها را برای پردازش و تجزیه و تحلیل حجم وسیعی از متون و ادبیات علمی اتخاذ کردند. انتظار این بود که از طریق پردازش زبان طبیعی و الگوریتم‌های یادگیری ماشین، هوش مصنوعی بتواند روش‌های بالقوه برای توسعه داروهای جدید را برجسته و پیشنهاد کند، که به نوبه خود یک موهبت بزرگ در اتوماسیون جریان کار فرآیند کشف دارو است. در حالی که خود محصول از سال 2019 متوقف شده است به دلیل عملکرد ضعیف مالی، کاربردهای بالقوه این فناوری ها در زمینه کشف دارو را برجسته می کند.

---

استفاده از LLM برای خودکارسازی گردش کار

استفاده از قدرت مدل های زبان بزرگ (LLM) می تواند گردش کار را تا حد زیادی ساده کرده و در زمان صرفه جویی کند. از تهیه پیش‌نویس ایمیل‌ها و تولید محتوا گرفته تا مدیریت خودکار پروژه و ارائه پشتیبانی مشتری، LLMها می‌توانند ورودی‌های کاربر را برای تولید خروجی‌های مرتبط با متن درک و تفسیر کنند. در اینجا چند مورد استفاده رایج وجود دارد که در آن LLM ها می توانند به بهبود بهره وری کمک زیادی کنند.

تهیه پیش نویس ایمیل ها و سایر ارتباطات

از LLM ها می توان برای پیش نویس ایمیل ها، به روز رسانی های رسانه های اجتماعی و دیگر اشکال ارتباطی استفاده کرد. با ارائه یک طرح کلی یا نکات کلیدی، LLM می تواند پیامی با ساختار، منسجم و مرتبط با زمینه تولید کند. این باعث صرفه جویی در زمان می شود و تضمین می کند که ارتباطات شما شفاف و حرفه ای باشد.

ما یک ابزار تجزیه‌کننده ایمیل ساده هوش مصنوعی ایجاد کرده‌ایم که به شما کمک می‌کند با دادن ورودی ساده، ایمیل‌های آماده برای استفاده ایجاد کنید. مجانی امتحان کنید

---

تولید محتوا

چه نیاز به ایجاد پست های وبلاگ، توضیحات محصول یا مطالب بازاریابی داشته باشید، LLM ها می توانند با تولید محتوای با کیفیت بالا کمک کنند. به سادگی یک طرح کلی یا موضوع ارائه دهید، و LLM از پایگاه دانش گسترده خود برای تولید محتوای جذاب، آموزنده و ساختارمند استفاده خواهد کرد.

اتوماسیون وظایف

LLM ها را می توان با سیستم های مدیریت وظایف مختلف مانند Trello، Asana یا Monday.com ادغام کرد تا مدیریت پروژه و کار را خودکار کند. با استفاده از پردازش زبان طبیعی، LLM ها می توانند ورودی های کاربر را درک و تفسیر کنند، وظایف ایجاد کنند، وضعیت ها را به روز کنند و اولویت ها را بدون نیاز به مداخله دستی تعیین کنند.

تجزیه و تحلیل داده ها و گزارش

از LLM می توان برای تجزیه و تحلیل مجموعه داده های بزرگ و تولید گزارش ها یا خلاصه ها استفاده کرد. با ارائه اطلاعات مرتبط به LLM، می‌تواند روندها، الگوها و بینش‌ها را شناسایی کند و داده‌های خام را به هوش عملی تبدیل کند. این می تواند به ویژه برای مشاغلی که به دنبال تصمیم گیری مبتنی بر داده هستند ارزشمند باشد.

پشتیبانی مشتریان

با ادغام LLM در سیستم های پشتیبانی مشتری خود، می توانید پاسخ به سوالات متداول را خودکار کنید و بار کاری تیم پشتیبانی خود را کاهش دهید. LLM ها می توانند زمینه و هدف درخواست مشتری را درک کنند و پاسخ های مفید و دقیق را در زمان واقعی ایجاد کنند.

کمک برنامه نویسی

از LLM ها می توان برای تولید قطعه کد، ارائه پیشنهادهایی برای اشکال زدایی یا ارائه راهنمایی در مورد بهترین شیوه های برنامه نویسی استفاده کرد. با استفاده از دانش گسترده LLM از زبان‌ها و چارچوب‌های برنامه‌نویسی، توسعه‌دهندگان می‌توانند در زمان صرفه‌جویی کنند و از بهینه‌سازی و کارآمد بودن کدشان اطمینان حاصل کنند.

---

بهترین روش ها برای اجرای LLM

موارد استفاده مناسب را شناسایی کنید

قبل از ادغام یک LLM در گردش کار خود، شناسایی وظایفی که برای اتوماسیون مناسب هستند ضروری است. کارهایی که شامل فرآیندهای تکراری، نیاز به درک زبان طبیعی یا تولید محتوا هستند، کاندیدای ایده آل هستند.

با یک پروژه آزمایشی شروع کنید

هنگام اجرای LLM، ایده خوبی است که با یک پروژه آزمایشی کوچک شروع کنید. این به شما این امکان را می دهد که اثربخشی LLM را بسنجید، رویکرد خود را اصلاح کنید و هر گونه چالش بالقوه را قبل از افزایش مقیاس شناسایی کنید.

نظارت و بهینه سازی

مانند هر فناوری مبتنی بر هوش مصنوعی، LLM ها ممکن است به تنظیم دقیق و بهینه سازی نیاز داشته باشند تا اطمینان حاصل شود که نیازهای خاص شما را برآورده می کنند. به طور منظم بر عملکرد LLM نظارت کنید، بازخورد کاربران را جمع آوری کنید، و تنظیمات لازم را برای بهبود اثربخشی آن انجام دهید.

نتیجه

زمانی که صحبت از چگونگی ایجاد انقلابی در زمینه اتوماسیون گردش کار در LLMهایی مانند GPT-4 می شود، ما به سختی سطح را خراشیده ایم. همه این شواهد به این واقعیت اشاره دارد که در آینده کسب‌وکار شاهد مشارکت بسیار بزرگ‌تر هوش مصنوعی به عنوان ابزاری برای پشتیبانی از وظایف و تلاش‌های پرسنل و همچنین مشتریان و کاربران بالقوه آنها خواهد بود.

آیا با ابزارهای اتوماسیون گردش کار مبتنی بر LLM تعامل داشته اید؟ در صورت تمایل تجربیات و نظرات خود را با ما در میان بگذارید!

• محتوای مبتنی بر SEO و توزیع روابط عمومی. امروز تقویت شوید.
• پلاتوبلاک چین. Web3 Metaverse Intelligence. دانش تقویت شده دسترسی به اینجا.
• منبع: https://nanonets.com/blog/leveraging-llms-to-streamline-and-automate-your-workflows/